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大數據分析實務初級教程 版權信息
- ISBN：9787503799563
- 條形碼：9787503799563 ; 978-7-5037-9956-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大數據分析實務初級教程 內容簡介
本書第1章介紹Python的軟件環境和基礎語法，第2章介紹Python的數據導入和導出方法，第3章給出常用的數據預處理方法，第4章介紹數據的選擇與基本運算，第5章介紹Python的數據分類與統計方法，第6章介紹時間數據的處理方法，第7章給出常用的數據可視化方法，第8章介紹數據特征分析和數據挖掘建模的分析方法，*后，第9章給出了三個不同商業環境下的綜合數據分析案例。
大數據分析實務初級教程 目錄
第1章 Python數據分析概述
1.1 數據分析概述
1.1.1 數據分析流程
1.1.2 數據分析層次
1.1.3 常見數據分析應用場景
1.2 Python開發環境
1.2.1 Anaconda的安裝和使用
1.2.2 Jupyter Notebook 開發環境
1.2.3 Spyder開發環境
1.3 Python語言編程基礎
1.3.1 語法基礎
1.3.2 數據結構基礎
1.3.3 運算符
1.3.4 Python常用控制結構
1.3.5 函數和類
1.3.6 模塊和包
1.4 Python數據分析模塊
1.4.1 NumPy模塊
1.4.2 pandas模塊
1.4.3 Matplotlib/Seaborn模塊
1.4.4 其他模塊
要點解析
本章練習
第2章 數據導入和導出
2.1 導人數據
2.1.1 導入Excel表格數據文件
2.1.2 導人CSV格式數據
2.1.3 導入JSON格式數據
2.1.4 導入txt格式數據
2.1.5 導入（爬取）網絡數據
2.2 輸出數據
2.2.1 CSV格式數據輸出
2.2.2 xlsx格式數據輸出
2.2.3 導出到多個Sheet頁中
要點解析
本章練習
第3章 數據預處理
3.1 熟悉數據
3.1.1 數據表的基本信息查看
3.1.2 查看數據表的大小
3.1.3 數據格式查看
3.1.4 查看具體的數據分布
3.2 缺失值處理
3.2.1 缺失值檢查
3.2.2 缺失值刪除
3.2.3 缺失值替換/填充
3.3 重復值處理
3.3.1 發現重復值
3.3.2 處理重復值
3.4 異常值的檢測與處理
展開全部
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