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Python數據分析與應用

  • 類  別:大數據與云計算
  • 書  名:Python數據分析與應用
  • 主  編:李國輝
  • 定  價:48
  • 開  本:16開
  • 時  間:2018年11月
  • 出  版  社:北京郵電大學出版社
  • 書  號:978-7-5635-5631-1
上傳時間:2019-01-29

內容摘要

        本書以Python數據分析常用技術和真實案例相結合的方式,深入淺出地介紹了使用Python進行數據分析及應用的知識。主要內容包括Python數據分析概述、Python語言基礎、NumPy計算基礎、pandas數據處理、Matplotlib實現數據可視化和網絡爬蟲基礎。
        本書適合作為大數據技術與應用及相關專業的教材,也可作為大數據技術愛好者的自學用書。

目錄

模塊1 Python數據分析概述
    1.1 數據分析簡介
      1.1.1 什么是數據分析
      1.1.2 數據分析的范疇
    1.2 數據分析的流程
      1.2.1 需求分析
      1.2.2 數據抽取
      1.2.3 數據預處理
      1.2.4 數據分析與建模
      1.2.5 模型評估
      1.2.6 最終部署
    1.3 Python和數據分析
      1.3.1 為什么選用Python
      1.3.2 Python數據分析常用類庫
    1.4 案例:Python數據分析集成開發環境的部署
    小結
    習題1
模塊2 Python語言基礎
    2.1 Python概述
      2.1.1 Python的特點
      2.1.2 Python應用的廣泛性
      2.1.3 開始使用Python
    2.2 輸入與輸出
      2.2.1 數據的輸入
      2.2.2 數據的輸出
    2.3 Python數據類型
      2.3.1 標識符與變量
      2.3.2 運算符與表達式
      2.3.3 Python序列
    2.4 Python流程控制
      2.4.1 條件分支
      2.4.2 循環結構
    2.5 案例:青年歌手歌曲大獎賽評分
    小結
    習題2
模塊3 NumPy計算基礎
    3.1 NumPy數組對象
      3.1.1 NumPy中的N維數組
      3.1.2 NumPy的ndarray對象基礎
    3.2 創建數組對象
      3.2.1 數組屬性
      3.2.2 數組創建
      3.2.3 數組數據類型
    3.3 數組對象的操作
      3.3.1 索引與切片
      3.3.2 變換數組的形態
      3.3.3 數組的運算
      3.3.4 NumPy矩陣
    3.4 利用NumPy進行統計分析
      3.4.1 排序
      3.4.2 清洗數據
      3.4.3 統計函數
    3.5 案例:圖書銷售價格統計分析
    小結
    習題3
模塊4 pandas數據處理
    4.1 pandas簡介
      4.1.1 什么是pandas
      4.1.2 pandas的安裝方法
      4.1.3 pandas中的數據結構
    4.2 數據準備
      4.2.1 數據導入
      4.2.2 數據導出
    4.3 數據處理
      4.3.1 數據清洗
      4.3.2 數據抽取
      4.3.3 排名索引
      4.3.4 數據合并
      4.3.5 數據計算
      4.3.6 數據分組
      4.3.7 日期處理
    4.4 數據分析
      4.4.1 基本統計
      4.4.2 分組分析
      4.4.3 分布分析
      4.4.4 交叉分析
      4.4.5 結構分析
      4.4.6 相關分析
    4.5 案例:個人貸款數據分析
    小結
    習題4
模塊5 Matplotlib實現數據可視化
    5.1 Matplotlib基礎
      5.1.1 pyplot基礎語法
      5.1.2 設置圖形屬性
    5.2 Matplotlib數據可視化
      5.2.1 散點圖
      5.2.2 線形圖
      5.2.3 直方圖
      5.2.4 條狀圖
      5.2.5 餅圖
      5.2.6箱線圖
    5.3 案例:人口數據分析
    小結
    習題5
模塊6 網絡爬蟲基礎
    6.1 網頁數據的組織形式
      6.1.1 HTML
      6.1.2 XML
    6.2 利用urllib獲取數據
      6.2.1 利用urllib處理HTTP協議
      6.2.2 利用urllib爬取網絡數據
    6.3 利用BeautifulSoup4解析HTML文檔
      6.3.1 BeautifulSoup4中的對象
      6.3.2 遍歷文檔樹
    6.4 案例:爬取豆瓣排名Top 100電影信息
    小結
    習題6
參考文獻

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