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醉染图书从零开始利用Excel与Python进行数据分析9787301332146
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章 Excel与Python的定位与功能对比1.1 数据分析简介1.2 Excel与Python的特征对比1.3 Excel与Python 的功能范围1.4 Excel 与 Python 的选择和协作第2章 统计量2.1 常用统计量介绍2.2 随机变量及其分布第3章 实践环境的搭建3.1 Excel数据分析环境3.2 Python开发环境3.3 Python基础语法3.4 Excel与Python的整合环境第4章 数据处理与分析4.1 各种统计量的计算4.2 数据分析与概率统计4.3 逻辑运算4.4 文本处理4.5 日期与时间4.6 查找与引用4.7 数学与三角函数4.8 数据的排序、查重、汇总第5章 数据抽取——ETL中的E5.1 连接数据库的配置5.2 使用 Power ery5.3 从数据库抽取数据5.4 从数据文件中读取数据5.5 从互联网获取数据5.6 验抓取的数据第6章 数据清洗——ETL中的T6.1 问题数据类型与数据清洗方法6.2 使用Python抓取演示用金融数据6.3 数据清洗方法说明6.4 数据清洗实践第7章 数据装载——ETL中的L7.1 数据仓库ETL技术7.2 通过Excel装载数据7.3 通过Python装载数据7.4 数据装载策略第8章 数据建模8.1 数据模型相关概念8.2 使用Power Pivot构建数据模型8.3 使用 SLAlchemy构建模型8.4 Excel和Python构建关系数据模型对比第9章 数据挖掘9.1 认识数据挖掘9.2 Excel数据挖掘方案9.3 Python数据挖掘方案9.4 scikit-learn作9.5 具体挖掘算法0章 数据可视化10.1 数据可视化基础10.2 可视化方案10.3 散点图10.4 饼图10.5 条形图10.6 面积图10.7 折线图10.8 柱形图10.9 特殊可视化图10.10 Excel与Python可视化处理方式对比1章 分析报告11.1 分析报告基础11.2 Excel数据透视11.3 Excel数据仪表板11.4 安装JupyterLab件11.5 JupyterLab交互式设计
兰一杰,资深软件、项目经理。对Excel小数据、Python大数据、深度学习等有深入研究并能灵活整合运用。多年从事通过Python实施数据化运维、主数据项目、大数据分析项目的开发工作。曾经参与的项目包括:唯思软件 - 客户端开方、VS游戏对战平台客户端开发、广州嘉为科技 - 高级软件开发师、深圳海关数据仓库运维开发项目、万科地产主数据项目、广州时代地产主数据项目、金地地产主数据项目、深圳长城开发科技基础构架自动化项目、中信保诚自动化运维工单化项目、法本信息 - 大数据、广发券大数据应用分析项目等。
系统:讲解数据分析自动化办公全流程。经典:笔者8年数据分析经验无保留呈现。深入:基于3套框架方法,层层剥茧式讲解。实战:结合办公场景,包括120多个数据分析实战案例。
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