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Excel+Python輕鬆掌握數據分析/人人都是數據分析師系列

  • 作者：曹化宇|責編:秦健
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115623812
  • 出版日期：2023/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：383
人民幣：RMB 89.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書重點介紹了目前處理數據非常有效的工具——Excel、Python和資料庫的應用知識。本書通過一則完整的故事討論了如何以Python編程為中心，結合Excel和資料庫的特點，並以基礎統計學貫穿其中，幫助讀者深入地了解數據分析的相關知識。在本書中，首先，討論了如何使用Excel整理數據，以及Excel中數學和統計函數的應用；其次，探討了與Python編程相關的數據分析內容，包括在Python中進行數據統計工作，以及各種格式數據的轉換等；然後，討論SQLite和MySQL資料庫的應用，並介紹了如何使用Python操作資料庫；最後，介紹了如何綜合使用Excel、資料庫和Python編程等工具打造自動化的數據處理中心。
    本書架構清晰，內容深入淺出，案例豐富，適合需要進行數據處理和統計分析的職場人士、電腦愛好者等閱讀。
作者介紹
曹化宇|責編:秦健
    曹化宇，獨立軟體開發人，擁有二十余年軟體開發經驗，從事Windows、.NET Framework平台，以及iOS和OSX平台遊戲類應用開發工作，精通Web項目開發，熟悉多種開發語言，同時，重點關注軟體工程、人機交互等領域。已出版作品包括：《Objective-C和Sprite Kit遊戲開發從入門到精通》《C#開發實用指南：方法與實踐》《Java與Android移動應用開發：技術、方法與實踐》《構建高質量的C#代碼》。
目錄
第1章  網店開業——初識數據
  1.1  清點庫存——獲取原始數據
  1.2  數據標準化——整理Excel數據
    1.2.1  二維表
    1.2.2  數據完整性與正確性
    1.2.3  拆分數據——分列與公式
    1.2.4  數據類型和顯示格式
    1.2.5  分而治之，按需組合
  1.3  認識數據
    1.3.1  定量數據和定性數據
    1.3.2  絕對量與相對量
  1.4  尋找「大客戶」——排序
  1.5  數據挑著看——篩選
  1.6  數據交換——Excel和CSV
第2章  銷量的起伏——數據背後的故事
  2.1  銷售數據如何——簡單的統計
    2.1.1  算術平均數
    2.1.2  幾何平均數
    2.1.3  眾數
    2.1.4  最小值和最大值
    2.1.5  中位數、四分位數和百分位數
    2.1.6  方差和標準差
    2.1.7  標準分
    2.1.8  分類匯總
    2.1.9  數據透視表
  2.2  學看統計圖
    2.2.1  折線圖
    2.2.2  餅圖
    2.2.3  條形圖
  2.3  銷量下降——是時候認真分析數據了
    2.3.1  轉化率——訪問量和銷量
    2.3.2  訪問量-購買量＝？
第3章  凌晨3點——又加班了
  3.1  多銷售渠道的煩惱
  3.2  日報表、月報表、年度報表等
第4章  強大的信息處理工具——Python編程
  4.1  創建Python環境
    4.1.1  VisualStudio
    4.1.2  代碼文件的編碼問題
    4.1.3  使用指定版本的Python
    4.1.4  設置Path環境變數
    4.1.5  命令行窗口
    4.1.6  Python命令行環境
  4.2  編寫Python代碼
  4.3  功能實現者——函數和lambda表達式
    4.3.1  函數
    4.3.2  可調用類型
    4.3.3  lambda表達式
  4.4  「對象」是主角——面向對象編程
    4.4.1  類與對象

    4.4.2  繼承
    4.4.3  「魔術方法」
    4.4.4  with語句
    4.4.5  類成員和靜態方法
  4.5  模塊化管理
  4.6  向左還是向右——代碼流程式控制制
    4.6.1  條件判斷和if語句
    4.6.2  循環語句
    4.6.3  match語句
  4.7  處理運行錯誤
第5章  更靈活的計算——在Python中處理數據
  5.1  不一樣的算術運算
  5.2  隨機數
  5.3  序列
    5.3.1  列表
    5.3.2  元組
    5.3.3  數列
  5.4  字典
  5.5  集合
  5.6  更自由的排列——sorted()函數
  5.7  數學計算——math模塊
  5.8  統計資源——statistics模塊
    5.8.1  使用Fraction類處理分數
    5.8.2  算術平均數
    5.8.3  幾何平均數
    5.8.4  眾數
    5.8.5  中位數
    5.8.6  方差和標準差
  5.9  計算百分位數
  5.10  計算標準分數
  5.11  按中文拼音排序
  5.12  日期和時間
    5.12.1  datetime類
    5.12.2  時間間隔
    5.12.3  時區
    5.12.4  時間戳
    5.12.5  日期和時間的推算
    5.12.6  格式轉換
第6章  「超能熊貓」來幫忙——pandas應用
  6.1  Series對象
  6.2  排序
  6.3  統計方法
第7章  二維表模型——DataFrame
  7.1  DataFrame對象
  7.2  讀取數據
    7.2.1  iloc和loc屬性
    7.2.2  讀取列
    7.2.3  讀取行
  7.3  排序
  7.4  按條件查詢數據

