Python數據分析與可視化案例實戰 (項目實戰.源碼解讀.微課視頻版) 9787302627685 呂雲翔 王志鵬 許

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書名：Python數據分析與可視化案例實戰 (項目實戰.源碼解讀.微課視頻版)
ISBN：9787302627685
出版社：清華大學
著編譯者：呂雲翔 王志鵬 許麗華 王肇一 朱英豪
叢書名：大數據與人工智能技術叢書
頁數：282
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1539939
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【台灣高等教育出版社簡體書】 Python數據分析與可視化案例實戰 (項目實戰.源碼解讀.微課視頻版) 787302627685 呂雲翔 王志鵬 許麗華 王肇一 朱英豪

內容簡介

使用Python進行數據分析與可視化十分便利且高效，因此Python被認為是最優秀的數據分析工具之一。本書以22個案例，由淺入深地介紹不同數據分析與可視化的應用和實現。僅通過這些案例並不能展示數據分析與可視化的全部精髓，而更多的應用也值得讀者在學到一定的基礎技能後進一步探索。 本書面向高等院校計算機科學、軟體工程、大數據、人工智能等相關專業的師生，以及Python語言初學者和數據分析從業人士。

目錄

第1章 Python數據分析與可視化概述
1 1 從MATLAB到Python
1 2 NumPy
1 3 Pandas
1 4 Matplotlib
1 5 SciPy與SymPy
第2章 新生數據分析與可視化
2 1 使用Pandas對數據預處理
2 2 使用Matplotlib庫畫圖
2 3 使用Pandas進行繪圖
第3章 Python表格處理分析
3 1 背景介紹
3 2 前期準備與基本操作
3 2 1 基本術語概念說明
3 2 2 安裝openpyxl並創建一個工作簿
3 2 3 從Excel工作簿中讀取數據
3 2 4 迭代訪問數據
3 2 5 插入數據
3 3 進階內容
3 3 1 為Excel表單添加公式
3 3 2 為表單添加條件格式
3 3 3 為Excel表單添加圖表
3 4 數據分析實例
3 4 1 背景與前期準備
3 4 2 使用openpyxl讀取數據並轉為DataFrame
3 4 3 繪製數值列直方圖
3 4 4 繪製相關性矩陣
3 4 5 繪製散布矩陣
3 4 6 將可視化結果插入Excel表格
第4章 美國加利福尼亞州房價預測的數據分析
4 1 數據的讀入和初步分析
4 1 1 數據讀入
4 1 2 分割測試集與訓練集
4 1 3 數據的初步分析
4 2 數據的預處理
4 2 1 拆分數據
4 2 2 空白值的填充
4 2 3 數據標準化
4 2 4 數據的流程化處理
4 3 模型的構建
4 3 1 查看不同模型的表現
4 3 2 選擇效果最好的模型進行預測
第5章 影評數據分析與電影推薦
5 1 明確目標與準備數據
5 2 工具選擇
5 3 初步分析
5 3 1 用戶角度分析
5 3 2 電影角度分析
5 4 電影推薦
第6章 醫療花費預測
6 1 數據讀取
6 2 數據預處理
6 2 1 字元串類型的轉換
6 2 2 數據的分佈和映射
6 3 數據分析
6 3 1 協方差矩陣和熱力圖
6 3 2 DBSCAN聚類演算法
6 3 3 支持向量機分類演算法
6 4 線性回歸
6 5 結果預測
6 6 結果分析
第7章 用戶消費行為分析
7 1 RFM模型簡介
7 2 數據讀入
7 3 數據清洗和預處理
7 3 1 數據清洗
7 3 2 數據預處理
7 4 RFM統計量計算
7 5 RFM歸類
7 6 結果保存
7 7 可視化結果
第8章 用戶流失預警
8 1 讀入數據
8 2 數據預處理和自變數標準化
8 3 五折交叉驗證
8 4 代入三種模型
8 5 調整prob閾值，輸出精度評估
第9章 在Kaggle上預測房價
9 1 讀取數據集
9 2 預處理數據集
9 3 訓練模型
9 4 k折交叉驗證
9 5 模型選擇和調整
9 6 在Kaggle上提交預測結果
第10章 世界盃
10 1 數據說明
10 2 世界盃觀眾
10 3 世界盃冠軍
10 4 世界盃參賽隊伍與比賽
10 5 世界盃進球
第11章 股價預測
11 1 使用Tsfresh進行升維和特徵工程
11 2 程序設計思路
11 3 程序設計步驟
11 3 1 讀人並分析數據
11 3 2 移窗
11 3 3 升維
11 3 4 方差過濾
11 3 5 使用AdaBoostRegressor模型進行回歸預測
11 3 6 預測結果分析
第12章 基於上下文感知的多模態交通推薦
12 1 案例目標
12 2 數據說明
12 2 1 查詢記錄
12 2 2 顯示記錄
12 2 3 點擊記錄
12 2 4 用戶記錄
12 3 解決方案
12 3 1 導入工具包和數據
12 3 2 特徵導入和數據處理
12 3 3 模型訓練與結果保存
第13章 美國波士頓房價預測
13 1 背景介紹
13 2 數據清洗
13 3 數據分析
13 4 分析結果
第14章 機器人最優路徑走迷宮
14 1 關鍵技術
14 1 1 馬爾可夫決策過程
14 1 2 Bellman方程
14 2 程序設計步驟
14 2 1 初始化迷宮地圖
14 2 2 計算不同位置的最優路徑
第15章 基於K-means演算法的鳶尾花數據聚類和可視化
15 1 數據及工具簡介
15 1 1 Iris數據集(鳶尾花數據集)
15 1 2 Tkinter
15 2 案例分析
15 2 1 模塊引入
15 2 2 布局圖形界面
15 2 3 讀取數據文件
15 2 4 聚類
15 2 5 聚類結果可視化
15 2 6 誤差分析及其可視化
15 2 7 使用流程
第16章 利用手機的購物評論分析手機特徵
16 1 數據準備
16 2 數據分析
16 2 1 模型介紹
16 2 2 演算法應用
16 2 3 名詞提取
16 2 4 情感分析
第17章 菜譜分析
17 1 數據集介紹
17 2 數據觀察
17 2 1 數據讀入
17 2 2 分佈統計
17 3 數據預處理
17 3 1 英文單詞標準化
17 3 2 數據向量化
17 4 模型構建
第18章 基於回歸問題和XGBoost模型的房價預測
18 1 XGBoost模型介紹
18 2 技術方案
18 2 1 數據分析
18 2 2 XGBoost模型參數
18 2 3 調參過程
18 3 完整代碼及結果展示
第19章 基於VGG19和TrensorBoard的圖像分類和數據可視化
19 1 背景概念介紹
19
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