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Python工程應用——數據分析基礎與實踐 版權信息
- ISBN：9787560659435
- 條形碼：9787560659435 ; 978-7-5606-5943-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
Python工程應用——數據分析基礎與實踐 本書特色
本書重點介紹了Python的基礎知識以及利用Python進行數據分析的方法，通過對大量實際案例的分析，以及部分理論的解讀使讀者能夠利用Python語言進行程序設計、同時掌握利用Python進行數據獲取、預處理和數據挖掘的整個開發過程。 本書強調實踐案例分析，通過四個完整的案例展現了如何利用Python對實際的數據分析問題進行處理。
Python工程應用——數據分析基礎與實踐 內容簡介
本書重點介紹了Python的基礎知識以及利用Python進行數據分析的方法, 通過對大量實際案例的分析, 以及部分理論的解讀使讀者能夠利用Python語言進行程序設計、同時掌握利用Python進行數據獲取、預處理和數據挖掘的整個開發過程。
Python工程應用——數據分析基礎與實踐 目錄
第1章 走進Python 2
1.1 了解Python 2
1.1.1 什么是Python 2
1.1.2 Python的產生與發展 2
1.1.3 Python的特點 6
1.1.4 Python的應用 7
1.2 Python的安裝 9
1.2.1 Python官方版本的安裝 9
1.2.2 Anaconda的安裝 17
1.3 開發環境搭建 24
1.3.1 Jupyter Notebook的安裝 25
1.3.2 PyCharm的安裝 29
本章小結 34
思考題 34
第2章 Python語法基礎 35
2.1 **個Python程序 35
2.1.1 技術要點 35
2.1.2 利用Jupyter Notebook實現 35
2.1.3 利用PyCharm實現 37
2.2 Python的基本語法 41
2.2.1 編碼問題 41
2.2.2 Python的標識符和保留字 41
2.2.3 Python的注釋 42
2.2.4 行與縮進 43
2.2.5 Python中多行語句的表示 44
2.2.6 Python中模塊的引用 44
2.3 變量與基本數據類型 45
2.3.1 變量 45
2.3.2 標準數據類型 45
2.4 流程控制 55
2.4.1 條件語句 55
2.4.2 循環語句 56
2.5 函數、模塊和包 60
2.5.1 函數 60
2.5.2 模塊和包 62
2.6 異常處理 65
本章小結 67
思考題 67
第3章 Python面向對象程序設計 69
3.1 面向對象的基本概念 69
3.1.1 面向對象程序設計的基本思想 69
3.1.2 面向對象程序設計的基本特性 71
3.2 類和對象 75
3.2.1 類的定義 76
3.2.2 對象的創建和使用 77
3.3 屬性和方法 77
3.3.1 訪問機制 77
3.3.2 方法 79
3.3.3 屬性 80
3.3.4 類和靜態方法 81
3.4 類的繼承 84
3.4.1 類的繼承 84
3.4.2 組合 85
3.5 應用舉例 85
本章小結 90
思考題 90
第二篇 數據分析基礎
第4章 數據分析概述 92
4.1 新冠病毒與數據分析 92
4.2 數據分析的概念和流程 94
4.2.1 什么是數據分析 95
4.2.2 數據分析的一般流程 95
4.3 數據分析與相關概念的關系 98
4.3.1 數據科學、數據分析與機器學習 98
4.3.2 Python與數據分析 98
本章小結 99
思考題 99
第5章 常用數據分析庫介紹 100
5.1 NumPy 100
5.1.1 NumPy庫的安裝 100
5.1.2 NumPy的導入 100
5.1.3 創建數組 101
5.1.4 查詢數組類型 101
5.1.5 數組的其他創建方式 102
5.1.6 數組元素的存取 102
5.1.7 ufunc運算 102
5.1.8 矩陣的運算 102
5.2 Pandas 103
5.2.1 Pandas的安裝 103
5.2.2 Pandas的導入 103
5.2.3 Series 103
5.2.4 DataFrame 104
5.3 Matplotlib 104
