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包郵 PYTHON數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用
作者：徐娟 何鋒 尹傳娟 著
開(kāi)本：
16開(kāi)
頁(yè)數(shù)：
220
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PYTHON數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787115661210
- 條形碼：9787115661210 ; 978-7-115-66121-0
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類(lèi)：>
PYTHON數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用 本書(shū)特色
1.針對(duì)商科院校打造，內(nèi)容淺顯易懂
2.融入充足的商務(wù)教學(xué)案例，賦能實(shí)際專(zhuān)業(yè)教學(xué)
3.配套資源豐富，提供實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)與習(xí)題解析
4.全面貫徹黨的二十大精神，落實(shí)立德樹(shù)人根本任務(wù)
PYTHON數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書(shū)注重零基礎(chǔ)商科類(lèi)專(zhuān)業(yè)讀者實(shí)現(xiàn)Python數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)，加強(qiáng)讀者基于數(shù)據(jù)分析而非常用的編程基礎(chǔ)。全書(shū)共11章，包括Python基礎(chǔ)應(yīng)用、基本數(shù)據(jù)類(lèi)型、程序的控制結(jié)構(gòu)、函數(shù)、組合數(shù)據(jù)類(lèi)型、文件操作、pandas庫(kù)的使用、Python時(shí)間序列分析、Python可視化分析、Python科學(xué)計(jì)算Numpy、Python機(jī)器學(xué)習(xí)分析。 本書(shū)可作為高等院校電子商務(wù)、信息管理與信息系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用等專(zhuān)業(yè)相關(guān)課程的教材，也可作為從事數(shù)據(jù)咨詢(xún)、研究或分析等人士的參考書(shū)。
PYTHON數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用 目錄
Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)（理論教程）目錄
第 1章 Python基礎(chǔ)應(yīng)用
【學(xué)習(xí)目標(biāo)】
【本章導(dǎo)讀】
1.1 數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)
1.1.1 什么是數(shù)據(jù)分析
1.1.2 數(shù)據(jù)分析基本流程
1.1.3 選用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
1.2 Python語(yǔ)言概述
1.2.1 Python語(yǔ)言的發(fā)展
1.2.2 Python語(yǔ)言的特點(diǎn)
1.3 Python語(yǔ)言開(kāi)發(fā)環(huán)境配置
1.3.1 Python語(yǔ)言解釋器的安裝
1.3.2 Anaconda開(kāi)發(fā)環(huán)境的安裝
1.3.3 Python第三方庫(kù)
1.3.4 編寫(xiě)自己的Python程序
1.4 Python基本語(yǔ)法規(guī)則
1.4.1縮進(jìn)與對(duì)齊
1.4.2 注釋
1.4.3 變量
1.4.4 賦值
1.4.5 保留字
1.4.6 基本輸入輸出
【課后思考】
第 2章 基本數(shù)據(jù)類(lèi)型
【學(xué)習(xí)目標(biāo)】
【本章導(dǎo)讀】
2.1 數(shù)值類(lèi)型
2.1.1 整型
2.1.2 浮點(diǎn)型
2.1.3 布爾型
2.1.4 復(fù)數(shù)型
2.2 數(shù)值運(yùn)算
2.2.1 基本運(yùn)算
2.2.2 數(shù)值運(yùn)算函數(shù)
2.3 字符串類(lèi)型
2.3.1 字符串基本操作
2.3.2 format()方法的基本使用
2.4不同數(shù)據(jù)類(lèi)型的轉(zhuǎn)換
【課后思考】
第3章 程序的控制結(jié)構(gòu)
【學(xué)習(xí)目標(biāo)】
【本章導(dǎo)讀】
3.1 程序的基本結(jié)構(gòu)
3.2 程序的分支結(jié)構(gòu)
3.2.1 單分支結(jié)構(gòu)
3.2.2 二分支結(jié)構(gòu)
3.2.3 多分支結(jié)構(gòu)
3.3 程序的循環(huán)結(jié)構(gòu)
3.3.1 for語(yǔ)句
3.3.2 while語(yǔ)句
3.3.3 特殊的流程控制語(yǔ)句
3.4 程序的異常處理
3.4.1 異常處理的基本使用
3.4.2 異常處理的高級(jí)使用
3.5 random庫(kù)的使用
【課后思考】
第4章 函數(shù)
【學(xué)習(xí)目標(biāo)】
【本章導(dǎo)讀】
4.1 函數(shù)的定義與調(diào)用
4.2參數(shù)與返回值
4.2.1 默認(rèn)參數(shù)
4.2.2關(guān)鍵字參數(shù)
4.2.3可變長(zhǎng)參數(shù)
4.2.4 返回值
4.3 變量的作用域
4.3.1 局部變量
4.3.2全局變量
4.4 遞歸
【課后思考】
第5章 組合數(shù)據(jù)類(lèi)型
【學(xué)習(xí)目標(biāo)】
【本章導(dǎo)讀】
5.1 列表類(lèi)型
5.1.1列表類(lèi)型簡(jiǎn)介
5.1.2列表類(lèi)型的操作
