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Python數據分析(應用型本科系列規劃教材)

  • 作者：編者:張惠玲|責編:蔣民昌//郭軍方
  • 出版社：西北工大
  • ISBN：9787561284797
  • 出版日期：2022/11/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：161
人民幣：RMB 45 元      售價：元
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內容大鋼
    本書共9章，分為基礎篇、中級篇、實戰篇。基礎篇（第1?3章）主要介紹了數據分析的定義、過程、作用和常用工具，並介紹了Python編程基礎知識，以及常用的數據分析庫NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy和Sklearn的基本使用方法，幫助讀者更好地理解Python與數據分析的關係。中級篇（第4?6章）介紹了描述性統計分析與數據可視化、統計推斷、數據預處理等任務的理論知識及Python實現方法，幫助讀者較快地提高實際操作能力。實戰篇（第7?9章）介紹了線性回歸分析、分類、聚類分析的原理和典型演算法，通過實際案例，逐步實現從基礎到綜合的過渡，提高讀者對數據分析技術的綜合運用能力。
    本書既可作為應用型本科高等學校電腦、數學及相關專業的教材，也可供其他人員學習參考。
作者介紹
編者:張惠玲|責編:蔣民昌//郭軍方
目錄
第一部分  基礎篇
  第1章  數據分析概述
    1.1  數據分析的定義
    1.2  數據分析的標準過程
    1.3  數據分析的作用
    1.4  常用的數據分析工具
  第2章  Python編程基礎
    2.1  Python開發環境搭建
    2.2  Python基礎語法
    2.3  Python數據類型
    2.4  程序控制結構
    2.5  函數
    2.6  模塊
  第3章  常用的數據分析庫
    3.1  NumPy
    3.2  Pandas
    3.3  Matplotlib
    3.4  SciPy
    3.5  Sklearn
第二部分  中級篇
  第4章  描述性統計分析與數據可視化
    4.1  描述性統計分析
    4.2  數據可視化
  第5章  統計推斷
    5.1  假設檢驗
    5.2  相關分析
  第6章  數據預處理
    6.1  數據清洗
    6.2  數據集成
    6.3  數據變換
    6.4  數據規約
第三部分  實戰篇
  第7章  線性回歸分析
    7.1  演算法原理
    7.2  演算法流程
    7.3  演算法案例
  第8章  分類
    8.1  分類的基本概念
    8.2  KNN演算法
    8.3  決策樹演算法
  第9章  聚類分析
    9.1  聚類的基本概念
    9.2  KMeans演算法
    9.3  DBSCAN演算法
參考文獻

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