Python大數據處理與分析項目實戰 安俊秀 陶鼎文 潘益民 9787115657329 【台灣高等教育出版社】

*書籍均為代購，我們向大陸付款發訂後即無法取消，為避免造成不必要的損失，
下訂前請慎重考慮！下訂前請慎重考慮！謝謝。
*完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。
*本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。
印行年月：202506*若逾兩年請先於客服中心或Line洽詢存貨情況，謝謝。
台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。
書名：Python大數據處理與分析項目實戰
ISBN：9787115657329
出版社：人民郵電
著編譯者：安俊秀 陶鼎文 潘益民
頁數：205
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1741535
可大量預訂，請先連絡。

編輯推薦

圍繞大數據處理與分析，對其相關技術進行了詳細的講解，豐富的實際案例驅動學習，覆蓋多個行業和應用場景。

內容簡介

本書圍繞大數據處理與分析，對其相關技術進行了詳細的講解。全書共9章，首先介紹了大數據分析的基本概念及可用的方法技術，然後介紹了如何使用Excel進行數據分析，包括數據探索與描述性分析、使用函數和工具、使用透視表與透視圖等；介紹了如何使用Power BI進行數據分析，包括數據集成、數據清洗、數據規約、數據變換的基本操作，以及DAX函數的使用；介紹了如何使用Numpy進行數據計算以及如何使用Pandas進行數據分析。隨後，介紹了一些數據可視化方法，分別介紹了Excel和Power BI中的數據可視化方法，還介紹了使用Matplotlib進行數據可視化的方法。最後，介紹了機器學習基礎，並講解了兩個實踐案例。本書從理論、實踐兩部分對大數據處理與分析進行了細緻的講解，旨在幫助讀者更好地了解、使用大數據處理與分析的相關方法。

目錄

第1章 大數據分析基礎
任務1 1 大數據分析的基本概念
1 1 1 大數據的定義與發展歷程
1 1 2 大數據的特徵
1 1 3 大數據分析的挑戰
任務1 2 大數據分析方法與技術
1 2 1 統計分析與描述性分析
1 2 2 可視化分析
1 2 3 數據挖掘與機器學習
任務1 3 Python解釋器與數據分析環境
1 3 1 安裝Python解釋器
1 3 2 安裝IPython與JupyterNotebook
習題
第2章 Excel數據分析技術
任務2 1 Excel數據分析概覽
2 1 1 Excel基本介紹
2 1 2 Excel相關概念
2 1 3 獲取外部數據
任務2 2 Excel數據探索與描述性分析
2 2 1 排序與篩選
2 2 2 數據分類匯總
2 2 3 條件格式
任務2 3 使用Excel函數和工具進行數據分析
2 3 1 統計函數
2 3 2 文本函數
2 3 3 日期和時間函數
2 3 4 數學函數
任務2 4 Excel數據透視表與透視圖
2 4 1 數據透視的作用
2 4 2 數據透視表
2 4 3 數據透視圖
習題
第3章 PowerBI數據分析技術
任務3 1 PowerBI數據分析概覽
3 1 1 PowerBI的安裝
3 1 2 PowerBI的界面與功能
3 1 3 PowerBIDesktop與PowerBIService
3 1 4 數據載入與數據連接
任務3 2 PowerBI基本操作
3 2 1 數據集成
3 2 2 數據清洗
3 2 3 數據歸約
3 2 4 數據變換
任務3 3 數據建模分析
3 3 1 數據表關係
3 3 2 創建與管理數據模型
3 3 3 使用DAX進行數據計算
3 3 4 常用DAX函數介紹
習題
第4章 使用NumPy進行數據計算
任務4 1 NumPy數據計算概述
4 1 1 NumPy的安裝
4 1 2 NumPy的優勢與應用場景
任務4 2 NumPy的數組對象
4 2 1 創建數組對象
4 2 2 數組對象的常用屬性
4 2 3 數組元素的訪問與修改
4 2 4 數組對象的基礎運算
4 2 5 數組對象的常用函數
任務4 3 NumPy的運算操作
4 3 1 位運算函數
4 3 2 數學函數
4 3 3 算術函數
4 3 4 統計函數
4 3 5 線性代數函數
習題
第5章 使用Pandas進行數據分析
任務5 1 Pandas數據分析概覽
5 1 1 Pandas的安裝
5 1 2 Pandas數據結構
任務5 2 Pandas的基本操作
5 2 1 導入與導出數據
5 2 2 數據的查看與描述
5 2 3 數據的選擇與索引
5 2 4 數據的增刪查改
任務5 3 Pandas分析方法
5 3 1 數據統計
5 3 2 算術運算與數據對齊
習題
第6章 Excel和PowerBI數據可視化
任務6 1 使用Excel進行數據可視化展示
6 1 1 在Excel中插入圖表
6 1 2 Excel圖表相關要素
6 1 3 常用Excel圖表類型
任務6 2 使用PowerBI進行數據可視化分析
6 2 1 PowerBI數據可視化方法
6 2 2 對比分析——條形圖、柱形圖、雷達圖、漏斗圖
6 2 3 結構分析——餅圖、環形圖、瀑布圖、樹狀圖
6 2 4 相關分析——散點圖、折線圖
6 2 5 描述性分析——表、箱線圖
6 2 6 KPI分析——儀錶、KPIIndicator、子彈圖
習題
第7章 使用Matplotlib進行數據可視化
任務7 1 Matplotlib數據可視化概覽
7 1 1 Matplotlib的安裝
7 1 2 Matplotlib繪圖步驟
任務7 2 Matplotlib基本圖形元素
7 2 1 數據表達
7 2 2 圖形標籤和文本
7 2 3 圖形格式和基本樣式
任務7 3 典型圖形繪製
7 3 1 折線圖
7 3 2 散點圖
7 3 3 柱狀圖
7 3 4 餅圖
7 3 5 直方圖
7 3 6 箱線圖
習題
第8章 機器學習基礎
任務8 1 機器學習介紹
8 1 1 機器學習是什麼
8 1 2 機器學習的任務分類
8 1 3 機器學習流程
8 1 4 用Python實現機器學習算法
任務8 2 分類分析
8 2 1 分類分析是什麼
8 2 2 分類評價指標
8 2 3 決策樹與隨機森林
8 2 4 樸素貝葉斯算法
任務8 3 聚類分析
8 3 1 聚類分析是什麼
8 3 2 聚類評價指標
8 3 3 K均值聚類算法
任務8 4 關聯規則分析
8 4 1 什麼是關聯規則
8 4 2 關聯規則指標
8 4 3 Apriori算法
習題
第9章 實踐案例
任務9 1 電商網站用戶行為分類分析
9 1 1 特徵工程
9 1 2 模型選擇和訓練
9 1 3 模型評估和優化
9 1 4 預測和應用
任務9 2 文本聚類分析
9 2 1 特徵工程
9 2 2 聚類算法選擇和實現
9 2 3 聚類結果分析和可視化
9 2 4 預測和應用
習題

詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於客服中心或Line或本社留言板留言，我們即儘速上架。

大陸簡體正版圖書，訂購後正常情形下約兩周可抵台。