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Python數據分析案例實戰(慕課版)

  • 作者：編者:王浩//袁琴//張明慧|責編:李召
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115520845
  • 出版日期：2020/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：224
人民幣：RMB 59.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書作為Python數據分析的案例實戰教程，不僅介紹了使用Python進行數據分析所涉及的常用知識，而且介紹了6個流行的數據分析方面的項目。全書共分10章，內容包括數據分析基礎、NumPy模塊實現數值計算、pandas模塊實現統計分析、Matplotlib模塊實現數據可視化、客戶價值分析、銷售收入分析與預測、二手房數據分析預測系統、智能停車場運營分析系統、影視作品分析和看店寶。全書以案例引導，每個案例都提供了相關的技術準備和知識講解，有助於學生在理解知識的基礎上，更好地運用知識，達到學以致用的目的。
    本書是慕課版教材，各章節都配備了微課，並且在人郵學院(WWW．rymooc．com)平台上提供了配套慕課。此外，本書還提供所有實例、案例項目的源代碼、製作精良的電子課件PPT、自測題庫等內容。其中，源代碼全部經過精心測試，能夠在Windows 10環境中運行。
    本書可作為應用型本科電腦類專業、高職軟體專業及相關專業的教材，同時也適合初、中級Python數據分析人員參考使用。
作者介紹
編者:王浩//袁琴//張明慧|責編:李召
目錄
第1章  數據分析基礎
  1.1  什麼是數據分析　
  1.2  數據分析的應用　
  1.3  數據分析方法　
    1.3.1  對比分析法　
    1.3.2  同比分析法　
    1.3.3  環比分析法　
    1.3.4  80/20法則　
    1.3.5  回歸分析法　
    1.3.6  聚類分析法　
    1.3.7  時間序列分析法　
  1.4  數據分析工具　
  1.5  數據分析流程　
    1.5.1  明確目的　
    1.5.2  獲取數據　
    1.5.3  數據處理　
    1.5.4  數據分析　
    1.5.5  驗證結果　
    1.5.6  數據展現　
    1.5.7  數據應用　
  1.6  Python數據分析常用模塊　
    1.6.1  數值計算模塊　
    1.6.2  數據處理模塊　
    1.6.3  數據可視化模塊　
    1.6.4  機器學習模塊　
小結　
  習題　
第2章  NumPy模塊實現
數值計算　
  2.1  初識NumPy模塊　
    2.1.1  NumPy的誕生　
    2.1.2  NumPy的安裝　
    2.1.3  NumPy的數據類型　
    2.1.4  數組對象ndarray　
    2.1.5  數據類型對象dtype　
  2.2  NumPy模塊中數組的基本操作　
    2.2.1  內置的數組創建方法　
    2.2.2  生成隨機數　
    2.2.3  切片和索引　
    2.2.4  修改數組形狀　
    2.2.5  組合數組　
    2.2.6  數組分割　
  2.3  NumPy模塊中函數的應用　
    2.3.1  數學函數　
    2.3.2  算術函數　
    2.3.3  統計函數　
    2.3.4  矩陣函數　
  2.4  廣播機制　
小結　
  習題　

第3章  pandas模塊實現統計
分析　
  3.1  安裝pandas模塊　
  3.2  pandas數據結構　
    3.2.1  Series對象　
    3.2.2  DataFrame對象　
  3.3  讀、寫數據　
    3.3.1  讀、寫文本文件　
    3.3.2  讀、寫Excel文件　
    3.3.3  讀、寫資料庫數據　
  3.4  數據操作　
    3.4.1  數據的增、刪、改、查　
    3.4.2  NaN數據處理　
    3.4.3  時間數據的處理　
  3.5  數據的分組與聚合　
    3.5.1  分組數據　
    3.5.2  聚合數據　
  3.6  數據的預處理　
    3.6.1  合併數據　
    3.6.2  去除重複數據　
小結　
  習題　
第4章  Matplotlib模塊實現
數據可視化　
  4.1  基本用法　
    4.1.1  安裝 Matplotlib　
    4.1.2  pyplot子模塊的繪圖流程　
    4.1.3  pyplot子模塊的常用語法　
  4.2  繪製常用圖表　
    4.2.1  繪製條形圖　
    4.2.2  繪製折線圖　
    4.2.3  繪製散點圖　
    4.2.4  繪製餅圖　
    4.2.5  繪製箱形圖　
    4.2.6  多面板圖表　
  4.3  3D繪圖　
    4.3.1  3D線圖　
    4.3.2  3D曲面圖　
    4.3.3  3D條形圖　
小結　
  習題　
第5章  客戶價值分析　
  5.1  背景　
  5.2  系統設計　
    5.2.1  系統功能結構　
    5.2.2  系統業務流程　
    5.2.3  系統預覽　
  5.3  系統開發必備　
    5.3.1  開發環境及工具　
    5.3.2  項目文件結構　

