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Python數據分析與實戰(財經類)/國家一流專業建設叢書

  • 作者：編者:呂一清//鄧國營|責編:梁平|總主編:蔣永穆
  • 出版社：四川大學
  • ISBN：9787569068115
  • 出版日期：2024/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：304
人民幣：RMB 78 元      售價：元
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內容大鋼
    《Python數據分析及實戰》是一本Python語言學習和應用的案例集合，其內容結構由入門篇、晉級篇、高級篇和娛樂篇四個部分構成。學習者可以根據自己的水平從任何一個點切入學習。其中，入門篇主要是針對那些沒有Python基礎的興趣者學習，從Python第三方包入手，掌握第三方包的應用場景。晉級篇則是使用第三方包完成Jupyter Notebook編寫、數據獲取、數據可視化和機器學習等應用例子。高級篇則是Python綜合應用的案例，該篇對數學理論的要求偏高，更能解決現實問題。娛樂篇是讓學習者通過一些案例找到Python的學習樂趣。為方便初學者入門，本書將Python基礎知識作為附錄部分，以便讀者查閱。
作者介紹
編者:呂一清//鄧國營|責編:梁平|總主編:蔣永穆
目錄
第1部分  Python入門篇
  1  概論
  1.1  Python概述
  1.2  高效使用Python進行數據分析
  1.3  AI大模型對Python編程的幫助
  1.4  Python強大的第三方包
  2  數據分析的第三方包
  2.1  Numpy包的數據分析
  2.2  Pandas包的數據分析
  2.3  Scipy包的數據分析
  2.4  StatsModels包的數據分析
  3  數據可視化的第三方包
  3.1  Matplotlib可視化包
  3.2  Seaborn可視化包
  3.3  其他可視化的第三方包
  4  機器學習的第三方包
  4.1  Scikit-learn包與機器學習
  4.2  Keras包與深度學習
  4.3  Gensim包與文本挖掘
  4.4  NLTK包與自然語言處理
  4.5  NetworkX包與複雜網路分析
第2部分  Python晉級篇
  5  Yfinance包獲取和分析股票及股指數據
  5.1  Yfinance簡介
  5.2  Yfinance獲取股票數據
  5.3  分析股指規則
  6  決策樹模型分析影響心臟病的因素
  6.1  研究問題及變數說明
  6.2  數據預處理及相關性分析
  6.3  決策樹建模及結果分析
  7  Markowitz投資組合優化的Python應用
  7.1  安裝並導入第三方包
  7.2  選擇股票代碼和數據預處理
  7.3  資產組合的預期收益率、均值和協方差
  7.4  用蒙特卡洛模擬大量隨機組合
  7.5  投資組合優化和有效前沿
  8  高級可視化工具Seaborn基礎及應用
  8.1  安裝Seaborn包和數據讀取
  8.2  數據變數相關性可視化
  8.3  變數分類與類別可視化
  8.4  數據分佈特徵可視化
  8.5  變數回歸分析及可視化
  9  機器學習框架TensorFlow
  9.1  TensorFlow包的簡介
  9.2  安裝TensorFlow包
  9.3  TensorFlow包的基本使用
  9.4  TensorFlow的線性回歸案例
  10  Tensorboard包與機器學習可視化
  10.1  TensorBoard包的簡介
  10.2  TensorBoard的安裝和使用

  10.3  添加可視化目標及應用
  10.4  記錄訓練過程
  10.5  輸出可視化結果
  11  繪製雙縱坐標軸圖
  11.1  雙縱坐標軸圖簡介
  11.2  CPI和PPI雙縱坐標軸圖應用案例
  12  全球星巴克分佈的數據分析
  12.1  數據描述和預處理
  12.2  用isnull函數查看缺失值
  12.3  查看city欄位缺失部分  
  12.4  用value_count方法統計及可視化分析
第3部分  Python高級篇
  13  用蒙特卡洛方法模擬股票價格幾何布朗運動
  13.1  引言
  13.2  用Python代碼實現股票模擬
  13.3  延伸思考
  14  數據缺失的預處理方法及應用
  14.1  數據缺失值產生的原因
  14.2  數據缺失機制特徵
  14.3  數據缺失處理方法
  14.4  處理帶有季節性波動的時間序列數據
  15  主成分分析法的Python實現
  15.1  引言
  15.2  主成分分析法
  15.3  PCA的數學原理
  15.4  Python實現
  16  K-Means演算法原理及應用
  16.1  K-Means演算法
  16.2  案例介紹及代碼實現
  16.3  延伸思考
  17  基於Python的五糧液股票數據分析及可視化
  17.1  統計描述性分析
  17.2  統計建模及分析的公式
  18  正態性檢驗與蒙特卡洛模擬的擬合優度分析
  18.1  數據準備工作
  18.2  真實股票價格的正態性檢驗
  18.3  蒙特卡洛模擬的擬合優度分析
  19  不均衡數據分類問題的處理
  19.1  不均衡數據分類問題概述
  19.2  案例介紹與非平衡數據優化
  19.3  LogisticRegression模型的代碼實現
  19.4  SVM模型的代碼實現
  19.5  決策樹的代碼實現
  19.6  隨機森林的代碼實現
  19.7  總結延伸
  20  Python編寫人臉識別程序
  20.1  引言
  20.2  準備工作
  20.3  基於OpenCV的基礎人臉識別
  20.4  基於OpenCV的人臉數據預處理和分類器訓練

  21  用Python實現逐步回歸及應用
  21.1  逐步回歸介紹
  21.2  逐步回歸的數學原理
  21.3  案例分析及代碼實現
  22  生成式對抗神經網路及Python實現
  22.1  GAN演算法的原理介紹
  22.2  DAGAN演算法的原理介紹
  22.3  DCGAN在TensorFlow的實現及應用
  22.4  總結延伸
  23  機器學習模型在鑽石價格預測中的應用
  23.1  研究背景
  23.2  數據處理
  23.3  轉換為數值標籤
  23.4  搭建機器學習模型
  23.5  模型測試與評估
第4部分  Python娛樂篇
  24  製作四川大學照片牆
  24.1  引言
  24.2  實現過程
  25  為女生挑選一支口紅
  25.1  引言
  25.2  Python數據分析
  26  反爬蟲技術與「反」反爬蟲技術
  26.1  引言
  26.2  技術介紹
  27  用JupyterNotebook編寫數學公式
  27.1  引言
  27.2  上下標
  27.3  常用符號的命令
  27.4  常見的運算符號
  27.5  後續美觀處理
  28  爬取和分析電影票房數據
  28.1  數據爬取
  28.2  數據分析及可視化
  29  Python編寫GUI程序
  29.1  圖形用戶界面介紹
  29.2  Python下的GUI編程實現
  29.3  PyQt5的編程實踐
附錄  Python基礎知識
參考文獻

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