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Python工程應用--數據分析基礎與實踐(高等學校新工科應用型人才培養系列教材)

  • 作者：編者:郭奕//黃永茂|責編:劉延梅//李惠萍
  • 出版社：西安電子科大
  • ISBN：9787560659435
  • 出版日期：2021/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：247
人民幣：RMB 38 元      售價：元
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內容大鋼
    本書重點介紹了Python的基礎知識以及利用Python進行數據分析的方法，通過對大量實際案例的分析以及部分理論的解讀，使讀者能夠利用Python語言進行程序設計，同時掌握利用Python進行數據獲取、預處理、分析和挖掘的整個開發過程。
    本書包含三個部分：Python語言基礎、數據分析基礎、數據分析實戰。每一部分都結合大量實際常式進行了解讀。其中，Python語言基礎部分重點介紹了Python編程環境的安裝和搭建、基本的Python語法以及Python面向對象程序設計方法；數據分析基礎部分重點介紹了利用Python進行數據的獲取、存儲、預處理、分析等過程的實現方法；數據分析實戰部分通過四個完整的案例展現了如何利用Python對實際的數據分析問題進行處理。
    本書可作為電腦、電子信息類專業教材。
    本書免費提供書中程序代碼和數據集、PPT及案例講解視頻等資源，需要的讀者可掃描封面二維碼查看。
作者介紹
編者:郭奕//黃永茂|責編:劉延梅//李惠萍
目錄
第一篇  Python語言基礎
第1章  走進Python
  1.1  了解Python
    1.1.1  什麼是Python
    1.1.2  Python的產生與發展
    1.1.3  Python的特點
    1.1.4  Python的應用
  1.2  Python的安裝
    1.2.1  Python官方版本的安裝
    1.2.2  Anaconda的安裝
  1.3  開發環境搭建
    1.3.1  Jupyter Notebook的安裝
    1.3.2  PyCharm的安裝
  本章小結
  思考題
第2章  Python語法基礎
  2.1  第一個Python程序
    2.1.1  技術要點
    2.1.2  利用Jupyter Notebook實現
    2.1.3  利用PyCharm實現
  2.2  Python的基本語法
    2.2.1  編碼問題
    2.2.2  Python的標識符和保留字
    2.2.3  Python的註釋
    2.2.4  行與縮進
    2.2.5  Python中多行語句的表示
    2.2.6  Python中模塊的引用
  2.3  變數與基本數據類型
    2.3.1  變數
    2.3.2  標準數據類型
  2.4  流程式控制制
    2.4.1  條件語句
    2.4.2  循環語句
  2.5  函數、模塊和包
    2.5.1  函數
    2.5.2  模塊和包
  2.6  異常處理
  本章小結
  思考題
第3章  Python面向對象程序設計
  3.1  面向對象的基本概念
    3.1.1  面向對象程序設計的基本思想
    3.1.2  面向對象程序設計的基本特性
  3.2  類和對象
    3.2.1  類的定義
    3.2.2  對象的創建和使用
  3.3  屬性和方法
    3.3.1  訪問機制
    3.3.2  方法
    3.3.3  屬性

    3.3.4  類和靜態方法
  3.4  類的繼承
    3.4.1  類的繼承
    3.4.2  組合
  3.5  應用舉例
  本章小結
  思考題
第二篇  數據分析基礎
第4章  數據分析概述
  4.1  新冠病毒與數據分析
  4.2  數據分析的概念和流程
    4.2.1  什麼是數據分析
    4.2.2  數據分析的一般流程
  4.3  數據分析與相關概念的關係
    4.3.1  數據科學、數據分析與機器學習
    4.3.2  Python與數據分析
  本章小結
  思考題
第5章  常用數據分析庫介紹
  5.1  NumPy
    5.1.1  NumPy庫的安裝
    5.1.2  NumPy的導入
    5.1.3  創建數組
    5.1.4  查詢數組類型
    5.1.5  數組的其他創建方式
    5.1.6  數組元素的存取
    5.1.7  ufunc運算
    5.1.8  矩陣的運算
  5.2  Pandas
    5.2.1  Pandas的安裝
    5.2.2  Pandas的導入
    5.2.3  Series
    5.2.4  DataFrame
  5.3  Matplotlib
    5.3.1  Matplotlib的安裝
    5.3.2  Matplotlib的導入
    5.3.3  基本繪圖plot命令
    5.3.4  繪製多窗口圖形
    5.3.5  文本註釋
  5.4  Scipy
    5.4.1  Scipy的安裝
    5.4.2  Scipy的引入
    5.4.3  最小二乘法
    5.4.4  非線性方程的求解
  5.5  Scikit-Learn
    5.5.1  Scikit-Learn的安裝
    5.5.2  Scikit-Learn的數據集
    5.5.3  Scikit-Learn的使用
  本章小結
  思考題