  7.5  處理空值數據
  7.6  處理重複數據
  7.7  數據旋轉
  7.8  數據合併
  7.9  數據連接
  7.10  統計方法
  7.11  分組
  7.12  透視表
第8章  圖形更直觀——pandas繪製統計圖
  8.1  部分與整體的比例——餅圖
  8.2  數據的關係與分佈——散點圖與氣泡圖
  8.3  趨勢——折線圖
  8.4  更直觀的對比——條形圖
  8.5  數據的「距」——箱線圖
第9章  數據中轉站——數據格式轉換
  9.1  xlwt模塊寫入Excel
  9.2  xlrd模塊讀取Excel
  9.3  openpyxl模塊讀寫Excel
  9.4  pandas模塊讀寫Excel
  9.5  csv模塊讀寫CSV數據
  9.6  pandas模塊讀寫CSV數據
第10章  強大的數據倉庫——SQLite資料庫
  10.1  使用DBBrowserforSQLite
  10.2  數據類型
  10.3  數據表
    10.3.1  創建表
    10.3.2  表的關聯——主鍵、唯一約束和外鍵
    10.3.3  添加欄位
    10.3.4  刪除表
    10.3.5  sqlite_master系統表
    10.3.6  索引
  10.4  導入CSV數據
  10.5  查詢與視圖
    10.5.1  查詢條件
    10.5.2  排序
    10.5.3  分組與統計
    10.5.4  連接
    10.5.5  聯合
    10.5.6  limit和offset關鍵字
    10.5.7  exists語句
    10.5.8  case語句
    10.5.9  視圖
    10.5.10  將查詢結果保存到表
    10.5.11  將數據保存到CSV文件
  10.6  添加數據
  10.7  修改數據
  10.8  刪除數據
  10.9  日期和時間的處理方式
第11章  Python操作SQLite
  11.1  應用基礎

    11.1.1  執行SQL語句
    11.1.2  讀取查詢結果
    11.1.3  創建tSqlite類
  11.2  查詢單值
  11.3  查詢單條記錄
  11.4  查詢多條記錄
  11.5  查詢單列數據
  11.6  添加數據
  11.7  修改數據
  11.8  刪除數據
  11.9  擴展操作
    11.9.1  自定義函數
    11.9.2  聚合函數
    11.9.3  排序規則
  11.10  pandas讀取和寫入SQLite數據
第12章  更大、更快、更強——MySQL資料庫
  12.1  MySQL安裝與配置
  12.2  使用HeidiSQL
  12.3  常用數據類型
  12.4  數據表
    12.4.1  創建表
    12.4.2  主鍵、唯一值和外鍵約束
    12.4.3  修改欄位定義
    12.4.4  複製表結構
    12.4.5  表的重命名（表的移動）
    12.4.6  刪除表
    12.4.7  索引
  12.5  導入CSV數據
  12.6  查詢和視圖
    12.6.1  查詢條件與排序
    12.6.2  分組與統計
    12.6.3  連接
    12.6.4  聯合
    12.6.5  limit和offset關鍵字
    12.6.6  exists語句
    12.6.7  case語句
    12.6.8  視圖
    12.6.9  查詢結果保存到表
    12.6.10  查詢結果導出CSV
  12.7  數據添加、修改和刪除
    12.7.1  添加數據
    12.7.2  修改數據
    12.7.3  刪除數據
  12.8  常用函數與功能
    12.8.1  統計與數學計算
    12.8.2  文本操作
    12.8.3  日期和時間
    12.8.4  if()和ifnull()函數
    12.8.5  判斷對象是否存在
  12.9  存儲過程

第13章  Python操作MySQL
  13.1  應用基礎
    13.1.1  連接資料庫
    13.1.2  執行SQL並讀取查詢結果
    13.1.3  使用參數傳遞數據
  13.2  創建tMySql類
  13.3  查詢單值
  13.4  查詢單條記錄
  13.5  查詢多條記錄
  13.6  查詢單列數據
  13.7  添加記錄
  13.8  修改數據
  13.9  刪除記錄
  13.10  pandas讀取和寫入MySQL數據
第14章  數據一籮筐——打造數據中心
  14.1  創建數據中心
  14.2  批量導入數據
    14.2.1  標準化數據
    14.2.2  導入Excel數據
  14.3  定時導入
  14.4  處理網路數據
    14.4.1  HTML表格
    14.4.2  JSON
  14.5  從圖像中識別數據OCR）
    14.5.1  圖像識別——EasyOCR
    14.5.2  裁剪圖片
    14.5.3  保存到「數據中心」
第15章  更深入的數據分析
  15.1  客戶的抱怨——處理文本信息
    15.1.1  字元串處理
    15.1.2  正則表達式
  15.2  關於服裝的信息
  15.3  「購買指數」——產品推薦演算法
第16章  早上八點，一杯咖啡，一份報表
  16.1  自動生成報表
    16.1.1  數據計算
    16.1.2  生成Excel報表
  16.2  繼續前進

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