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編程菜鳥學Python數據分析/數據分析與決策技術叢書

  • 作者：紀賀元|責編:楊福川
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111746614
  • 出版日期：2024/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：238
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    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。
作者介紹
紀賀元|責編:楊福川
    紀賀元，數據分析專家，從事數據分析與挖掘的培訓和咨詢多年，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

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