5.2 元組類(lèi)型
5.2.1元組類(lèi)型簡(jiǎn)介
5.2.2元組類(lèi)型的操作
5.3 集合元組類(lèi)型
5.3.1集合類(lèi)型簡(jiǎn)介
5.3.2集合類(lèi)型的操作
5.4 字典元組類(lèi)型
5.4.1字典類(lèi)型簡(jiǎn)介
5.4.2字典合類(lèi)型的操作
5.5 jieba庫(kù)的使用
5.6 wordcloud的使用
【課后思考】
第6章 文件操作
【學(xué)習(xí)目標(biāo)】
【本章導(dǎo)讀】
6.1 Python文件概述
6.2文件的操作
6.2.1文本文件
6.2.2 csv文件
6.2.3 excel文件
6.2.4圖像文件
6.3 文件夾的操作
【課后思考】
第7章 Python數(shù)據(jù)分析Pandas庫(kù)的使用
【學(xué)習(xí)目標(biāo)】
【本章導(dǎo)讀】
7.1 pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
7.1.1 Series對(duì)象
7.1.2 DataFrame對(duì)象
7.2 DataFrame數(shù)據(jù)的基本操作
7.2.1數(shù)據(jù)的提取
7.2.2數(shù)據(jù)的修改
7.2.3數(shù)據(jù)的增加
7.2.4數(shù)據(jù)的刪除
7.2.5數(shù)據(jù)的篩選
7.3 數(shù)據(jù)的導(dǎo)入與導(dǎo)出
7.3.1 數(shù)據(jù)導(dǎo)入
7.3.2 數(shù)據(jù)導(dǎo)出
7.4數(shù)據(jù)預(yù)處理
7.4.1標(biāo)簽修改
7.4.2 排序
7.4.3數(shù)據(jù)合并
7.4.4 缺失值處理
7.4.5重復(fù)值處理
7.5數(shù)據(jù)分組統(tǒng)計(jì)
7.5.1數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)
7.5.2常用聚合函數(shù)
7.5.3 數(shù)據(jù)的分組聚合
7.6創(chuàng)建透視表與交叉表
7.6.1 創(chuàng)建透視表
7.6.2 創(chuàng)建交叉表
【課后思考】
第8章 Python時(shí)間序列分析
【學(xué)習(xí)目標(biāo)】
【本章導(dǎo)讀】
8.1時(shí)間獲取
8.2時(shí)間的格式化
8.2.1時(shí)間戳
8.2.2字符串時(shí)間
8.2.3不同單位的時(shí)間
8.3時(shí)間列的基本操作
8.3.1時(shí)間列的添加
8.3.1時(shí)間列的使用
8.4時(shí)間索引
8.4.1時(shí)間索引的建立
8.4.2時(shí)間索引的使用
【課后思考】
第9章 Python可視化分析
【學(xué)習(xí)目標(biāo)】
【本章導(dǎo)讀】
9.1 matplotlib 數(shù)據(jù)可視化
9.1.1 繪制散點(diǎn)圖
9.1.2 繪制折線(xiàn)圖
9.1.3 繪制柱狀圖
9.1.4 繪制餅圖
9.2 pyecharts 數(shù)據(jù)可視化
9.2.1 繪制柱狀圖
9.2.2 繪制餅圖
9.2.3 繪制漏斗圖
9.2.4 繪制儀表盤(pán)
【課后思考】
第 10章 Python科學(xué)計(jì)算Numpy
【學(xué)習(xí)目標(biāo)】
【本章導(dǎo)讀】
10.1 創(chuàng)建NumPy數(shù)組
10.1.1 從列表和其他類(lèi)數(shù)組對(duì)象創(chuàng)建數(shù)組
10.1.2 創(chuàng)建特殊NumPy數(shù)組
10.1.3 創(chuàng)建矩陣
10.2 NumPy數(shù)組操作
10.2.1數(shù)組切片和索引
10.2.2數(shù)組的重構(gòu)
10.2.3 數(shù)組和標(biāo)量間的運(yùn)算
10.2.4 通用函數(shù)
10.2.5 矩陣操作
10.2.6 數(shù)組排序
10.2.7 統(tǒng)計(jì)函數(shù)
10.4用NumPy處理線(xiàn)性代數(shù)的相關(guān)計(jì)算
10.4.1向量化計(jì)算
10.4.2 特征根與特征向量
10.4.3 用NumPy求多元線(xiàn)性回歸模型的解
【課后思考】
第 11章 Python機(jī)器學(xué)習(xí)分析
【學(xué)習(xí)目標(biāo)】
【本章導(dǎo)讀】
11.1 分類(lèi)
11.1.1 特征選擇
11.1.2 信息增益
11.1.3 生成決策樹(shù)
11.2 聚類(lèi)
11.2.1 距離度量
11.2.2 層次聚類(lèi)
11.2.3 K-Means聚類(lèi)
11.3 線(xiàn)性回歸
11.3.1 一元線(xiàn)性回歸
11.3.2 多元線(xiàn)性回歸
11.3.3 廣義線(xiàn)性回歸
【課后思考】
展開(kāi)全部
PYTHON數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用 作者簡(jiǎn)介
徐娟，女，云南財(cái)經(jīng)大學(xué)信息學(xué)院副教授，碩士生導(dǎo)師，主要研究方向是人工智能、數(shù)據(jù)分析。從事面向全校學(xué)生的數(shù)據(jù)分析通識(shí)課程的教學(xué)，積累了較為豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。同時(shí)積極開(kāi)展科研工作與教學(xué)法研究，主持參與多項(xiàng)校級(jí)、省級(jí)科研項(xiàng)目，主編和參編教材十余本。多次指導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行SRTP、大創(chuàng)項(xiàng)目研究，多次指導(dǎo)學(xué)生參加挑戰(zhàn)杯、互聯(lián)網(wǎng) 、計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)大賽。參與的教學(xué)改革多次獲教學(xué)成果獎(jiǎng)。
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