Python數據分析從小白到高手 (全彩視頻版) 王國平 9787122444257 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：化學工業
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| *數量非實際在台庫存 *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，以到貨標的為實際資訊。 印行年月：202403*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，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數據分析從小白到高手 (全彩視頻版) ISBN：9787122444257 出版社：化學工業 著編譯者：王國平 叢書名：CDA數據分析師技能樹系列 頁數：306 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1616332 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 大數據時代，掌握必要的數據分析能力，將大大提升你的工作效率和自身競爭力。Python是數據分析的一大利器，本書將詳細講解利用Python進行數據分析與可視化的相關知識。 本書主要內容包括：Python入門、搭建開發環境、語法、數據類型、數據載入、數據準備、數據可視化、機器學習、深度學習、自然語言處理等，並通過三個綜合案例將這些知識加以運用。 本書適合數據分析初學者、初級數據分析師、資料庫技術人員等自學使用。同時，本書也可用作職業院校、培訓機構相關專業的教材及參考書。作者簡介 王國平具有十余年金融、電力、互聯網等行業從業經歷，現已出版十余本專著； 擅長數據分析、數據可視化、機器學習等，精通Python、SPSS、Tableau、Power Bl等數據分析工具，熟悉MySQL、SQL Server等資料庫，以及Hadoop、Hive、Zeppelin、Spark等大數據分析及可視化工具。目錄 1 Python入門1 1 為什麼選擇Python 1 1 1 人工智慧與ChatGPT 1 1 2 Python與人工智慧 1 2 Python主要庫簡介 1 2 1 NumPy 1 2 2 Pandas 1 2 3 Matplotlib 1 2 4 Sklearn 1 3 如何學習Python 2 搭建Python開發環境 2 1 Anaconda 2 1 1 什麼是Anaconda 2 1 2 安裝Anaconda 2 2 常用開發工具 2 2 1 Spyder 2 2 2 Jupyter Lab 2 2 3 PyCharm 2 3 包管理工具pip 3 Python語法 3 1 Python基礎語法 3 1 1 變數及其命名 3 1 2 代碼行與縮 3 1 3 條件if及if嵌套 3 1 4 循環while與for 3 1 5 格式format()與% 3 1 6 編碼類型及轉換 3 2 Python運算符 3 2 1 算術運算符 3 2 2 賦值運算符 3 2 3 比較運算符 3 2 4 邏輯運算符 3 2 5 運算符優先順序 3 3 Python常用技巧 3 3 1 自動補全程序 3 3 2 變數賦值技巧 3 3 3 變數鏈式比較 3 3 4 獲取元素索引 3 3 5 遍歷序列元素 3 3 6 序列元素排序 3 3 7 列表解析式 3 3 8 元素序列解包 3 3 9 合併序列元素 3 3 10 三元表達式 3 3 11 lambda表達式 3 3 12 矩陣乘法與轉置 4 Python數據類型 4 1 認識數據類型 4 1 1 數值(number)類型 4 1 2 字元串(string)類型 4 1 3 列表(list)類型 4 1 4 元組(tuple)類型 4 1 5 集合(set)類型 4 1 6 字典(dict)類型 4 1 7 布爾值(boolean)類型 4 1 8 空值(None)類型 4 1 9 數據類型轉換 4 2 字元串常用方法 4 2 1 字元串拼接的3種方法 4 2 2 字元串切片的2種方法 4 2 3 分割與合併字元串 4 2 4 檢索子字元串的幾種方法 4 2 5 字元串對齊的3種方法 4 2 6 去除字元串中空格的3種方法 4 2 7 字元串大小寫轉換的3種函數 4 2 8 獲取字元串長度或位元組數 4 2 9 統計字元串出現次數 4 3 列表常用方法 4 3 1 append()方法 4 3 2 clear()方法 4 3 3 copy()方法 4 3 4 count()方法 4 3 5 extend()方法 4 3 6 index()方法 4 3 7 insert()方法 4 3 8 pop()方法 4 3 9 remove()方法 4 3 10 reverse()方法 4 3 11 sort()方法 5 Python數據載入 5 1 載入本地離線數據 5 1 1 載入TXT文件數據 5 1 2 載入CSV文件數據 5 1 3 載入Excel文件數據 5 2 載入常用資料庫數據 5 2 1 載入Oracle資料庫數據 5 2 2 載入MySQL資料庫數據 5 2 3 載入SQL Server資料庫數據 5 3 載入Hadoop集群數據 5 3 1 集群軟體及其版本 5 3 2 集群網路環境配置 5 3 3 Python連接Hive 5 4 載入Web在線數據 6 Python數據準備 6 1 數據的索引 6 1 1 創建索引 6 1 2 創建層次化索引 6 1 3 調整索引 6 2 數據的排序 6 2 1 按行索引排序數據 6 2 2 按列索引排序數據 6 2 3 按一列或多列排序數據 6 2 4 按一行或多行排序數據 6 3 數據的切片 6 3 1 提取一列或多列數據 6 3 2 提取一行或多行數據 6 3 3 提取指定區域的數據 6 4 數據的聚合 6 4 1 groupby()函數：分組聚合 6 4 2 agg()函數：更多聚合指標 6 5 數據的透視 6 5 1 pivot_table()函數：數據透視 6 5 2 crosstab()函數：數據交叉 6 6 數據的合併 6 6 1 merge()函數：橫向合併 6 6 2 concat()函數：縱向合併 7 Python數據可視化 7 1 Matplotlib 7 1 1 Matplotlib庫簡介 7 1 2 業績考核誤差條形圖 7 2 Pyecharts 7 2 1 Pyecharts庫簡介 7 2 2 銷售額主題河流圖 7 3 Seaborn 7 3 1 Seaborn庫簡介 7 3 2 利潤額增強箱形圖 7 4 Plotly 7 4 1 Plotly庫簡介 7 4 2 家庭成員結構旭日圖 7 5 Altair 7 5 1 Altair庫簡介 7 5 2 月度訂單量脊線圖 7 6 NetworkX 7 6 1 NetworkX簡介 7 6 2 NetworkX繪製平衡樹 8 Python機器學習 8 1 機器學習理論概述 8 1 1 機器學習概念 8 1 2 機器學習分類 8 1 3 模型評估方法 8 2 線性回歸及其案例 8 2 1 線性回歸簡介 8 2 2 線性回歸的建模 8 2 3 汽車價格的預測 8 3 聚類分析及其案例 8 3 1 K-Means聚類簡介 8 3 2 K-Means聚類建模 8 3 3 使用手肘法判斷聚類數 8 3 4 輪廓係數法判斷聚類數 8 4 XGBoost及其案例 8 4 1 XGBoost演算法概述 8 4 2 XGBoost演算法參數 8 4 3 XGBoost演算法案例 8 5 時間序列及其案例 8 5 1 時間序 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PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
