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『簡體書』Python数据分析（21世纪技能创新型人才培养系列教材·大数据系列）

書城自編碼： 3838402
分類：簡體書→大陸圖書→教材→高职高专教材
作者： 崔连和 黄德海
國際書號(ISBN)： 9787300314211
出版社： 中国人民大学出版社
出版日期： 2023-01-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 48.8

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內容簡介：
本书根据当前高校教学的实际需要，顺应教学改革新形势下“学做合一”和“理实一
体”的潮流，结合企业实际，以案例引领的形式编写。主要讲解了Numpy、Pandas、文件格式与读写、数据规整化、数据可视化、分组与聚合、时间序列等知识。通过对本书的学习，学生可以迅速掌握数据分析的关键知识，并有效应用于实际岗位工作。本书内容通俗易懂，注重以应用为中心、以案例为载体，先基础后专业、先实践后理论，具体特点体现在以下几个方面：（1）案例引领。全书包含大量案例，涵盖了数据分析的大部分知识点及实际岗位需求，实现了理论知识和企业需求的双边驱动。（2）图文并茂。全书通过大量图片来辅助文字说明，每幅图片均与讲解内容密切配合，即清晰易懂，又简洁明了，读者按照书中所讲即可独立完成操作。（3）通俗简洁。本书在语言上力求通俗化，便于学生理解，力求做到“内容一看即懂，实例一练就会”。
關於作者：
崔连和，齐齐哈尔信息工程学校高级教师，校长。齐齐哈尔大学计算机专业特聘讲师，齐齐哈尔市第八、九、十届政协委员。全国计算机程序设计竞赛裁判，全国十大特教园丁，全国自强模范，齐齐哈尔市五四青年奖章获得者。主要讲授“数据库应用技术”“数据结构”等课程。在国内外刊物发表了20余篇论文，拥有6项科研成果，具有丰富的教学和教材编写经验。黄德海，齐齐哈尔大学教师。
目錄：
单元1　数据分析概述
1.1　数据分析的时代背景
1.2　什么是数据分析
1.3　数据分析的基本流程
1.4　为什么选择Python
1.5　下载与安装Anaconda
1.6　安装IPython
单元小结
技能检测
单元2　numPy 基础
2.1　NumPy 数组对象ndarray
2.2　数组的访问与变换
2.3　矩阵与通用函数
2.4　统计方法和文件存取
2.5　随机函数
2.6　案例——利用NumPy 库求值
单元小结
技能检测
单元3　Pandas 入门
3.1　Pandas 数据结构
3.2　索引操作
3.3　排序
3.4　数据的更新、选取和过滤
3.5　算术运算与数据对齐
3.6　统计计算与描述
3.7　案例——某高校录取分数线统计分析
单元小结
技能检测
单元4　文件格式与读写
4.1　读取文本文件
4.2　读写Excel 文件
4.3　读取JSON 文件
4.4　读取HTML
4.5　读取数据库
单元小结
技能检测 9
单元5　数据规整化
5.1　合并数据集
5.2　重塑
5.3　数据转换
5.4　案例——期末成绩规整化处理
单元小结
技能检测
单元6　数据可视化
6.1　Matplotlib
6.2　Pandas 绘图函数
6.3　案例——商场抽奖
单元小结
技能检测
单元7　分组与聚合
7.1　分组
7.2　聚合
7.3　分组级运算和转换
7.4　案例——学生信息的分组与聚合
单元小结
技能检测
单元8　时间序列
8.1　日期和时间
8.2　时间序列操作
8.3　固定频率时间序列
8.4　时间周期及算术运算
8.5　重采样
8.6　移动窗口函数
8.7　案例——2010 年某市天气情况分析
单元小结
技能检测
內容試閱：
单元1数据分析概述
单元导读
进入21 世纪，随着网络信息技术与云计算技术的高速发展，网络数据呈爆发性增长，我们每天都身处庞大的数据世界。毋庸置疑，大数据时代已经来临，谁能够从海量的数据中率先发现并挖掘出有价值的信息，谁就将掌握先机。数据分析技术应运而生。
通俗地讲，数据分析是指运用数学知识，通过计算机等工具进行数据处理，并在处理的过程中发现具有一定规律性的信息，从而做出有针对性的决策。由此可以看出数据分析在大数据技术应用中扮演着至关重要的角色。
学习重点
1. 数据分析的含义及类别。
2. 数据分析的流程。
3. Python 数据分析的优势。
4. 下载和安装Anaconda。
素养提升
通过学习数据分析，感受数据分析在大数据技术应用中的作用及价值，深刻理解科学技术就是第一生产力，激发自己投身社会主义建设的决心。
1.1　数据分析的时代背景
21 世纪以来，计算机技术全面融入社会生活，世界上到处充斥着数据信息，并且信息的数量正在高速增长，人们快速步入大数据时代。就我们的日常生活而言，发微信、发布微博、网络购物、在线支付、手机银行操作等，都在产生数据。海量信息已经积累到引发科技变革的阶段。
大数据时代来临之前，数据库中没有充足的数据，人们想对某个领域进行深入分析确苦于没有全面的数据作基础；现在，人们想得到精准的数据依然很难，原因在于数据库中的数据量过于庞大，缺少可以高效地从数据库中获取有价值的数据的方法。数据仓库专家阿尔夫·金博尔说过：“我们花了多年的时间将数据放入数据库，如今到了该将它们拿出来的时候了。”
数据分析可以从海量的数据中获取有价值的信息，帮助企业或个人预测未来的趋势和行为，使得商务和生产活动具有前瞻性。简而言之，各个领域均需要通过高效的数据分析来适应大数据时代的发展。

 

 

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