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  • Python数据分析案例教程 微课版 于晓梅 等 编 大中专 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 暂无著
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2022-06-01 00:00:00
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    商品参数
    • 作者: 暂无著
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2022-06-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2022-06-01
    • 字数:860000
    • 页数:548
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787302604211
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:清华大学出版社

    Python数据分析案例教程 微课版

    作  者:于晓梅 等 编
    定  价:99.9
    出 版 社:清华大学出版社
    出版日期:2022年06月01日
    页  数:548
    装  帧:平装
    ISBN:9787302604211
    主编推荐

    "l 内容编排和讲解围绕培养学生动手实践能力的目标。本教材精选数据分析实际应用中常用的经典技术,甄选贴近真实场景有时代气息的数据集,提供经典的源代码,帮助学生梳理数据分析的规范流程。许多源代码经过改写,举一反三,可以用于解决类似的实际问题。 l 以案例驱动的方式,从Python基础到扩展库,从编程到数据分析,再到机器学习和深度学习,循序渐进,逐步推进知识点的实际应用。通过教学案例和实践项目讲解知识点及其应用,并给出详细分析和讨论。 l 本书内容范围兼顾理论和实践。学习内容既有基础知识,又有教学案例,还有项目实战。在案例中体会理论的效果,在实践中领会理论并融会贯通。将知识转化为能力,并通过实战检验能力。 l 本书将理论解析与百度飞桨AI Studio平台提供的实例相结合,提供包括PPT课件、微课视频、源程序在内的完整教学素材。经过三年的混合式教学实践表明,本书用于本科及研究生一学期的Pnull

    内容简介

    本书内容从Python基础到扩展库,从编程到数据分析,再到机器学习和深度学习,循序渐进,逐步推进知识点的实际应用。首先简要介绍数据分析相关概念和Python基础知识;然后按照数据分析的主要步骤,重点介绍数据获取、数据预处理、数据分析、数据可视化以及机器学习过程相关的扩展库,包括beautifulsoup4、numpy、matplotlib、pandas、pyecharts和sklearn等;最后将Python数据分析知识和实用案例有机结合,通过大量的实用案例演示相关理论和Python语言的应用。本书适合作为高等院校本科生、研究生数据分析等课程的教材,也可以作为数据分析初学者的自学用书,还适合从事相关工作的工程师和爱好者阅读。

    作者简介

    精彩内容

    目录
    第1章数据分析和Python概述
    1.1数据分析概述
    1.1.1数据、信息、知识
    1.1.2数据分析
    1.1.3数据分析、数据挖掘与机器学习
    1.2数据分析的基本步骤
    1.2.1明确目的
    1.2.2数据收集
    1.2.3数据预处理
    1.2.4数据分析
    1.2.5结果呈现
    1.2.6撰写报吿
    1.3Python概述
    1.4Python环境安装与使用
    1.4.1IDLE开发环境
    1.4.2Anaconda开发环境
    1.5Python库简介
    1.5.1标准库
    1.5.2扩展库
    1.6扩展库的获取和安装
    1.6.1安装pip
    1.6.2使用pip安装扩展库
    1.6.3手动安装Python扩展库
    1.6.4扩展库安装说明
    1.6.5使用conda安装扩展库
    第2章Python基本语法
    2.1Python程序的格式
    2.1.1缩进要求
    2.1.2注释
    2.1.3关键字
    2.1.4标识符
    2.1.5常量和变量
    2.2数据类型
    2.2.1对象
    2.2.2基本数据类型
    2.2.3数字类型
    2.2.4字符串
    2.3运算符和表达式
    2.4程序的基本控制结构
    2.4.1顺序结构
    2.4.2分支结构
    2.4.3循环结构
    2.5程序的异常处理
    2.5.1Python中的异常
    2.5.2try…except…结构
    2.5.3try…except…else…结构
    2.5.4try…except…finally结构
    2.6函数
    2.6.1函数定义
    2.6.2函数调用
    2.6.3函数的参数传递
    2.6.4匿名函数
    2.6.5变量的作用域
    2.7案例精选
    第3章组合数据类型
    3.1组合数据类型的基本概念
    3.2列表
    3.2.1列表的创建与删除
    3.2.2列表的基本操作
    3.2.3列表可用操作符
    3.2.4列表常用函数
    ……
    第4章本地数据采集和操作
    第5章网络数据获取
    第6章numpy科学计算
    第7章matplotlib数据可视化
    第8章pandas数据分析
    第9章pyecharts可视化
    第10章机器学习库sklearn
    第11章综合案例
    第12章案例报告
    参考文献

    售后保障

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