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Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用

  • 類　　別：大數(shù)據(jù)與云計算
  • 書　　名：Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用
  • 主　　編：李國輝
  • 定　　價：48
  • 開　　本：16開
  • 印刷方式：雙色
  • 頁　　數(shù)：244
  • 時　　間：2021年1月
  • 出  版  社：北京郵電大學(xué)出版社
  • 書　　號：978-7-5635-5631-1

內(nèi)容摘要

        本書以Python數(shù)據(jù)分析常用技術(shù)和真實(shí)案例相結(jié)合的方式，深入淺出地介紹了使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用的知識。主要內(nèi)容包括Python數(shù)據(jù)分析概述、Python語言基礎(chǔ)、NumPy計算基礎(chǔ)、pandas數(shù)據(jù)處理、Matplotlib實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化和網(wǎng)絡(luò)爬蟲基礎(chǔ)。
        本書適合作為大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用及相關(guān)專業(yè)的教材，也可作為大數(shù)據(jù)技術(shù)愛好者的自學(xué)用書。

目錄

模塊1 Python數(shù)據(jù)分析概述
    1.1 數(shù)據(jù)分析簡介
      1.1.1 什么是數(shù)據(jù)分析
      1.1.2 數(shù)據(jù)分析的范疇
    1.2 數(shù)據(jù)分析的流程
      1.2.1 需求分析
      1.2.2 數(shù)據(jù)抽取
      1.2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
      1.2.4 數(shù)據(jù)分析與建模
      1.2.5 模型評估
      1.2.6 最終部署
    1.3 Python和數(shù)據(jù)分析
      1.3.1 為什么選用Python
      1.3.2 Python數(shù)據(jù)分析常用類庫
    1.4 案例：Python數(shù)據(jù)分析集成開發(fā)環(huán)境的部署
    小結(jié)
    習(xí)題1
模塊2 Python語言基礎(chǔ)
    2.1 Python概述
      2.1.1 Python的特點(diǎn)
      2.1.2 Python應(yīng)用的廣泛性
      2.1.3 開始使用Python
    2.2 輸入與輸出
      2.2.1 數(shù)據(jù)的輸入
      2.2.2 數(shù)據(jù)的輸出
    2.3 Python數(shù)據(jù)類型
      2.3.1 標(biāo)識符與變量
      2.3.2 運(yùn)算符與表達(dá)式
      2.3.3 Python序列
    2.4 Python流程控制
      2.4.1 條件分支
      2.4.2 循環(huán)結(jié)構(gòu)
    2.5 案例：青年歌手歌曲大獎賽評分
    小結(jié)
    習(xí)題2
模塊3 NumPy計算基礎(chǔ)
    3.1 NumPy數(shù)組對象
      3.1.1 NumPy中的N維數(shù)組
      3.1.2 NumPy的ndarray對象基礎(chǔ)
    3.2 創(chuàng)建數(shù)組對象
      3.2.1 數(shù)組屬性
      3.2.2 數(shù)組創(chuàng)建
      3.2.3 數(shù)組數(shù)據(jù)類型
    3.3 數(shù)組對象的操作
      3.3.1 索引與切片
      3.3.2 變換數(shù)組的形態(tài)
      3.3.3 數(shù)組的運(yùn)算
      3.3.4 NumPy矩陣
    3.4 利用NumPy進(jìn)行統(tǒng)計分析
      3.4.1 排序
      3.4.2 清洗數(shù)據(jù)
      3.4.3 統(tǒng)計函數(shù)
    3.5 案例：圖書銷售價格統(tǒng)計分析
    小結(jié)
    習(xí)題3
模塊4 pandas數(shù)據(jù)處理
    4.1 pandas簡介
      4.1.1 什么是pandas
      4.1.2 pandas的安裝方法
      4.1.3 pandas中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
    4.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
      4.2.1 數(shù)據(jù)導(dǎo)入
      4.2.2 數(shù)據(jù)導(dǎo)出
    4.3 數(shù)據(jù)處理
      4.3.1 數(shù)據(jù)清洗
      4.3.2 數(shù)據(jù)抽取
      4.3.3 排名索引
      4.3.4 數(shù)據(jù)合并
      4.3.5 數(shù)據(jù)計算
      4.3.6 數(shù)據(jù)分組
      4.3.7 日期處理
    4.4 數(shù)據(jù)分析
      4.4.1 基本統(tǒng)計
      4.4.2 分組分析
      4.4.3 分布分析
      4.4.4 交叉分析
      4.4.5 結(jié)構(gòu)分析
      4.4.6 相關(guān)分析
    4.5 案例：個人貸款數(shù)據(jù)分析
    小結(jié)
    習(xí)題4
模塊5 Matplotlib實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化
    5.1 Matplotlib基礎(chǔ)
      5.1.1 pyplot基礎(chǔ)語法
      5.1.2 設(shè)置圖形屬性
    5.2 Matplotlib數(shù)據(jù)可視化
      5.2.1 散點(diǎn)圖
      5.2.2 線形圖
      5.2.3 直方圖
      5.2.4 條狀圖
      5.2.5 餅圖
      5.2.6箱線圖
    5.3 案例：人口數(shù)據(jù)分析
    小結(jié)
    習(xí)題5
模塊6 網(wǎng)絡(luò)爬蟲基礎(chǔ)
    6.1 網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的組織形式
      6.1.1 HTML
      6.1.2 XML
    6.2 利用urllib獲取數(shù)據(jù)
      6.2.1 利用urllib處理HTTP協(xié)議
      6.2.2 利用urllib爬取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)
    6.3 利用BeautifulSoup4解析HTML文檔
      6.3.1 BeautifulSoup4中的對象
      6.3.2 遍歷文檔樹
    6.4 案例：爬取豆瓣排名Top 100電影信息
    小結(jié)
    習(xí)題6
參考文獻(xiàn)

主編信息

李國輝，天津職業(yè)大學(xué)副教授。

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