  5.4  分析方法　
    5.4.1  RFM模型　
    5.4.2  聚類分析　
    5.4.3  k-means聚類演算法　
  5.5  技術準備　
    5.5.1  sklearn模塊　
    5.5.2  k-means聚類　
    5.5.3  pandas模塊　
  5.6  用Python實現客戶價值分析　
    5.6.1  數據抽取　
    5.6.2  數據探索分析　
    5.6.3  數據處理　
    5.6.4  客戶聚類　
    5.6.5  客戶價值分析　
小結　
  習題　
第6章  銷售收入分析與預測　
  6.1  背景　
  6.2  系統設計　
    6.2.1  系統功能結構　
    6.2.2  系統業務流程　
    6.2.3  系統預覽　
  6.3  系統開發必備　
    6.3.1  開發環境及工具　
    6.3.2  項目文件結構　
  6.4  分析方法　
    6.4.1  線性回歸　
    6.4.2  最小二乘法　
  6.5  線性回歸模型　
  6.6  Excel日期數據處理　
    6.6.1  按日期篩選數據　
    6.6.2  按日期顯示數據　
    6.6.3  按日期統計數據　
  6.7  分析與預測　
    6.7.1  數據處理　
    6.7.2  日期數據統計並顯示　
    6.7.3  根據歷史銷售數據
繪製擬合圖　
    6.7.4  預測銷售收入　
小結　
  習題　
第7章  二手房數據分析
預測系統　
  7.1  需求分析　
  7.2  系統設計　
    7.2.1  系統功能結構　
    7.2.2  系統業務流程　
    7.2.3  系統預覽　
  7.3  系統開發必備　
    7.3.1  開發環境及工具　

    7.3.2  文件夾組織結構　
  7.4  技術準備　
    7.4.1  sklearn庫概述　
    7.4.2  載入datasets子模塊中的
數據集　
    7.4.3  支持向量回歸函數　
  7.5  圖表工具模塊　
    7.5.1  繪製餅圖　
    7.5.2  繪製折線圖　
    7.5.3  繪製條形圖　
  7.6  二手房數據分析　
    7.6.1  清洗數據　
    7.6.2  各區二手房均價分析　
    7.6.3  各區房子數量比例　
    7.6.4  全市二手房裝修程度分析　
    7.6.5  熱門戶型均價分析　
    7.6.6  二手房售價預測　
小結　
  習題　
第8章  智能停車場運營
分析系統　
  8.1  需求分析　
  8.2  系統設計　
    8.2.1  系統功能結構　
    8.2.2  系統業務流程　
    8.2.3  系統預覽　
  8.3  系統開發必備　
    8.3.1  開發環境及工具　
    8.3.2  文件夾組織結構　
  8.4  技術準備　
    8.4.1  初識Pygame　
    8.4.2  Pygame的基本應用　
    8.4.3  時間模塊　
    8.4.4  日期時間模塊　
  8.5  智能停車場數據分析　
    8.5.1  停車時間數據分佈圖　
    8.5.2  停車高峰時間所占比例　
    8.5.3  每周繁忙統計　
    8.5.4  月收入分析　
    8.5.5  每日接待車輛統計　
    8.5.6  車位使用率　
小結　
  習題　
第9章  影視作品分析　
  9.1  需求分析　
  9.2  系統設計　
    9.2.1  系統功能結構　
    9.2.2  系統業務流程　
    9.2.3  系統預覽　
  9.3  系統開發必備　

    9.3.1  開發環境及工具　
    9.3.2  文件夾組織結構　
  9.4  技術準備　
    9.4.1  使用jieba模塊進行分詞　
    9.4.2  使用wordcloud庫實現
詞雲圖　
  9.5  主窗體設計　
    9.5.1  實現主窗體　
    9.5.2  查看部分的隱藏與顯示　
    9.5.3  下拉列表處理　
  9.6  數據分析與處理　
    9.6.1  獲取數據　
    9.6.2  生成全國熱力圖文件　
    9.6.3  生成主要城市評論數及平均
分文件　
    9.6.4  生成詞雲圖　
  9.7  單擊查看顯示內容　
    9.7.1  創建顯示HTML頁面的窗體　
    9.7.2  創建顯示圖片的窗體　
    9.7.3  綁定查詢按鈕單擊事件　
小結　
  習題　
第10章  看店寶　
  10.1  需求分析　
  10.2  系統設計　
    10.2.1  系統功能結構　
    10.2.2  系統業務流程　
    10.2.3  系統預覽　
  10.3  系統開發必備　
    10.3.1  開發環境及工具　
    10.3.2  文件夾組織結構　
  10.4  技術準備　
    10.4.1  使用Python操作資料庫　
    10.4.2  JSON模塊的應用　
  10.5  主窗體的UI設計　
    10.5.1  對主窗體進行可視化設計　
    10.5.2  將可視化窗體轉換為.py
文件　
    10.5.3  設置窗體及控制項背景　
    10.5.4  創建窗體控制文件　
    10.5.5  主窗體預覽效果　
  10.6  設計資料庫表結構　
  10.7  初始數據的爬取　
    10.7.1  爬取排行信息　
    10.7.2  爬取價格信息　
    10.7.3  爬取評價信息　
    10.7.4  定義資料庫操作文件　
  10.8  圖表分析數據　
    10.8.1  餅圖展示評價信息　
    10.8.2  分析出版社所占比例的

條形圖　
    10.8.3  折線圖分析價格走勢　
    10.8.4  Top10數據展示　
  10.9  商品排行展示　
    10.9.1  熱銷商品排行榜　
    10.9.2  熱門商品展示　
  10.10  關注商品　
    10.10.1  分析關注商品的預警信息　
    10.10.2  重點商品的關注與取消　
  10.11  商品營銷預警　
    10.11.1  商品中、差評預警　
    10.11.2  商品價格變化預警　
  10.12  關注商品圖表分析　
    10.12.1  關注商品評價分析餅圖　
    10.12.2  關注商品出版社佔有比例　
  10.13  其他功能　
小結　
  習題　

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