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Python數據分析(高等職業教育電腦專業新形態教材)

  • 作者：編者:郭海礁|責編:王玲玲
  • 出版社：北京理工大學
  • ISBN：9787576318807
  • 出版日期：2024/02/01
  • 裝幀：活頁
  • 頁數：318
人民幣：RMB 68 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是針對大數據分析師的崗位要求，有機融入課程思政元素，結合「1+X」職業技能等級證書內容，融通企業實際項目案例和職業院校技能大賽比賽案例，打造的基於校企、校際合作的活頁式立體化項目式教材。教材共包含六個項目，分別為：Python數據分析環境初識、Python科學計算庫訓練、Python數據分析庫訓練、Python大數據分析基礎綜合應用、Python大數據分析高階綜合應用以及「1+X」數據應用開發與服務（Python）專項訓練。
    本書適用於電腦相關專業教學使用，也可供數據分析愛好者學習和參考。
作者介紹
編者:郭海礁|責編:王玲玲
目錄
項目一 Python數據分析環境初識
  項目導入
  項目要求
  項目學習目標
  知識框架
  任務— Jupyter Notebook的安裝與運行
    子任務1 Jupyter Notebook和數據分析相關的Python庫的安裝
    子任務2 Jupyter Notebook啟動與診斷
  任務二 Jupyter Notebook編程與診斷
項目二 Python科學計算庫訓練
  項目導入
  項目要求
  項目學習目標
  知識框架
  任務一 初識NumPy
  任務二 創建NumPy數組
    子任務1 使用array函數及內置函數創建數組
    子任務2 認識數組的數據類型
    子任務3 掌握數組的屬性
  任務三 數組的基本操作
    子任務1 掌握數組運算
    子任務2 掌握數組索引
    子任務3 掌握數組切片
  任務四 數組的特殊操作
    子任務1 理解數組連接操作
    子任務2 掌握數組形態變換
    子任務3 理解數組排序
    子任務4 掌握隨機數函數使用
  任務五 數組存取
  任務六 圖像處理
項目三 Python數據分析庫訓練
  項目導入
  項目要求
  項目學習目標
  知識框架
  任務一 pandas數據結構
  任務二 pandas索引操作
    子任務1 重新索引和更換索引
    子任務2 索引和選取
    子任務3 DataFrame數據的編輯
  任務三 pandas數據運算
  任務四 層次化索引
  任務五 pandas可視化
  任務六 讀書榜單分析
項目四 Python大數據分析基礎綜合應用
  項目導入
  項目要求
  項目學習目標
  知識框架
  任務一 需求分析

    子任務1 明確需求
    子任務2 數據分析技術路線
    子任務3 認識業務數據
  任務二 數據清洗
    子任務1 認識臟數據
    子任務2 偵查臟數據
    子任務3 數據清洗與整理
    子任務4 基於招聘信息的數據清洗
  任務三 數據分析
    子任務1 數據分組
    子任務2 聚合運算
    子任務3 分組運算
    子任務4 基於招聘信息的數據分析
  任務四 數據可視化
    子任務1 線形圖
    子任務2 柱狀圖
    子任務3 散點圖和直方圖
    子任務4 自定義設置圖表
  任務五 綜合應用
項目五 Python大數據分析高階綜合應用
  項目導入
  項目要求
  項目學習目標
  知識框架
  任務一 需求分析
    子任務1 明確需求
    子任務2 數據分析技術路線
    子任務3 認識業務數據
  任務二 數據清洗
    子任務1 檢測和過濾異常值
    子任務2 虛擬變數
    子任務3 正則表達式
    子任務4 基於疫情數據的數據清洗
  任務三 數據分析
    子任務1 分層索引
    子任務2 聯合與合併數據集
    子任務3 重塑和透視
    子任務4 基於疫情數據的數據分析
  任務四 數據可視化
    子任務1 在seaborn下定義樣式並繪製分佈圖
    子任務2 在pyecharts中繪製基礎圖表
    子任務3 在pyecharts中繪製其他圖表
    子任務4 基於疫情數據的數據可視化
  任務五 綜合應用
項目六 「1+X」數據應用開發與服務（Python）專項集訓
  項目導入
  項目要求
  項目學習目標
  知識框架
  任務一 Python基礎語法的集訓

    子任務1 變數與數據類型
    子任務2 數據運算
    子任務3 數據存儲
    子任務4 選擇語句
    子任務5 循環語句
    子任務6 面向過程編程
  任務二 機器學習基礎
    子任務1 機器學習的主要任務
    子任務2 數據集的預處理
    子任務3 模型的設置
    子任務4 模型的評價
  任務三 回歸任務——波士頓房價預測
    子任務1 數據集的預處理
    子任務2 相關性分析和歸一化
    子任務3 模型的訓練與評估
  任務四 分類任務——鳶尾花分類
    子任務1 數據集的預處理
    子任務2 特徵編碼和相關性分析
    子任務3 分類模型的訓練與評估
參考文獻

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