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『簡體書』Python数据分析：从零基础入门到案例实战

書城自編碼： 3748021
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→程序設計
作者： 余本国著
國際書號(ISBN)： 9787576311952
出版社： 北京理工大学出版社
出版日期： 2022-04-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 111.3

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編輯推薦：
由浅入深 快速入门
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从基础入门讲解，到实战案例解析，再到拓展与应用，真正做到零基础到实战应用的一本实用教程。在基础入门部分，介绍了 Python 的语法基础，包括数据类型、流程控制、函数，数据的导入导出，数据处理的 NumPy 和 Pandas 库，数据清洗、数据分析、数据可视化和图像处理，以及正则表达式和爬虫方面的知识点；在实战案例部分，介绍了中文分词 jieba 库，并用三个完整的数据分析案例介绍了数据的清洗和分析过程；在拓展与应用部分，主要介绍了 Python 对文件系统的操作和格式化字符串的输出，并对数据库的操作、 Python 应用模块的 DIY 与发布，以及机器学习入门做了简单的介绍。

本书特色：
1、由浅入深，快速入门
本书定位以零基础为主，充分考虑到初学者的特点，引领读者快速入门。在知识点上不求面面俱到，但求够用。学好本书能掌握一般的数据分析工作所需的基础技术。
2、重点提示，高效学习
在各知识点的关键处给出提示说明和注意事项，专业知识和经验的提炼有助于读者高效
內容簡介：
本书是一本使用 Python 3.8 进行数据处理和分析的学习指南。全书分为三部分：基础入门、实战案例及拓展与应用。在基础入门部分，介绍了 Python 的语法基础，包括数据类型、流程控制、函数，数据的导入导出，数据处理的 NumPy 和 Pandas 库，数据清洗、数据分析、数据可视化和图像处理，以及正则表达式和爬虫方面的知识点；在实战案例部分，介绍了中文分词 jieba 库，并用三个完整的数据分析案例介绍了数据的清洗和分析过程；在拓展与应用部分，主要介绍了 Python 对文件系统的操作和格式化字符串的输出，并对数据库的操作、Python 应用模块的 DIY 与发布，以及机器学习入门做了简单的介绍。

本书内容丰富、简单易懂，适合本科生、研究生阅读，以及对 Python 语言感兴趣或者想要使用 Python 语言进行数据分析的读者参考。
關於作者：
余本国，博士，副教授，硕士研究生导师。
2001年毕业于石河子大学数学系，同年到中北大学（原华北工学院）任教，主讲线性代数、高等数学、微积分、概率统计、数学实验、Python语言、大数据分析基础等课程。2012年到加拿大York University做访问学者。现工作于海南医学院生物医学信息与工程学院。出版有个人著作《感受加拿大游学周记》《Python数据分析基础》《基于Python的大数据分析基础及实战》《Python在机器学习中的应用》《Python 机器学习算法与实战》《PyTorch深度学习入门与实践》《Python大数据分析与应用实战》等。
目錄：
部分? 基础入门
第 1 章　Python 基础
1.1 安装 Anaconda
1.2 语法基础
1.3 程序结构
1.4 函数
1.5 数据类型
1.6 map()、filter() 和 reduce() 函数
1.7 面向对象编程基础
1.8 实战案例：我的个程序（验证用户名和密码）
1.9 本章小结
第 2 章　NumPy 库
2.1 数组的创建
2.2 数组的操作
2.3　数组的计算
2.4 统计基础
2.5 矩阵运算
2.6 实战案例：股票统计分析
2.7 本章小结
第 3 章　Pandas 库
3.1 序列
3.2 数据框
3.3　数据的导入
3.4 数据的导出
3.5　实战案例：身体质量数据处理
3.6 本章小结
第 4 章　数据处理
4.1　数据清洗
4.2　数据抽取
4.3　插入记录
4.4　修改记录
4.5 交换行或列
4.6 排名索引
4.7 数据合并
4.8 数据计算
4.9 数据分组
4.10 日期处理
4.11 实战案例：数据处理
4.12 本章小结
第 5 章　数据分析
5.1 描述性统计分析
5.2　分组分析
5.3　分布分析
5.4 交叉分析
5.5 结构分析
5.6 相关分析
5.7 实战案例：电商数据相关分析
5.8 本章小结
第 6 章　数据可视化
6.1　Matplotlib 可视化
6.2 pyecharts 可视化
6.3　networkx 可视化
6.4 Plotly 可视化
6.5 Python 图像处理基础
6.6 实战案例：货物动态流向图
6.7 本章小结
第 7 章　字符串处理与网络爬虫
7.1　字符串处理
7.2 网络爬虫
7.3 实战案例：批量下载图片
7.4　本章小结

第二部分? 实战案例
第 8 章　分词与词云
8.1 词云的概念
8.2 安装 jieba 库
8.3　jieba 库的用法
8.4 词云
8.5 背景词云图的制作
8.6 本章小结
第 9 章　航空客户分类
9.1　情景问题的提出
9.2 K-Means 算法
9.3 情景问题模型的建立
9.4　代码实现
9.5　分类结果与分析
9.6 本章小结
第 10 章　文本分类分析
10.1 读取数据
10.2　数据处理
10.3　构建文本特征与建模
10.4　本章小结
第 11 章　贷款风险评估分析
11.1 问题分析
11.2 数据的导入与整理
11.3 模型训练
11.4 模型预测
11.5 本章小结

第三部分? 拓展与应用
第 12 章　os 与 glob 模块
12.1 os 模块
12.2 glob 模块
12.3 实战案例：生成专属的二维码
12.4 本章小结
第 13 章　字符串的格式化输出
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 本章小结
第 14 章　在 Python 中使用数据库
14.1 创建 / 打开数据库
14.2 插入数据
14.3 查询记录
14.4 修改记录
14.5 删除记录
14.6 增删改查的异常处理
14.7 实战案例：我的库我做主（MySQL）
14.8 本章小结
第 15 章　DIY 库的发布
15.1 分形简介
15.2 分形的绘制方法
15.3 发布 fractal 库
15.4 本章小结
第 16 章　机器学习入门
16.1 入门案例
16.2 监督学习和无监督学习
16.3 机器学习中常见的算法
16.4 本章小结
参考文献
內容試閱：
如今关于 Python 的图书浩如烟海，这是一件好事情，说明大家都知道了 Python 的重要性并在学习它。正如语言专家 Bruce Eckel 说的“Life is short， you need Python”，即“人生苦短，我用 Python”，这从另一个方面也说明 Python 语言简洁易用。当前 Python 图书云集，良莠不齐，适合“小白”入门学习数据分析的书还真的不多。

Python 发展迅速，更新迭代速度更是惊人，当前版为 Python 3.9，Anaconda 中稳定版为 Python 3.8。本书所有代码都基于 Python 3.8 编写。

本书分为三部分，共 16 章，第 1 章 Python 基础，内容简洁明了，将数据分析中常见的知识点精讲，除去了繁杂的特例；第 2 ～ 4 章是数据分析的基础，主要介绍了数据分析工具和对数据框的增删改查的操作，以及对数据的处理；第 5 章介绍了几种常用的数据分析方法；第 6 章对数据可视化做了介绍，尤其是对 Matplotlib 和 pyecharts 做了详细讲解；第 7 章对数据的获取——网络爬虫做了介绍；第 8 章介绍了词云图的制作；第 9 ～ 11 章利用具体的案例进行数据分析；第 12 ～ 15 章介绍了一些拓展知识，以及如何发布开源项目；第 16 章简单介绍了机器学习入门知识，为将来机器学习和深度学习做一个铺垫。

 

 

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