編程菜鳥學Python數據分析 紀賀元 9787111746614 【台灣高等教育出版社】
圖書均為代購，正常情形下，訂後約兩周可抵台。
物品所在地：中國大陸
原出版社：機械工業
物品所在地：中國大陸
原出版社：機械工業
NT$566
商品編號:
供貨狀況:
尚有庫存
加入最愛
此商品 「 最高 」可以折抵紅利
0
點
(約等於 NT$0 )
商品介紹
| *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：202404*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：編程菜鳥學Python數據分析 ISBN：9787111746614 出版社：機械工業 著編譯者：紀賀元 叢書名：數據分析與決策技術叢書 頁數：238 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1616330 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 這是一本零編程基礎也能看懂的Python數據分析學習手冊。全書所有內容均源於作者多年一線Python開發和培訓實踐。基於本書體系形成的培訓課程，已幫助近萬名編程菜鳥成功進入Python數據分析領域，並獲得了心儀的工作。 本書涵蓋所有零編程基礎的菜鳥學習Python數據分析必備的知識。書中以Python數據分析為主線，從Python運行環境搭建、編程基礎、程序調試、Excel等格式文件處理、數據分析方法，一直介紹到各種典型的數據分析模型，並配有大量來自一線的實戰案例。本書的寫作宗旨是：讓讀者結合真實工作場景深度理解所有Python數據分析入門知識點，並在學完之後就能上手使用。本書主要內容如下。 第1∼4章詳細闡述了Python工作環境搭建方法、編程基礎以及程序調試技巧，目的是幫助零編程基礎的讀者夯實Python基礎，並搭建起合適的運行環境，為之後要講解的Python數據分析內容做好準備。就算不想學習數據分析的讀者，也可以通過這部分內容入門Python編程。 第5∼7章重點介紹Excel、Pandas以及繪圖技巧等與辦公自動化高度相關的內容，這部分屬於Python數據分析入門級內容，是讀者日常工作中使用頻率最高的內容，也是學習高階Python數據分析技能的基礎 第8∼14章重點介紹Python數據分析高階技巧，包括數據預處理、數據分析方法論以及各種常用的數據分析模型。通過對這些內容的學習，讀者可以深刻了解Python在數據分析和挖掘領域的高級應用，為升職加薪打好技術基礎。 第15章主要是從應用的角度介紹Python爬蟲在各種工作場景中的作用和落地方法。作者簡介 紀賀元，數據分析專家，從事數據分析與挖掘的培訓和諮詢多年，曾在通信行業長期從事數據分析與挖掘的建模分析工作。在EXCEL、SPSS、Modeler、Eviews、VBA、SAS等方面有長期的使用經驗，擅長分析模型和演算法的優化工作。曾經主持過多個數據分析、數據報表、市場調查項目。目錄 前言Python基礎篇 第1章 學習Python的優勢 1 1 Python的特色 1 1 1 代碼簡單易懂 1 1 2 包羅萬象的Python包 1 1 3 超高的知名度和廣泛的應用面 1 2 學習Python的收穫 1 2 1 工作效率的提升 1 2 2 工作能力的增強 1 2 3 職場競爭力的提高 1 3 如何高效地學習Python 1 3 1 打好編程基礎 1 3 2 多「攢」代碼 1 3 3 精通代碼調試 1 3 4 面向實際工作場景 第2章 Python的工作環境 2 1 Python工作環境的構成 2 1 1 核心的Python軟體 2 1 2 Anaconda 2 1 3 IDE 2 2 安裝過程中的常見問題 2 3 Python的兩種解釋器 2 4 包的安裝 2 4 1 在線安裝 2 4 2 離線安裝 2 5 PyCharm中的解釋器配置 2 5 1 兩種解釋器的配置 2 5 2 Anaconda中第三方包的配置 2 6 編譯 py文件生成 exe文件 第3章 Python編程基礎 3 1 與文件系統相關的5個常見問題 3 2 編碼格式 3 3 Python編程中的特殊之處 3 4 Python中的數據結構 3 4 1 序列 3 4 2 列表 3 4 3 元組 3 4 4 字典 3 4 5 集合 3 5 Python基礎語句 第4章 Python程序調試 4 1 程序調試的常識 4 2 Python代碼的常見錯誤類型 4 3 程序調試方法 4 3 1 程序調試的基本操作 4 3 2 程序調試的基本方法 第5章 Excel和Text文件的讀寫操作 5 1 Text文件讀寫包 5 2 Excel讀寫的四重循環 5 3 openpyxl包 5 4 xlsxwriter包 第6章 數據處理神器pandas 6 1 pandas的安裝 6 2 pandas的數據結構 6 3 pandas數據處理 6 3 1 從Excel文件中讀取數據 6 3 2 切片 6 3 3 排序、篩選與分類匯總 6 3 4 數據合併 6 4 pandas統計分析 6 4 1 統計分析指標 6 4 2 pandas繪圖 6 5 其他pandas功能 第7章 Matplotlib圖形呈現包 7 1 Matplotlib包介紹 7 2 利用Matplotlib包繪圖 7 2 1 折線圖 7 2 2 散點圖 7 2 3 柱狀圖 7 2 4 餅圖 7 2 5 直方圖 7 3 圖形部件繪製代碼 7 4 綜合繪圖示例 Python數據分析高級篇 第8章 數據預處理 8 1 數據預處理的目標和方法 8 1 1 縮放法 8 1 2 分段轉換 8 1 3 定性數據定量化 8 1 4 數據填充 8 2 Python數據預處理的方法 第9章 數據分析的常見問題和方法 9 1 數據分析的常見問題 9 1 1 數據採集問題 9 1 2 數據描述問題 9 1 3 數據間關係的界定和挖掘問題 9 1 4 時間序列（預測）問題 9 2 數據分析的常見方法 9 2 1 標識分析法 9 2 2 排序分析法 9 2 3 漏斗分析法 9 2 4 二八分析法 9 2 5 異常值分析法 9 2 6 對比分析法 9 2 7 分組（類）分析法 9 2 8 因果關係判斷法 9 2 9 假設排除分析法 9 2 10 趨勢分析法 第10章 相關與回歸 10 1 相關 10 1 1 相關分析的含義 10 1 2 相關分析在Excel軟體中的實現 10 1 3 相關分析在Python中的實現 10 2 回歸 10 2 1 線性回歸 10 2 2 非線性回歸 10 2 3 多元線性回歸 10 2 4 Logistic回歸 第11章 分類 11 1 KNN演算法 11 2 聚類原理 11 3 聚類在Python中的實現 第12章 決策樹 12 1 決策樹原理 12 2 決策樹代碼解析 第13章 關聯分析 13 1 關聯分析原理 13 2 關聯分析的數據預處理 13 3 關聯分析代碼解析 第14章 降維 14 1 為什麼要降維 14 2 用Python實現主成分分析 第15章 通過爬蟲獲取數據的方法與實踐 15 1 爬蟲基本原理 15 2 爬蟲爬取的內容 15 3 爬蟲實踐 15 3 1 新聞資訊類網站爬取 15 3 2 圖片類網站爬取 15 3 3 金融類數據爬取 15 3 4 電商類數據爬取 15 4 應用爬取的數據進行數據分析 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。 |
