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PYTHON大數(shù)據(jù)分析與挖掘(微課版) 版權信息
- ISBN：9787302653042
- 條形碼：9787302653042 ; 978-7-302-65304-2
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
PYTHON大數(shù)據(jù)分析與挖掘(微課版) 本書特色
本書給出了各種跨學科的Python程序示例，難度適中，有助于讀者循序漸進地掌握Python編程的核心技術和應用方法
PYTHON大數(shù)據(jù)分析與挖掘(微課版) 內(nèi)容簡介
本書以Python 3.9為數(shù)據(jù)分析與挖掘的工具，課程內(nèi)容包括基礎篇和綜合篇。基礎篇從Python基礎知識出發(fā)，圍繞數(shù)據(jù)分析與挖掘常用的科學計算包NumPy、數(shù)據(jù)處理包Pandas、數(shù)據(jù)可視化包Matplotlib以及機器學習庫Scikit-learn進行理實一體化講練；綜合篇聚焦汽車、交通行業(yè)案例進行數(shù)據(jù)分析綜合應用，包括新能源汽車運行數(shù)據(jù)分析、汽車貸款違約概率預測、航空公司客戶價值分析，以及吉利汽車用戶在線評論數(shù)據(jù)分析4個綜合應用案例。 本書遵循從基礎到綜合應用、理論與實踐一體化的編寫原則，各章按照“案例驅(qū)動”編寫模式，體驗從問題求解到程序設計的轉(zhuǎn)換過程，適合應用型本科高校工科類、管理類專業(yè)學生及其他Python數(shù)據(jù)分析與挖掘愛好者使用。
PYTHON大數(shù)據(jù)分析與挖掘(微課版) 目錄
基 礎 篇
第1章 Python數(shù)據(jù)分析與挖掘基礎 3
1.1 數(shù)據(jù)分析與挖掘簡介 3
1.2 Python開發(fā)環(huán)境 5
1.3 Python數(shù)據(jù)類型及常用操作 8
1.4 流程控制語句 13
1.5 函數(shù)定義與調(diào)用 16
本章小結 17
第2章 NumPy科學計算與分析 19
2.1 NumPy簡介 19
2.2 數(shù)組的創(chuàng)建及常見操作 20
2.3 矩陣的創(chuàng)建及常見操作 27
2.4 NumPy統(tǒng)計分析 29
本章小結 36
第3章 Pandas數(shù)據(jù)處理與分析 37
3.1 Pandas簡介 37
3.2 序列 37
3.3 數(shù)據(jù)框 45
3.4 外部文件讀取 49
3.5 Pandas數(shù)據(jù)處理 53
3.6 Pandas數(shù)據(jù)分析 62
本章小結 69
第4章 Matplotlib數(shù)據(jù)可視化 71
4.1 數(shù)據(jù)可視化與Matplotlib簡介 71
4.2 Matplotlib繪圖基礎 72
4.3 Matplotlib常見圖表繪制 79
本章小結 88
第5章 Scikit-Learn機器學習 90
5.1 機器學習與Scikit-Learn簡介 90
5.2 數(shù)據(jù)預處理與降維 92
5.3 回歸分析 98
5.4 分類分析 101
5.5 聚類分析 110
本章小結 112
綜合應用篇
第6章 新能源汽車運行數(shù)據(jù)分析 117
6.1 需求分析 117
6.2 數(shù)據(jù)加載與預處理 117
6.3 探索性數(shù)據(jù)分析 122
6.4 電池健康狀態(tài)可視化 124
6.5 能耗預測 131
本章小結 135
第7章 汽車貸款違約概率預測 136
7.1 需求分析 136
7.2 數(shù)據(jù)加載、清洗與分析 136
7.3 預測模型構建與評估 146
7.4 預測可視化 148
本章小結 149
第8章 航空公司客戶價值分析 151
8.1 需求分析與數(shù)據(jù)加載 152
8.2 數(shù)據(jù)預處理 153
8.3 數(shù)據(jù)K-均值聚類 156
8.4 價值分析可視化 157
本章小結 159
第9章 吉利汽車用戶在線評論數(shù)據(jù)分析 160
9.1 需求分析 160
9.2 數(shù)據(jù)加載與預處理 161
9.3 詞云圖可視化分析 165
9.4 關鍵詞共現(xiàn)分析 167
本章小結 170
第1章 Python數(shù)據(jù)分析與挖掘基礎 3
1.1 數(shù)據(jù)分析與挖掘簡介 3
1.2 Python開發(fā)環(huán)境 5
1.3 Python數(shù)據(jù)類型及常用操作 8
1.4 流程控制語句 13
1.5 函數(shù)定義與調(diào)用 16
本章小結 17
第2章 NumPy科學計算與分析 19
2.1 NumPy簡介 19
2.2 數(shù)組的創(chuàng)建及常見操作 20
2.3 矩陣的創(chuàng)建及常見操作 27
2.4 NumPy統(tǒng)計分析 29
本章小結 36
第3章 Pandas數(shù)據(jù)處理與分析 37
3.1 Pandas簡介 37
3.2 序列 37
3.3 數(shù)據(jù)框 45
3.4 外部文件讀取 49
3.5 Pandas數(shù)據(jù)處理 53
3.6 Pandas數(shù)據(jù)分析 62
本章小結 69
第4章 Matplotlib數(shù)據(jù)可視化 71
4.1 數(shù)據(jù)可視化與Matplotlib簡介 71
4.2 Matplotlib繪圖基礎 72
4.3 Matplotlib常見圖表繪制 79
本章小結 88
第5章 Scikit-Learn機器學習 90
5.1 機器學習與Scikit-Learn簡介 90
5.2 數(shù)據(jù)預處理與降維 92
5.3 回歸分析 98
5.4 分類分析 101
5.5 聚類分析 110
本章小結 112
綜合應用篇
第6章 新能源汽車運行數(shù)據(jù)分析 117
6.1 需求分析 117
6.2 數(shù)據(jù)加載與預處理 117
6.3 探索性數(shù)據(jù)分析 122
6.4 電池健康狀態(tài)可視化 124
6.5 能耗預測 131
本章小結 135
第7章 汽車貸款違約概率預測 136
7.1 需求分析 136
7.2 數(shù)據(jù)加載、清洗與分析 136
7.3 預測模型構建與評估 146
7.4 預測可視化 148
本章小結 149
第8章 航空公司客戶價值分析 151
8.1 需求分析與數(shù)據(jù)加載 152
8.2 數(shù)據(jù)預處理 153
8.3 數(shù)據(jù)K-均值聚類 156
8.4 價值分析可視化 157
本章小結 159
第9章 吉利汽車用戶在線評論數(shù)據(jù)分析 160
9.1 需求分析 160
9.2 數(shù)據(jù)加載與預處理 161
9.3 詞云圖可視化分析 165
9.4 關鍵詞共現(xiàn)分析 167
本章小結 170
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PYTHON大數(shù)據(jù)分析與挖掘(微課版) 作者簡介
黃強，碩士研究生，講師、高級信息系統(tǒng)項目管理師、高級數(shù)據(jù)分析師，從事高等教育教學工作近10年，現(xiàn)任吉利學院智能科技學院數(shù)據(jù)科學教研室負責人，主要授課《數(shù)據(jù)分析與挖掘》、《數(shù)據(jù)結構與算法》、《數(shù)據(jù)庫原理與應用》，公開發(fā)表論文近10篇，其中SCI/SSCI雙檢索1篇，SSCI檢索1篇，主持、參與省廳級、校級課題6項。
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