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Python數據科學實踐 版權信息
- ISBN：9787301313190
- 條形碼：9787301313190 ; 978-7-301-31319-0
- 裝幀：70g膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
Python數據科學實踐 本書特色
本書是狗熊會政委團隊力作，特別適合數據科學領域的Python小白快速上手。 ——王漢生（北京大學光華管理學院教授） 本書依托數據科學精品案例并結合大量場景和行業應用，讓Python不再枯燥，更加有用、有趣。 ——李廣雨（狗熊會CEO） 仿照本書第8章的方法，我對本書書名進行了一次分詞：Python、數據科學、實踐。這三個關鍵詞各自都擁有海量的書籍資料，但用生動有趣的語言將三者結合起來，卻是一件極為難的事情。在閱讀本書的過程中，我驚奇地發現原來日常生活中形形色色的數據能與Python編程發生如此奇妙的“化學反應”，而本書正是通過這種方式讓讀者真切地感受到數據科學的魅力。 ——邱怡軒（美國普渡大學統計學專業博士，卡內基梅隆大學博士后）
Python數據科學實踐 內容簡介
本書是由狗熊會推出的一本利用Python介紹數據科學基本過程的著作。本書以Python語言為基礎，介紹利用Python進行數據科學研究與商業分析的全貌。其核心的設計理念是通過經典的商業應用案例對數據爬取、數據存儲、數據清洗、數據建模的核心Python模塊做相應的介紹。 本書的特點是強調數據科學帶來的商業價值理念，所以其可以作為高等學校數據科學、大數據管理與應用、統計或相關專業的教材，也適合從事數據分析的工作者和愛好者閱讀。
Python數據科學實踐 目錄
第1章 基于Python的數據科學環境搭建 1
1.1 Python是數據科學 “大勢所趨”2
1.2 Anaconda入門 ——工欲善其事，必先利其器 4
1.3 Jupyter Notebook入門 15
1.4 Markdown單元格的使用 25
1.5 Spyder入門 34
1.6 小結 38
第2章 Python基礎 39
2.1 “火鍋團購數據”簡介 40
2.2 讀寫數據 41
2.3 Python數據類型與結構 44
2.4 控制流、函數與模塊 58
2.5 面向對象編程的基本概念 66
2.6 Numpy簡介 72
2.7 小結 77
第3章 Python的數據處理模塊 78
3.1 初級篇 ——相遇 Pandas79
3.2 進階篇 ——相識 Pandas90
3.3 小結 99
第4章 Python的繪圖模塊 100
4.1 為什么需要數據可視化 101
4.2 初級篇 ——Matplotlib基礎 102
4.3 高級篇 ——Plotly基礎 121
4.4 小結 139
第5章 Python的統計建模模塊 141
5.1 Statsmodels簡介 142
5.2 數據接入 143
5.3 統計模型參數估計 145
5.4 統計假設檢驗 153
5.5 探索分析 159
5.6 小結 165
第6章 Python的機器學習模塊 166
6.1 機器學習的定義 167
6.2 使用 scikit -learn169
6.3 小結 182
第7章 Python的爬蟲模塊 183
7.1 爬蟲的定義 184
7.2 初級篇 ——單頁面靜態爬蟲 185
7.3 中級篇 ——多頁面靜態爬蟲 197
7.4 高級篇 ——爬蟲的偽裝 205
7.5 終級篇 ——動態爬蟲 212
7.6 爬蟲注意事項 217
7.7 小結 217
第8章 Python的文本分析模塊 218
8.1 準備 :理解文本分析流程 219
8.2 實戰 224
8.3 小結 232
第9章 Python的數據庫模塊 233
9.1 為什么需要數據庫 234
9.2 初級篇 ——SQLAlchemy的基本使用 235
9.3 高級篇 244
9.4 小結 248
第10章 精品案例——火鍋團購分析 249
10.1 背景介紹 250
10.2 數據描述 252
10.3 建模分析 264
10.4 小結 269
1.1 Python是數據科學 “大勢所趨”2
1.2 Anaconda入門 ——工欲善其事，必先利其器 4
1.3 Jupyter Notebook入門 15
1.4 Markdown單元格的使用 25
1.5 Spyder入門 34
1.6 小結 38
第2章 Python基礎 39
2.1 “火鍋團購數據”簡介 40
2.2 讀寫數據 41
2.3 Python數據類型與結構 44
2.4 控制流、函數與模塊 58
2.5 面向對象編程的基本概念 66
2.6 Numpy簡介 72
2.7 小結 77
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3.1 初級篇 ——相遇 Pandas79
3.2 進階篇 ——相識 Pandas90
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4.1 為什么需要數據可視化 101
4.2 初級篇 ——Matplotlib基礎 102
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5.1 Statsmodels簡介 142
5.2 數據接入 143
5.3 統計模型參數估計 145
5.4 統計假設檢驗 153
5.5 探索分析 159
5.6 小結 165
第6章 Python的機器學習模塊 166
6.1 機器學習的定義 167
6.2 使用 scikit -learn169
6.3 小結 182
第7章 Python的爬蟲模塊 183
7.1 爬蟲的定義 184
7.2 初級篇 ——單頁面靜態爬蟲 185
7.3 中級篇 ——多頁面靜態爬蟲 197
7.4 高級篇 ——爬蟲的偽裝 205
7.5 終級篇 ——動態爬蟲 212
7.6 爬蟲注意事項 217
7.7 小結 217
第8章 Python的文本分析模塊 218
8.1 準備 :理解文本分析流程 219
8.2 實戰 224
8.3 小結 232
第9章 Python的數據庫模塊 233
9.1 為什么需要數據庫 234
9.2 初級篇 ——SQLAlchemy的基本使用 235
9.3 高級篇 244
9.4 小結 248
第10章 精品案例——火鍋團購分析 249
10.1 背景介紹 250
10.2 數據描述 252
10.3 建模分析 264
10.4 小結 269
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Python數據科學實踐 作者簡介
常象宇，西安交通大學管理學院副教授，西安交通大學應用數學系與加州大學伯克利分校統計系聯合培養博士，華盛頓大學西雅圖分校工業與系統工程系客座副教授，狗熊會聯合創始人，負責歐亞·狗熊會數據科學研究院的工作。對人工智能、統計機器學習、深度學習等有深入研究。 曾智億，畢業于西南交通大學金融學專業，曾參與西南交通大學智慧營銷實驗室、平安證券、建設銀行、榮耀電商、三一重工等實習或駐場項目，對爬蟲數據采集、數據分析、自然語言處理等有深入研究。 李春艷，西安交通大學工業工程專業碩士在讀，曾參與狗熊會火鍋系列精品案例的編寫，以及參與新浪微博和百詞斬等項目實踐，對商務統計分析有深入研究。 程茜，西安歐亞學院金融學院教師。2015年進入狗熊會數據分析研究院，2017年開始承擔金融學院數據科學與大數據技術專業教學工作，教授課程有編程和程序設計、回歸分析和數據挖掘等。
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