Python數據分析基礎與應用 (微課版) 馮向科 陳承歡 9787115632739 【台灣高等教育出版社】

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書名：Python數據分析基礎與應用 (微課版)
ISBN：9787115632739
出版社：人民郵電
著編譯者：馮向科 陳承歡
頁數：277
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1718848
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內容簡介

在當今數字化時代，數據分析在各行各業被廣泛應用，數據已經成為企業的核心生產要素，數據分析技術已經成為企業競爭的關鍵。 本書以幫助讀者夯實數據分析基礎、掌握數據分析應用為目標，以提升數據分析能力為重點，將Python數據分析基礎與應用整體分為9個模塊，形成層次分明、結構清晰、重點突出、方便學習的模塊化結構。本書構建漸進式、多樣化的數據分析基礎與應用層次，創新知識學習、技能訓練、任務實戰一體化訓練模式，幫助讀者有效地形成學習梯度、降低學習難度、提升學習熱情。同時本書提供新形態教材的電子活頁，探索活頁式教材新模式，還配套了數據分析在線練習與考核題庫。本書充分挖掘數據分析中的素養元素，「因勢利導、順勢而為」，將知識學習、技能訓練、能力培養和價值塑造有機結合。 本書可以作為普通高等院校、高等或中等職業院校各專業的Python數據分析基礎與應用課程的教材，也可以作為Python數據分析基礎與應用培訓班的教材及參考書。

目錄

模塊1 認知數據分析與構建程序運行環境
學習與訓練
1 1 初識數據分析
1 1 1 數據分析定義
1 1 2 比較數據分析與數據挖掘
1 1 3 數據分析在企業經營決策中的主要作用
1 1 4 常用數據分析框架
1 1 5 常用數據分析方法
1 1 6 常用數據分析工具
1 1 7 數據分析過程中常見數據問題
1 2 熟悉與準備數據分析的編程環境
1 2 1 熟悉與使用Python的互動式編程環境
1 2 2 熟悉與使用Jupyter Notebook集成開發環境
1 2 3 熟悉與使用PyCharm集成開發環境
應用與實戰
【任務1-1】在Jupyter Notebook開發環境中打開並運行Python程序t1-01 ipynb
【任務1-2】在Jupyter Notebook開發環境中打開並運行Python程序t1-02 ipynb
在線練習與考核
模塊2 Python基礎
學習與訓練
2 1 Python的編碼規範與命名要求
2 2 Python轉義字元與註釋
2 2 1 Python轉義字元
2 2 2 Python程序的註釋
2 3 Python 3數據類型及其應用
2 3 1 Python 3的數值類型
2 3 2 Python字元串操作與計算
2 3 3 Python列表創建與應用
2 3 4 Python元組創建與應用
2 3 5 Python字典創建與應用
2 3 6 Python集合創建與應用
2 3 7 Python 3數據類型的判斷
2 3 8 Python數據類型的轉換
2 4 Python運算符及其應用
2 4 1 Python的算術運算符與算術表達式
2 4 2 Python的賦值運算符與變數定義
2 4 3 Python的比較運算符與比較表達式
2 4 4 Python的邏輯運算符與邏輯表達式
2 4 5 Python的成員運算符
2 4 6 Python運算符優先順序
2 5 Python基本結構及應用
2 5 1 順序結構與流程式控制制
2 5 2 Python選擇結構及其應用
2 5 3 for循環語句及其應用
2 5 4 while循環語句及其應用
2 5 5 Python循環結構中的跳轉語句
2 6 Python常用內置函數及應用
2 6 1 Python數學運算函數及應用
2 6 2 Python輸入輸出函數及應用
2 6 3 Python 3日期和時間函數
2 7 Python函數定義及應用
2 7 1 定義Python函數
2 7 2 調用Python函數
2 7 3 Python函數變數作用域
2 8 創 建與導入Python模塊
2 8 1 創建Python模塊
2 8 2 導入Python模塊
2 8 3 下載與安裝第三方模塊
2 9 創建與使用Python包
應用與實戰
【任務2-1】計算與輸出購買商品的優惠金額與應付金額
【任務2-2】應用for循環語句顯示進度的百分比
【任務2-3】自定義與應用實現要求功能的函數
【任務2-4】使用Collections實現數據統計
在線練習與考核
模塊3 NumPy基礎
學習與訓練
3 1 初識NumPy
3 1 1 NumPy概述
3 1 2 安裝NumPy
3 2 使用多種方法創建NumPy數組對象
3 2 1 初識ndarray對象
3 2 2 熟悉與使用NumPy數據類型
3 2 3 創建NumPy一維數組對象
3 2 4 創建NumPy二維數組對象
3 2 5 創建NumPy多維數組對象
3 2 6 創建NumPy區間數組對象
3 3 使用ndarray對象的屬性
3 3 1 使用size屬性和dtype屬性
3 3 2 使用shape屬性
3 3 3 使用ndim屬性
3 3 4 使用itemsize屬性
3 3 5 使用nbytes屬性
3 4 NumPy數組對象基本操作
3 4 1 NumPy數組索引和切片
3 4 2 NumPy副本和視圖
3 4 3 NumPy數組高級索引
3 4 4 NumPy數組遍歷
3 4 5 NumPy數組變維操作
3 4 6 NumPy數組轉置操作
3 4 7 連接與分割NumPy數組操作
3 4 8 NumPy數組元素增、刪、改、查操作
3 4 9 NumPy字元串處理
3 5 NumPy數組算術運算與矩陣乘法
3 5 1 NumPy數組廣播機制
3 5 2 NumPy數組的算術運算
3 5 3 NumPy數組的矩陣乘法運算
3 6 NumPy統計計算與分析
3 6 1 NumPy數組統計計算
3 6 2 NumPy數組線性代數運算
3 6 3 NumPy數組排序
3 6 4 NumPy數組搜索
3 6 5 刪除NumPy數組中的重複元素
3 7 使用NumPy讀寫文件
3 7 1 常見的數據文件格式
3 7 2 使用numpy loadtxt()和numpysavetxt()函數讀寫TXT或CSV文件
3 7 3 使用load()和save()函數讀寫NPY或NPZ文件
3 7 4 使用h5py讀寫HDF5文件
3 7 5 使用NumPy的genfromtxt()函數從文本文件中讀取數據
應用與實戰
【任務3-1】計算兩個二維數組的矩陣乘積
【任務3-2】統計、分析糧食播種面積和糧食產量數據
在線練習與考核
模塊4 數據結構應用與數據讀寫操作
學習與訓練
4 1 初識pandas
4 2 熟悉pandas的Series結構
4 2 1 創建Series對象
4 2 2 訪問Series數據
4 2 3 使用Series的常用屬性
4 2 4 使用Series的常用方法與函數
4 3 熟悉pandas的DataFrame結構
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