Python数据分析、挖掘与可视化
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广东东莞
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作者毋建军 姜波 编著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111687108
出版时间2021-09
装帧平装
开本16开
定价89元
货号1202494083
上书时间2024-12-02
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前言 第1章 Python基础11.1 Python概述11.2 Python大数据应用31.2.1 Python与大数据技术31.2.2 常用行业数据集61.2.3 嵌入式开发应用61.2.4 数据挖掘及应用71.2.5 机器学习及应用81.2.6 数据分析未来发展91.3 搭建Python开发环境101.3.1 Python开发环境系统要求101.3.2 Windows系统平台下搭建开发环境101.3.3 Linux系统平台下搭建开发环境121.3.4 Mac系统平台下搭建开发环境131.4 Python集成开发平台141.5 Python常用库概述181.5.1 Python库简介181.5.2 Python库安装及集成191.5.3 Python数据分析工具211.6 创建Python程序211.6.1 在Anaconda下创建Python程序221.6.2 命令行创建Python程序251.6.3 Python运行在移动终端251.6.4 创建Python嵌入式程序27习题28第2章 Python高级开发292.1 字符串292.1.1 字符串及格式化292.1.2 字符串常用方法322.1.3 字符串匹配与正则表达式匹配332.1.4 字符串应用352.2 文本处理352.2.1 读写JSON数据352.2.2 读写CSV数据372.2.3 解析XML数据382.2.4 字典转XML数据422.2.5 文本处理应用432.3 文件和流452.3.1 打开文件及模式452.3.2 文件处理方法462.3.3 文件应用472.4 网络及Web应用482.4.1 创建TCP、UDP服务器482.4.2 RPC远程访问512.4.3 Python动态网站应用522.5 Python图形绘制552.5.1 Python GUI简介552.5.2 wxPython安装及配置552.5.3 wxPython应用552.5.4 PySimpleGUI及Jython应用582.6 Python测试及框架60习题63第3章 Python数据采集与存储643.1 数据采集简介643.1.1 数据源概述643.1.2 常用的爬虫框架663.1.3 社交网站信息采集753.2 Python数据存储783.2.1 文本格式存储783.2.2 文本存储应用803.2.3 二进制格式存储803.2.4 二进制存储应用813.3 数据库存储813.3.1 Python 常用数据库简介823.3.2 MongoDB及应用823.3.3 Redis及应用933.3.4 SQLite及应用1023.3.5 PyTables 及应用1083.3.6 社交数据存储1123.4 案例：租房数据采集与存储113习题115第4章 Python数据预处理1164.1 数据预处理及工具简介1164.1.1 预处理基础1164.1.2 预处理方法1174.1.3 预处理技术1184.1.4 垃圾短信分类预处理1204.2 NumPy1224.2.1 NumPy安装及配置1234.2.2 NumPy的数据存取1234.2.3 NumPy的矩阵构建1264.2.4 NumPy 的矩阵运算1284.2.5 NumPy的数学统计1314.2.6 NumPy的排序运算1344.2.7 NumPy处理缺失项1364.3 pandas1374.3.1 pandas安装及配置1384.3.2 pandas数据结构1414.3.3 pandas 数据加载和存储1424.3.4 pandas数值计算与排序1444.3.5 pandas数据索引构建1474.3.6 pandas复杂数据结构1484.3.7 书目信息索引1494.4 SciPy1504.4.1 SciPy安装及配置1514.4.2 SciPy的文件输入与输出1524.4.3 SciPy的特殊函数应用1524.4.4 SciPy的线性代数运算1534.4.5 SciPy的快速傅里叶变换1544.4.6 SciPy的优化和拟合1554.5 案例：社交网站数据预处理157习题162第5章 Python数据分析1635.1 数据分析简介1635.1.1 数据分析发展1635.1.2 数据分析主流技术1645.1.3 数据分析应用领域1665.2 Python 数据分析库1675.2.1 scikit-learn1675.2.2 statsmodels1705.2.3 Gensim1725.2.4 Keras1745.2.5 社交网站数据分析1775.3 分类1785.3.1 分类简介1795.3.2 常用分类算法1795.3.3 分类评价标准1815.3.4 新闻分类1825.4 回归1845.4.1 回归简介1845.4.2 常用回归算法1855.4.3 回归评价标准1875.4.4 房屋价格回归分析1885.5 聚类1895.5.1 聚类简介1895.5.2 典型聚类算法1895.5.3 聚类评价标准1915.5.4 用户社区聚类分析1925.6 机器学习基础1945.6.1 机器学习简介1945.6.2 常见机器学习算法1955.6.3 主流应用框架1965.6.4 Theano 应用1985.7 案例：购物网站用户态度及情感分析199习题201第6章 Python 数据可视化2026.1 数据可视化简介2026.1.1 数据可视化定义2026.1.2 数据可视化发展2036.1.3 数据可视化分类2046.1.4 数据可视化应用2056.2 数据可视化基础2066.2.1 数据可视化基本流程2066.2.2 主流数据可视化分析技术2076.2.3 人口迁移数据可视化2096.3 数据可视化开发工具2106.3.1 matplotlib2106.3.2 NetworkX2136.3.3 seaborn2146.3.4 ggplot2166.3.5 Bokeh2176.3.6 Pygal2196.3.7 Plotly2216.3.8 pyecharts2246.4 数据可视化分析框架2276.5 案例：话题漂移可视化228习题232第7章 Python数据挖掘与应用2337.1 数据挖掘简介2337.1.1 Python数据挖掘基础2347.1.2 文本分词2367.1.3 Gensim文本主题挖掘2377.1.4 新词发现2427.2 Python视频数据处理2447.2.1 常见视频数据处理算法244
内容摘要
《Python数据分析、挖掘与可视化》从大数据分析实际业务流程出发，利用案例贯穿介绍了大数据分析应具备的基础开发技术，包括Python基础、Python高级开发技术、数据采集与存储、数据预处理、数据分析、数据可视化、数据挖掘等；详细介绍了基于Python的数据分析全流程技术和相关机器学习算法；并通过社交用户画像挖掘案例，介绍了从应用场景需求分析→社交数据分析→用户画像构建的开发方法和过程，以及基于Flask框架、用户属性、神经网络挖掘的社交用户数据分析和画像构建过程。《Python数据分析、挖掘与可视化》既可作为高等院校人工智能、计算机、大数据等专业的相关课程的教材，也可作为大数据分析人员的技术参考书。
主编推荐
从大数据分析实际业务流程出发，利用案例贯穿介绍了大数据分析应具备的基础开发技术基于Python的数据分析全流程技术和相关机器学习算法从项目实战出发，介绍了从应用场景需求分析→社交数据分析→用户画像构建的开发方法和过程
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