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Python數(shù)據(jù)分析:從零基礎(chǔ)入門(mén)到案例實(shí)戰(zhàn)

Python數(shù)據(jù)分析:從零基礎(chǔ)入門(mén)到案例實(shí)戰(zhàn)

定 價(jià):¥89.00

作 者: 余本國(guó)著
出版社: 北京理工大學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787576311952 出版時(shí)間: 2022-04-01 包裝: 平裝-膠訂
開(kāi)本: 16開(kāi) 頁(yè)數(shù): 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  本書(shū)是一本使用 Python 3.8 進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析的學(xué)習(xí)指南。全書(shū)分為三部分:基礎(chǔ)入門(mén)、實(shí)戰(zhàn)案例及拓展與應(yīng)用。在基礎(chǔ)入門(mén)部分,介紹了 Python 的語(yǔ)法基礎(chǔ),包括數(shù)據(jù)類(lèi)型、流程控制、函數(shù),數(shù)據(jù)的導(dǎo)入導(dǎo)出,數(shù)據(jù)處理的 NumPy 和 Pandas 庫(kù),數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化和圖像處理,以及正則表達(dá)式和爬蟲(chóng)方面的知識(shí)點(diǎn);在實(shí)戰(zhàn)案例部分,介紹了中文分詞 jieba 庫(kù),并用三個(gè)完整的數(shù)據(jù)分析案例介紹了數(shù)據(jù)的清洗和分析過(guò)程;在拓展與應(yīng)用部分,主要介紹了 Python 對(duì)文件系統(tǒng)的操作和格式化字符串的輸出,并對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的操作、Python 應(yīng)用模塊的 DIY 與發(fā)布,以及機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)做了簡(jiǎn)單的介紹。 本書(shū)內(nèi)容豐富、簡(jiǎn)單易懂,適合本科生、研究生閱讀,以及對(duì) Python 語(yǔ)言感興趣或者想要使用 Python 語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的讀者參考。

作者簡(jiǎn)介

  余本國(guó),博士,副教授,碩士研究生導(dǎo)師。2001年畢業(yè)于石河子大學(xué)數(shù)學(xué)系,同年到中北大學(xué)(原華北工學(xué)院)任教,主講線(xiàn)性代數(shù)、高等數(shù)學(xué)、微積分、概率統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)、Python語(yǔ)言、大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)等課程。2012年到加拿大York University做訪(fǎng)問(wèn)學(xué)者?,F(xiàn)工作于海南醫(yī)學(xué)院生物醫(yī)學(xué)信息與工程學(xué)院。出版有個(gè)人著作《感受加拿大游學(xué)周記》《Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)》《基于Python的大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)及實(shí)戰(zhàn)》《Python在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用》《Python 機(jī)器學(xué)習(xí)算法與實(shí)戰(zhàn)》《PyTorch深度學(xué)習(xí)入門(mén)與實(shí)踐》《Python大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》等。

