Python數據分析與實戰 (微課版) 趙男男 鄒平輝 9787115656216 【台灣高等教育出版社】

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書名：Python數據分析與實戰 (微課版)
ISBN：9787115656216
出版社：人民郵電
著編譯者：趙男男 鄒平輝
頁數：256
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1718839
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內容簡介

本書全面介紹數據分析的流程和Python數據分析庫的應用，詳細講解利用Python解決企業實際問題的方法。全書共10章，第1章介紹數據分析的概念等相關知識；第2～6章介紹Python數據分析的常用庫及其應用，涵蓋NumPy數組計算基礎，pandas統計分析基礎，使用pandas進行數據預處理，Matplotlib、seaborn、pyecharts數據可視化基礎，以及使用scikit-learn構建模型，較為全面地闡述Python數據分析方法；第7～9章結合前面章節介紹的數據分析技術，進行企業綜合案例數據分析；第10章基於去編程化的TipDM大數據挖掘建模平台進行客戶流失預測。除了第1章，其餘各章都包含實訓，有利於讀者通過練習和操作實踐鞏固所學內容。 本書可以作為高校大數據技術相關專業的教材和大數據技術愛好者的自學參考書。

目錄

第1章 Python數據分析概述
1 1 認識數據分析
1 1 1 數據分析的概念
1 1 2 數據分析的流程
1 1 3 數據分析的應用場景
1 2 Python數據分析
1 2 1 數據分析常用工具
1 2 2 Python數據分析的優勢
1 2 3 Python數據分析常用庫
1 3 安裝Python的Anaconda發行版
1 3 1 Python的Anaconda發行版
1 3 2 在Windows系統中安裝Anaconda發行版
1 4 Jupyter Notebook的常用功能
1 4 1 Jupyter Notebook的基本功能
1 4 2 Jupyter Notebook的高級功能
小結
課後習題
第2章 NumPy數組計算基礎
2 1 NumPy數組對象ndarray
2 1 1 創建數組對象
2 1 2 生成隨機數
2 1 3 通過索引訪問數組
2 1 4 變換數組的形狀
2 2 NumPy矩陣與通用函數
2 2 1 創建NumPy矩陣
2 2 2 ufunc函數
2 3 利用NumPy進行統計分析
2 3 1 讀 寫文件
2 3 2 使用函數進行簡單的統計分析
小結
實訓
實訓1 使用數組比較運算對超市牛奶價格進行對比
實訓2 創建6×6的簡單數獨遊戲矩陣
課後習題
第3章 pandas統計分析基礎
3 1 讀寫不同數據源的數據
3 1 1 認識pandas
3 1 2 讀寫文本文件
3 1 3 讀寫Excel文件
3 1 4 讀寫資料庫
3 2 DataFrame的常用操作
3 2 1 查看DataFrame的常用屬性
3 2 2 查、改、增、刪DataFrame數據
3 2 3 描述分析DataFrame數據
3 3 轉換與處理時間序列數據
3 3 1 轉換時間字元串為標準時間
3 3 2 提取時間序列數據
3 3 3 時間數據的算術運算
3 4 使用分組聚合進行組內計算
3 4 1 使用groupby()方法拆分數據
3 4 2 使用agg()方法聚合數據
3 4 3 使用apply()方法聚合數據
3 4 4 使用transform()方法聚合數據
小結
實訓
實訓1 讀取並查看某地區房屋銷售數據的基本信息
實訓2 提取房屋售出時間信息並描述房屋價格信息
實訓3 使用分組聚合方法分析房屋銷售情況
課後習題
第4章 使用pandas進行數據預處理
4 1 數據合併
4 1 1 堆疊合併
4 1 2 主鍵合併
4 1 3 重疊合併
4 2 數據清洗
4 2 1 檢測與處理重複值
4 2 2 檢測與處理缺失值
4 2 3 檢測與處理異常值
4 3 數據標準化
4 3 1 離差標準化
4 3 2 標準差標準化
4 3 3 小數定標標準化
4 4 數據變換
4 4 1 啞變數處理
4 4 2 離散化處理
小結
實訓
實訓1 合併年齡、平均血糖數據和中風患者信息數據
實訓2 刪除年齡異常的數據
實訓3 離散化年齡特徵
課後習題
第5章 Matplotlib、seaborn、pyecharts數據可視化基礎
5 1 Matplotlib基礎繪圖
5 1 1 pyplot繪圖基礎語法與常用參數
5 1 2 使用Matplotlib繪製進階圖形
5 2 seaborn基礎繪圖
5 2 1 seaborn繪圖基礎
5 2 2 使用seaborn繪製基礎圖形
5 3 pyecharts基礎繪圖
5 3 1 pyecharts繪圖基礎
5 3 2 使用pyecharts繪製互動式圖形
小結
實訓
實訓1 分析學生成績特徵的分佈與分散情況
實訓2 分析學生成績與各個特徵之間的關係
實訓3 分析各空氣質量指標之間的相關關係
實訓4 繪製互動式基礎圖形
課後習題
第6章 使用scikit-learn構建模型
6 1 使用sklearn轉換器處理數據
6 1 1 載入datasets模塊中的數據集
6 1 2 將數據集劃分為訓練集和測試集
6 1 3 使用sklearn轉換器進行數據預處理
6 2 構建並評價聚類模型
6 2 1 使用sklearn估計器構建聚類模型
6 2 2 評價聚類模型
6 3 構建並評價分類模型
6 3 1 使用sklearn估計器構建分類模型
6 3 2 評價分類模型
6 4 構建並評價回歸模型
6 4 1 使用sklearn估計器構建線性回歸模型
6 4 2 評價回歸模型
小結
實訓
實訓1 使用sklearn處理競標行為數據集
實訓2 構建基於競標行為數據集的K-Means聚類模型
實訓3 構建基於競標行為數據集的支持向量機分類模型
實訓4 構建基於競標行為數據集的回歸模型
課後習題
第7章 競賽網站用戶行為分析
7 1 競賽網站用戶行為分析的背景和方法
7 1 1 分析競賽網站背景
7 1 2 認識用戶行為分析
7 1 3 競賽網站用戶行為分析的步驟與流程
7 2 預處理競賽網站用戶訪問數據
7 2 1 用戶識別
7 2 2 數據清洗
7 2 3 網頁分類
7 2 4 構造特徵
7 3 對競賽網站用戶進行分群
7 3 1 K-Means聚類算法
7 3 2 使用K-Means聚類算法進行用戶分群
7 3 3 模型應用
小結
實訓
實訓1 處理某App用戶信息數據集
實訓2 構建與用戶使用信息相關的特徵
實訓3 構建K-Mean
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