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數(shù)據(jù)智能Python數(shù)據(jù)分析與可視化

包郵 數(shù)據(jù)智能Python數(shù)據(jù)分析與可視化

作者：王肅
出版社：清華大學(xué)出版社出版時(shí)間：2023-08-01
開本： 16開 頁(yè)數(shù)： 208
本類榜單：教材銷量榜
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數(shù)據(jù)智能Python數(shù)據(jù)分析與可視化 版權(quán)信息

數(shù)據(jù)智能Python數(shù)據(jù)分析與可視化 本書特色

本教材基于“新工科”“新文科”建設(shè)背景，以學(xué)生認(rèn)知為基礎(chǔ)，圍繞數(shù)據(jù)智能和編程思維，建設(shè)基于Python的數(shù)據(jù)分析與可視化教材。該教材結(jié)構(gòu)完整，內(nèi)容由淺入深，語(yǔ)言通俗易懂，案例貼近學(xué)生生活和學(xué)習(xí)真實(shí)場(chǎng)景，既體現(xiàn)了該學(xué)科的當(dāng)前熱點(diǎn)，又兼顧了案例的生動(dòng)性和趣味性，教學(xué)內(nèi)容和實(shí)踐內(nèi)容相輔相成，適合零基礎(chǔ)學(xué)生完整、系統(tǒng)地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析與可視化方法。

數(shù)據(jù)智能Python數(shù)據(jù)分析與可視化 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書以數(shù)據(jù)智能和編程思維為核心，圍繞數(shù)據(jù)的全生命周期管理概念，詳細(xì)介紹了基于Python的數(shù)據(jù)分析與可視化方法，涵蓋基本概念、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)計(jì)算、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化及綜合應(yīng)用。 本書分為理論和實(shí)驗(yàn)兩部分，內(nèi)容由淺入深，語(yǔ)言通俗易懂，案例貼近學(xué)生生活和學(xué)習(xí)真實(shí)場(chǎng)景，既體現(xiàn)了數(shù)據(jù)科學(xué)的技術(shù)熱點(diǎn)，又兼顧了案例的生動(dòng)性和趣味性，適合全國(guó)高等學(xué)校各專業(yè)作為“新文科”建設(shè)背景下的人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)通識(shí)課教材使用，也可作為大數(shù)據(jù)、智能數(shù)據(jù)處理相關(guān)專業(yè)的專業(yè)教材或參考教材。

數(shù)據(jù)智能Python數(shù)據(jù)分析與可視化 目錄

理論篇
第1章數(shù)據(jù)智能概述3
1.1數(shù)據(jù)智能技術(shù)3
1.1.1數(shù)據(jù)科學(xué)過(guò)程的基本概念4
1.1.2機(jī)器學(xué)習(xí)5
1.1.3深度學(xué)習(xí)9
1.1.4習(xí)題與實(shí)踐10
1.2編程思維10
1.2.1編程思維概述10
1.2.2習(xí)題與實(shí)踐11
1.3數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與應(yīng)用11
1.3.1數(shù)據(jù)的邏輯結(jié)構(gòu)11
1.3.2數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)12
1.3.3常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)13
1.3.4習(xí)題與實(shí)踐14
1.4數(shù)據(jù)隱私與數(shù)據(jù)安全15
1.4.1數(shù)據(jù)隱私15
1.4.2數(shù)據(jù)安全16
1.4.3數(shù)據(jù)道德18
1.4.4習(xí)題與實(shí)踐20
第2章基本數(shù)據(jù)處理21
2.1算法的表達(dá)21
2.1.1什么是算法21
2.1.2算法流程圖22
2.1.3算法的控制結(jié)構(gòu)23
2.1.4習(xí)題與實(shí)踐25〖3〗數(shù)據(jù)智能——Python數(shù)據(jù)分析與可視化目錄〖3〗2.2數(shù)據(jù)基礎(chǔ)25
2.2.1數(shù)據(jù)的程序表達(dá)25
2.2.2數(shù)據(jù)的傳遞38
2.2.3習(xí)題與實(shí)踐42
2.3批量數(shù)據(jù)處理應(yīng)用43
2.3.1字符串43
2.3.2列表45
2.3.3元組47
2.3.4字典48
2.3.5集合50
2.3.6習(xí)題與實(shí)踐52
第3章數(shù)據(jù)處理編程53
3.1程序的基本結(jié)構(gòu)53
3.1.1控制流53
3.1.2程序運(yùn)算選擇58
3.1.3程序運(yùn)算控制64
3.1.4習(xí)題與實(shí)踐70
3.2模塊化程序設(shè)計(jì)71
3.2.1函數(shù)71
3.2.2模塊與Python庫(kù)73
3.2.3習(xí)題與實(shí)踐77
第4章數(shù)據(jù)獲取與計(jì)算79
4.1數(shù)據(jù)采集和處理79
4.1.1文件輸入輸出80
4.1.2讀取文件內(nèi)容82
4.1.3將數(shù)據(jù)寫入文件83
4.1.4習(xí)題與實(shí)踐85
4.2數(shù)據(jù)預(yù)處理85
4.2.1數(shù)據(jù)探查86
4.2.2搜集數(shù)據(jù)86
4.2.3數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法87
4.2.4習(xí)題與實(shí)踐89
4.3Python數(shù)值統(tǒng)計(jì)90
4.3.1NumPy90
4.3.2ndarray對(duì)象90
4.3.3NumPy 數(shù)據(jù)類型92
4.3.4NumPy 數(shù)組屬性94
4.3.5其他創(chuàng)建數(shù)組的方式96
4.3.6切片、迭代和索引100
4.3.7NumPy計(jì)算102
4.3.8習(xí)題與實(shí)踐103
第5章數(shù)據(jù)分析與可視化104
5.1Python數(shù)據(jù)分析104
5.1.1Series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)105
5.1.2DataFrame對(duì)象107
5.1.3Pandas的數(shù)據(jù)預(yù)處理116
5.1.4習(xí)題與實(shí)踐120
5.2Python數(shù)據(jù)可視化121
5.2.1Matplotlib模塊121
5.2.2Seaborn模塊131
5.2.3習(xí)題與實(shí)踐135
第6章電信行業(yè)客戶行為分析與流失預(yù)警136
6.1客戶流失分析136
6.1.1客戶流失分析的核心問題137
6.1.2流失客戶分析137
6.2數(shù)據(jù)獲取138
6.3數(shù)據(jù)預(yù)處理146
6.4流失用戶的特征分析151
6.5流失用戶分析與預(yù)警158
實(shí)驗(yàn)篇
實(shí)驗(yàn)1計(jì)算思維和編程思維實(shí)踐165
實(shí)驗(yàn)2數(shù)據(jù)的輸入和輸出170實(shí)驗(yàn)3數(shù)據(jù)的程序表達(dá)172實(shí)驗(yàn)4程序運(yùn)算選擇174實(shí)驗(yàn)5程序運(yùn)算控制177實(shí)驗(yàn)6批量數(shù)據(jù)處理180實(shí)驗(yàn)7模塊化程序設(shè)計(jì)183實(shí)驗(yàn)8數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理186實(shí)驗(yàn)9Python數(shù)據(jù)分析188實(shí)驗(yàn)10Python數(shù)據(jù)可視化1191實(shí)驗(yàn)11Python數(shù)據(jù)可視化2193
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