圖書(shū)目錄

部分  基礎(chǔ)入門(mén)
第 1 章 Python 基礎(chǔ)
1.1  安裝 Anaconda
1.2  語(yǔ)法基礎(chǔ)
1.3  程序結(jié)構(gòu)
1.4  函數(shù)
1.5  數(shù)據(jù)類(lèi)型
1.6  map()、filter() 和 reduce() 函數(shù)
1.7  面向?qū)ο缶幊袒A(chǔ)
1.8  實(shí)戰(zhàn)案例:我的個(gè)程序(驗(yàn)證用戶(hù)名和密碼)
1.9  本章小結(jié)
第 2 章 NumPy 庫(kù)
2.1  數(shù)組的創(chuàng)建
2.2  數(shù)組的操作
2.3 數(shù)組的計(jì)算
2.4  統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)
2.5  矩陣運(yùn)算
2.6  實(shí)戰(zhàn)案例:股票統(tǒng)計(jì)分析
2.7  本章小結(jié)
第 3 章 Pandas 庫(kù)
3.1  序列
3.2  數(shù)據(jù)框
3.3 數(shù)據(jù)的導(dǎo)入
3.4  數(shù)據(jù)的導(dǎo)出
3.5 實(shí)戰(zhàn)案例:身體質(zhì)量數(shù)據(jù)處理
3.6  本章小結(jié)
第 4 章 數(shù)據(jù)處理
4.1 數(shù)據(jù)清洗
4.2 數(shù)據(jù)抽取
4.3 插入記錄
4.4 修改記錄
4.5  交換行或列
4.6  排名索引
4.7  數(shù)據(jù)合并
4.8  數(shù)據(jù)計(jì)算
4.9  數(shù)據(jù)分組
4.10  日期處理
4.11  實(shí)戰(zhàn)案例:數(shù)據(jù)處理
4.12  本章小結(jié)
第 5 章 數(shù)據(jù)分析
5.1  描述性統(tǒng)計(jì)分析
5.2 分組分析
5.3 分布分析
5.4  交叉分析
5.5  結(jié)構(gòu)分析
5.6  相關(guān)分析
5.7  實(shí)戰(zhàn)案例:電商數(shù)據(jù)相關(guān)分析
5.8  本章小結(jié)
第 6 章 數(shù)據(jù)可視化
6.1 Matplotlib 可視化
6.2  pyecharts 可視化
6.3 networkx 可視化
6.4  Plotly 可視化
6.5  Python 圖像處理基礎(chǔ)
6.6  實(shí)戰(zhàn)案例:貨物動(dòng)態(tài)流向圖
6.7  本章小結(jié)
第 7 章 字符串處理與網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)
7.1 字符串處理
7.2  網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)
7.3  實(shí)戰(zhàn)案例:批量下載圖片
7.4 本章小結(jié)
 
第二部分  實(shí)戰(zhàn)案例
第 8 章 分詞與詞云
8.1  詞云的概念
8.2  安裝 jieba 庫(kù)
8.3 jieba 庫(kù)的用法
8.4  詞云
8.5  背景詞云圖的制作
8.6  本章小結(jié)
第 9 章 航空客戶(hù)分類(lèi)
9.1 情景問(wèn)題的提出
9.2  K-Means 算法
9.3  情景問(wèn)題模型的建立
9.4 代碼實(shí)現(xiàn)
9.5 分類(lèi)結(jié)果與分析
9.6  本章小結(jié)
第 10 章 文本分類(lèi)分析
10.1  讀取數(shù)據(jù)
10.2 數(shù)據(jù)處理
10.3 構(gòu)建文本特征與建模
10.4 本章小結(jié)
第 11 章 貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估分析
11.1  問(wèn)題分析
11.2  數(shù)據(jù)的導(dǎo)入與整理
11.3  模型訓(xùn)練
11.4  模型預(yù)測(cè)
11.5  本章小結(jié)
 
第三部分  拓展與應(yīng)用
第 12 章 os 與 glob 模塊
12.1  os 模塊
12.2  glob 模塊
12.3  實(shí)戰(zhàn)案例:生成專(zhuān)屬的二維碼
12.4  本章小結(jié)
第 13 章 字符串的格式化輸出
13.1  % 格式化 
13.2  format 格式化  
13.3  f 格式化  
13.4  Template 格式化
13.5  本章小結(jié)
第 14 章 在 Python 中使用數(shù)據(jù)庫(kù)
14.1  創(chuàng)建 / 打開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù)
14.2  插入數(shù)據(jù)
14.3  查詢(xún)記錄
14.4  修改記錄
14.5  刪除記錄
14.6  增刪改查的異常處理  
14.7  實(shí)戰(zhàn)案例:我的庫(kù)我做主(MySQL)
14.8  本章小結(jié)
第 15 章 DIY 庫(kù)的發(fā)布
15.1  分形簡(jiǎn)介
15.2  分形的繪制方法
15.3  發(fā)布 fractal 庫(kù)  
15.4  本章小結(jié)
第 16 章 機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)
16.1  入門(mén)案例  
16.2  監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
16.3  機(jī)器學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的算法  
16.4  本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
 

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