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Python數據分析(零基礎入門到實戰開發)

  • 作者：編者:張玉皓|責編:張丹
  • 出版社：中國鐵道
  • ISBN：9787113267377
  • 出版日期：2020/11/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：269
人民幣：RMB 69.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書講解主要以Python數據分析相關內容為主，還涉及數據分析背後的數學思維。全書內容主要分為三部分。第一部分為Python數據分析相關技能，包括NumPy、pandas等重要的第三方庫的使用技巧；第二部分為數據分析相關統計學知識，主要包含構建模型的流程、思路，以及數學原理的解析；第三部分為實戰，主要是結合Python數據分析工具與統計學知識的實踐操作。
    對於那些想要進入數據分析領域的初學者非常適合閱讀本書，即使你沒有紮實的Python編程基礎，沒有深厚的數理統計功底，依然可以通過本書的學習對數據分析技術產生濃厚的興趣，以及對數據分析的原理與應用有更加整體的認識和理解。
作者介紹
編者:張玉皓|責編:張丹
    張玉皓 畢業於中國科學院大學電腦應用技術專業，在國際ROBOmaster人工智慧挑戰大賽上與中科院自動化所、伯克利大學、哥倫比亞大學同台競技，榮獲第八名。     映客直播實習期間，參與直播間文本分析，計算直播間受歡迎指標的項目。京東實習期間，參與京東商城全品類評論短文本聚類項目，將短文本智能聚類，積累短對話語料庫。畢業斬獲瓜子二手車、映客、馬蜂窩、百度、京東等大廠offer，后就職于京東零售，從事NLP演算法領域智能客服的優化工作。
目錄
第1章  什麼是數據分析
  1.1  Python開發環境
  1.2  數據分析的前世今生
    1.2.1  數據分析歷史
    1.2.2  數據分析的現實應用
    1.2.3  數據分析的技能需求
  1.3  數據分析流程
    1.3.1  數據導入、清洗
    1.3.2  單變數分析
    1.3.3  多變數分析
    1.3.4  選擇模型
    1.3.5  估計與假設檢驗
    1.3.6  可視化
  1.4  數據分析經典案例
    1.4.1  犯罪率的下降與法律條文的生成
    1.4.2  利用數據觀察校園作弊行為
    1.4.3  靠統計學致富的數學家
  1.5  數據分析的第一個實戰
    1.5.1  單變數探索
    1.5.2  多變數分析
    1.5.3  選擇模型
    1.5.4  假設檢驗
第2章  Python知識進階
  2.1  Python語言
    2.1.1  Python的歷史
    2.1.2  Python的特色
  2.2  Python技巧與進階
    2.2.1  數據類型方面的技巧
    2.2.2  數字方面的使用技巧
    2.2.3  枚舉
    2.2.4  匿名函數的應用
    2.2.5  裝飾器：語法糖
    2.2.6  列表生成式
    2.2.7  迭代器與生成器
  2.3  Python編程的易錯點
    2.3.1  全局變數與局部變數
    2.3.2  閉包
    2.3.3  函數傳參
    2.3.4  列表和數組的區別
    2.3.5  變數和按引用傳遞
    2.3.6  None：一個獨特的類型
  2.4  小結
第3章  NumPy的入門與進階
  3.1  ndarray數組
    3.1.1  ndarray數組的創建
    3.1.2  C和Fortran順序
  3.2  索引
    3.2.1  基本索引
    3.2.2  高維數組的索引
    3.2.3  高階索引