5.3.1 Matplotlib的安裝 105
5.3.2 Matplotlib的導入 105
5.3.3 基本繪圖plot命令 105
5.3.4 繪制多窗口圖形 107
5.3.5 文本注釋 108
5.4 Scipy 109
5.4.1 Scipy的安裝 110
5.4.2 Scipy的引入 110
5.4.3 *小二乘法 110
5.4.4 非線性方程的求解 112
5.5 Scikit-Learn 112
5.5.1 Scikit-Learn的安裝 113
5.5.2 Scikit-Learn的數據集 113
5.5.3 Scikit-Learn的使用 114
本章小結 116
思考題 116
第6章 數據獲取與存儲 117
6.1 數據獲取概述 117
6.1.1 數據來源 117
6.1.2 本地數據獲取 119
6.2 網絡數據獲取基礎 124
6.2.1 爬蟲概述 124
6.2.2 預備知識 125
6.3 網絡數據獲取進階 134
6.4 數據存儲與提取 145
本章小結 150
思考題 151
第7章 數據預處理 152
7.1 數據預處理概述 152
7.2 數據預分析 153
7.2.1 統計特性分析 153
7.2.2 數據質量分析 154
7.3 數據清理 156
7.3.1 異常值處理 156
7.3.2 缺失值處理 156
7.4 數據集成 158
7.4.1 實體識別 158
7.4.2 冗余屬性識別 158
7.5 數據變換 159
7.5.1 簡單函數變換 159
7.5.2 歸一化 159
7.5.3 連續屬性離散化 160
7.6 數據規約 162
7.6.1 屬性規約 163
7.6.2 數值規約 164
7.7 Python的主要數據預處理函數 164
本章小結 165
思考題 165
第8章 數據分析 167
8.1 描述性數據分析 167
8.1.1 數據集中趨勢描述 168
8.1.2 數據離散程度描述 170
8.1.3 數據分布形態 171
8.1.4 代碼示例 171
8.2 探索性數據分析 174
8.2.1 探索性數據分析描述 174
8.2.2 代碼示例 174
8.3 預測性數據分析 183
8.3.1 概述 183
8.3.2 多元線性回歸 183
8.4 撰寫數據報告 187
本章小結 188
思考題 188
第三篇 數據分析實戰
第9章 超市銷售數據分析 190
9.1 案例任務 190
9.2 案例主要實現流程 190
9.2.1 數據預處理 191
9.2.2 生鮮類商品和一般商品每天的
銷售金額表 191
9.2.3 一月各大類商品銷售金額的
占比餅圖 192
9.2.4 顧客畫像 192
9.3 詳細實現及結果展示 193
9.3.1 數據預處理 193
9.3.2 生鮮類商品和一般商品每天的
銷售金額表 194
9.3.3 一月各大類商品銷售金額的
占比餅圖 195
9.3.4 顧客畫像 198
本章小結 200
思考題 200
第10章 學生校園消費行為分析 202
10.1 案例任務 202
10.2 案例主要實現流程 202
10.3 詳細實現及結果展示 203
10.3.1 數據獲取 203
10.3.2 數據預處理 203
10.3.3 食堂就餐行為分析 206
本章小結 215
思考題 215
第11章 金州勇士隊奪取
NBA冠軍的秘密 216
11.1 案例任務 216
11.2 案例主要實現流程 216
11.3 詳細實現及結果展示 217
11.3.1 數據整理 218
11.3.2 技術指標排名分析 219
11.3.3 勇士隊勝負場中兩分球與
三分球得分情況 224
11.3.4 勇士隊球員技術對比和三分球
命中率在NBA聯盟中的情況 227
本章小結 229
思考題 229
第12章 成都二手房房價分析與
預測 230
12.1 案例任務 230
12.2 案例主要實現流程 230
12.2.1 案例實現流程 230
12.2.2 數據獲取原理 231
12.2.3 數據分析 234
12.2.4 房源價格預測 234
12.3 詳細實現及結果展示 236
12.3.1 數據爬取 236
12.3.2 數據預處理 238
12.3.3 數據分析和可視化 239
12.3.4 房源價格預測 245
本章小結 247
思考題 247
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