第6章  數據獲取與存儲
  6.1  數據獲取概述
    6.1.1  數據來源
    6.1.2  本地數據獲取
  6.2  網路數據獲取基礎
    6.2.1  爬蟲概述
    6.2.2  預備知識
  6.3  網路數據獲取進階
  6.4  數據存儲與提取
  本章小結
  思考題
第7章  數據預處理
  7.1  數據預處理概述
  7.2  數據預分析
    7.2.1  統計特性分析
    7.2.2  數據質量分析
  7.3  數據清理
    7.3.1  異常值處理
    7.3.2  缺失值處理
  7.4  數據集成
    7.4.1  實體識別
    7.4.2  冗余屬性識別
  7.5  數據變換
    7.5.1  簡單函數變換
    7.5.2  歸一化
    7.5.3  連續屬性離散化
  7.6  數據規約
    7.6.1  屬性規約
    7.6.2  數值規約
  7.7  Python的主要數據預處理函數
  本章小結
  思考題
第8章  數據分析
  8.1  描述性數據分析
    8.1.1  數據集中趨勢描述
    8.1.2  數據離散程度描述
    8.1.3  數據分佈形態
    8.1.4  代碼示例
  8.2  探索性數據分析
    8.2.1  探索性數據分析描述
    8.2.2  代碼示例
  8.3  預測性數據分析
    8.3.1  概述
    8.3.2  多元線性回歸
  8.4  撰寫數據報告
  本章小結
  思考題
第三篇  數據分析實戰
第9章  超市銷售數據分析
  9.1  案例任務

  9.2  案例主要實現流程
    9.2.1  數據預處理
    9.2.2  生鮮類商品和一般商品每天的銷售金額表
    9.2.3  一月各大類商品銷售金額的占比餅圖
    9.2.4  顧客畫像
  9.3  詳細實現及結果展示
    9.3.1  數據預處理
    9.3.2  生鮮類商品和一般商品每天的銷售金額表
    9.3.3  一月各大類商品銷售金額的占比餅圖
    9.3.4  顧客畫像
  本章小結
  思考題
第10章  學生校園消費行為分析
  10.1  案例任務
  10.2  案例主要實現流程
  10.3  詳細實現及結果展示
    10.3.1  數據獲取
    10.3.2  數據預處理
    10.3.3  食堂就餐行為分析
  本章小結
  思考題
第11章  金州勇士隊奪取NBA冠軍的秘密
  11.1  案例任務
  11.2  案例主要實現流程
  11.3  詳細實現及結果展示
    11.3.1  數據整理
    11.3.2  技術指標排名分析
    11.3.3  勇士隊勝負場中兩分球與三分球得分情況
    11.3.4  勇士隊球員技術對比和三分球命中率在NBA聯盟中的情況
  本章小結
  思考題
第12章  成都二手房房價分析與預測
  12.1  案例任務
  12.2  案例主要實現流程
    12.2.1  案例實現流程
    12.2.2  數據獲取原理
    12.2.3  數據分析
    12.2.4  房源價格預測
  12.3  詳細實現及結果展示
    12.3.1  數據爬取
    12.3.2  數據預處理
    12.3.3  數據分析和可視化
    12.3.4  房源價格預測
  本章小結
  思考題

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