  3.3  廣播機制
  3.4  NumPy數組的運算
    3.4.1  NumPy的數值計算
    3.4.2  比較與排序
    3.4.3  NumPy的數組計算
    3.4.4  ufunc高級應用
    3.4.5  NumPy初等函數與math內置初等函數的區別
    3.4.6  NumPy中的多項式函數
    3.4.7  其他功能函數
第4章  pandas的入門與進階
  4.1  pandas的數據結構
    4.1.1  Series的創建
    4.1.2  Series的數值計算
    4.1.3  DataFrame的創建
    4.1.4  DataFrame的基本屬性
  4.2  pandas數據結構的基本操作
    4.2.1  轉置
    4.2.2  索引
    4.2.3  DataFrame的關係型操作
    4.2.4  DataFrame的畫圖操作
    4.2.5  查看數據
  4.3  pandas數據結構的進階操作
    4.3.1  數據導入導出
    4.3.2  表格合併
    4.3.3  讀寫文件中的編碼問題
    4.3.4  刪除與替換數據
    4.3.5  表格整體性分析
    4.3.6  GroupBy分組運算
    4.3.7  綜合練習
第5章  SciPy入門與進階
  5.1  SciPy中的常數與函數
    5.1.1  SciPy中的常數
    5.1.2  SciPy中的special模塊
  5.2  SciPy中的科學計算工具
    5.2.1  求解多元方程組
    5.2.2  擬合方程
    5.2.3  最優化演算法
    5.2.4  統計分佈
    5.2.5  積分
    5.2.6  插值
第6章  可視化
  6.1  可視化的魅力
    6.1.1  別出心裁的可視化
    6.1.2  可視化的基本理論
    6.1.3  可視化實例
  6.2  matplotlib第三方庫的基本功能
    6.2.1  matplotlib繪圖的基礎組件
    6.2.2  餅圖
    6.2.3  條形圖
    6.2.4  散點圖

    6.2.5  折線圖
    6.2.6  箱線圖
    6.2.7  小提琴圖
    6.2.8  Basemap簡單介紹
  6.3  互動式繪圖
    6.3.1  matplotlib的簡單互動式繪圖
    6.3.2  pyecharts可視化庫
第7章  時間序列
  7.1  datetime庫的簡單介紹
    7.1.1  時間坐標的構造
    7.1.2  時間和字元串的轉換
  7.2  時間序列中pandas的應用
    7.2.1  DatetimeIndex
    7.2.2  pandas中時間坐標的構造
    7.2.3  PeriodIndex（時間索引類型）
    7.2.4  採樣
    7.2.5  超前或滯后
    7.2.6  移動窗口函數
  7.3  時間序列的時區轉換
第8章  數據分析中的統計學
  8.1  有趣的選擇
  8.2  數據分析回答ofo多久才能退押金
  8.3  統計學在數據分析中扮演的角色
  8.4  數據預處理
    8.4.1  數據清洗
    8.4.2  數據集成
    8.4.3  數據變換
  8.5  特徵工程
    8.5.1  過濾法
    8.5.2  包裝法
    8.5.3  嵌入式方法
    8.5.4  正則化
  8.6  模型訓練
  8.7  模型評估
  8.8  數據分析中的其他問題
    8.8.1  數據泄露
    8.8.2  大數據下的數據分析
    8.8.3  辛普森悖論
    8.8.4  數據集的劃分
    8.8.5  優化調參
第9章  豆瓣電影TOP 250數據分析
  9.1  項目介紹
    9.1.1  爬蟲的簡單介紹
    9.1.2  網頁的構成
    9.1.3  實戰中的爬蟲技術介紹
    9.1.4  實戰中數據存儲與讀取
    9.1.5  實戰中的界面設計
    9.1.6  實戰中的數據可視化
  9.2  資料庫操作
    9.2.1  資料庫的安裝與配置

    9.2.2  數據存儲到資料庫
  9.3  資料庫標準語言
    9.3.1  創建資料庫、表
    9.3.2  表的刪除與更新
    9.3.3  查詢
    9.3.4  聚合與排序
    9.3.5  數據更新
    9.3.6  表的集合運算
    9.3.7  Python和資料庫語言的關係
第10章  Python豐富的可視化案例
  10.1  turtle庫的簡單使用
  10.2  北上廣深租房分析可視化案例
    10.2.1  數據爬取
    10.2.2  讀取數據
    10.2.3  數據分析
第11章  Python預測應用——SVM預測股票漲跌
  11.1  SVM介紹
    11.1.1  SVM原理
    11.1.2  核函數
  11.2  SVM實戰
    11.2.1  數據預處理
    11.2.2  訓練模型
    11.2.3  遺傳演算法
第12章  文本分析《三國演義》：挖掘人物圖譜
  12.1  項目簡單說明
    12.1.1  代碼分塊介紹
    12.1.2  效果圖展示
  12.2  工程具體實現
    12.2.1  設計思想
    12.2.2  代碼詳解
    12.2.3  可視化

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