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對比Excel輕鬆學習Python數據分析/入職數據分析師系列

  • 作者：張俊紅
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121357930
  • 出版日期：2019/02/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：267
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    集Python、Excel、數據分析為一體是本書的一大特色。
    張俊紅著的《對比Excel輕鬆學習Python數據分析/入職數據分析師系列》圍繞整個數據分析的常規流程：熟悉工具—明確目的—獲取數據—熟悉數據—處理數據—分析數據—得出結論—驗證結論—展示結論進行Excel和Python的對比實現，告訴你每一個過程中都會用到什麼，過程與過程之間有什麼聯繫。本書既可以作為系統學習數據分析操作流程的說明書，也可以作為一本數據分析師案頭必備的實操工具書。
    《對比Excel輕鬆學習Python數據分析/入職數據分析師系列》通過對比Excel功能操作去學習Python的代碼實現，而不是直接學習Python代碼，大大降低了學習門檻，消除了讀者對代碼的恐懼心理。適合剛入行的數據分析師，也適合對Excel比較熟練的數據分析師，以及從事其他崗位想提高工作效率的職場人。
作者介紹
張俊紅
    張俊紅，某互聯網公司數據分析師，擅長Python、Sql、Excel，對數據分析、機器學習領域比較熟悉。喜歡分享，致力於做一個數據科學路上的終身學習者，實踐者，分享者。個人微信公眾號「張俊紅」定期推送數據分析、機器學習、網路爬蟲、Python 編程系列文章。
目錄
入門篇
第1章  數據分析基礎
  1.1  數據分析是什麼
  1.2  為什麼要做數據分析
    1.2.1  現狀分析
    1.2.2  原因分析
    1.2.3  預測分析
  1.3  數據分析究竟在分析什麼
    1.3.1  總體概覽指標
    1.3.2  對比性指標
    1.3.3  集中趨勢指標
    1.3.4  離散程度指標
    1.3.5  相關性指標
    1.3.6  相關關係與因果關係
  1.4  數據分析的常規流程
    1.4.1  熟悉工具
    1.4.2  明確目的
    1.4.3  獲取數據
    1.4.4  熟悉數據
    1.4.5  處理數據
    1.4.6  分析數據
    1.4.7  得出結論
    1.4.8  驗證結論
    1.4.9  展示結論
  1.5  數據分析工具：Excel與Python

實踐篇
第2章  熟悉鍋??Python基礎知識
  2.1  Python是什麼
  2.2  Python的下載與安裝
    2.2.1  安裝教程
    2.2.2  IDE與IDLE
  2.3  介紹JupyterNotebook
    2.3.1  新建JupyterNotebook文件
    2.3.2  運行你的第一段代碼
    2.3.3  重命名JupyterNotebook文件
    2.3.4  保存JupyterNotebook文件
    2.3.5  導入本地JupyterNotebook文件
    2.3.6  JupyterNotebook與Markdown
    2.3.7  為JupyterNotebook添加目錄
  2.4  基本概念
    2.4.1  數
    2.4.2  變數
    2.4.3  標識符
    2.4.4  數據類型
    2.4.5  輸出與輸出格式設置
    2.4.6  縮進與註釋
  2.5  字元串
    2.5.1  字元串的概念
    2.5.2  字元串的連接

    2.5.3  字元串的複製
    2.5.4  獲取字元串的長度
    2.5.5  字元串查找
    2.5.6  字元串索引
    2.5.7  字元串分隔
    2.5.8  移除字元
  2.6  數據結構??列表
    2.6.1  列表的概念
    2.6.2  新建一個列表
    2.6.3  列表的複製
    2.6.4  列表的合併
    2.6.5  向列表中插入新元素
    2.6.6  獲取列表中值出現的次數
    2.6.7  獲取列表中值出現的位置
    2.6.8  獲取列表中指定位置的值
    2.6.9  刪除列表中的值
    2.6.10  對列表中的值進行排序
  2.7  數據結構??字典
    2.7.1  字典的概念
    2.7.3  字典的keys()、values()和items()方法
  2.8  數據結構??元組
    2.8.1  元組的概念
    2.8.2  新建一個元組
    2.8.3  獲取元組的長度
    2.8.4  獲取元組內的元素
    2.8.5  元組與列表相互轉換
    2.8.6  zip()函數
  2.9  運算符
    2.9.1  算術運算符
    2.9.2  比較運算符
    2.9.3  邏輯運算符
  2.10  循環語句
    2.10.1  for循環
    2.10.2  while循環
  2.11  條件語句
    2.11.1  if語句
    2.11.2  else語句
    2.11.3  elif語句
  2.12  函數
    2.12.1  普通函數
    2.12.2  匿名函數
  2.13  高級特性
    2.13.1  列表生成式
    2.13.2  map函數
  2.14  模塊
第3章  Pandas數據結構
第4章  準備食材??獲取數據源
第5章  淘米洗菜??數據預處理
第6章  菜品挑選??數據選擇
第7章  切配菜品??數值操作

第8章  開始烹調??數據運算算
第9章  炒菜計時器??時間序列
第10章  菜品分類??數據分組/數據透視表
第11章  水果拼盤??多表拼接
第12章  盛菜裝盤??結果導出
第13章  菜品擺放??數據可視化

進階篇
第14章  典型數據分析案例
第15章  NumPy數組

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