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  • 正版 Python数据分析:从零基础入门到案例实战 余本国 北京理工大
  • 新华书店旗下自营,正版全新
    • 作者: 余本国著 | 余本国编 | 余本国译 | 余本国绘
    • 出版社: 北京理工大学出版社
    • 出版时间:2021-08-01
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    • 作者: 余本国著| 余本国编| 余本国译| 余本国绘
    • 出版社:北京理工大学出版社
    • 出版时间:2021-08-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:581000
    • 页数:420
    • 开本:其他
    • ISBN:9787576311952
    • 版权提供:北京理工大学出版社
    • 作者:余本国
    • 著:余本国
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:89.00
    • ISBN:9787576311952
    • 出版社:北京理工大学出版社
    • 开本:其他
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2021-08-01
    • 页数:420
    • 外部编号:11599004
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    第一部分  基础入门

    第 1 章 Python 基础

    1.1 安装 Anaconda

    1.2 语法基础

    1.3 程序结构

    1.4 函数

    1.5 数据类型

    1.6 map()、filter() 和 reduce() 函数

    1.7 面向对象编程基础

    1.8 实战案例:我的第一个程序(验证用户名和密码)

    1.9 本章小结

    第 2 章 NumPy 库

    2.1 数组的创建

    2.2 数组的操作

    2.3 数组的计算

    2.4 统计基础

    2.5 矩阵运算

    2.6 实战案例:股票统计分析

    2.7 本章小结

    第 3 章 Pandas 库

    3.1 序列

    3.2 数据框

    3.3 数据的导入

    3.4 数据的导出

    3.5 实战案例:身体质量数据处理

    3.6 本章小结

    第 4 章 数据处理

    4.1 数据清洗

    4.2 数据抽取

    4.3 插入记录

    4.4 修改记录

    4.5 交换行或列

    4.6 排名索引

    4.7 数据合并

    4.8 数据计算

    4.9 数据分组

    4.10 日期处理

    4.11 实战案例:数据处理

    4.12 本章小结

    第 5 章 数据分析

    5.1 描述性统计分析

    5.2 分组分析

    5.3 分布分析

    5.4 交叉分析

    5.5 结构分析

    5.6 相关分析

    5.7 实战案例:电商数据相关分析

    5.8 本章小结

    第 6 章 数据可视化

    6.1 Matplotlib 可视化

    6.2 pyecharts 可视化

    6.3 networkx 可视化

    6.4 Plotly 可视化

    6.5 Python 图像处理基础

    6.6 实战案例:货物动态流向图

    6.7 本章小结

    第 7 章 字符串处理与网络爬虫

    7.1 字符串处理

    7.2 网络爬虫

    7.3 实战案例:批量下载图片

    7.4 本章小结


    第二部分  实战案例

    第 8 章 分词与词云

    8.1 词云的概念

    8.2 安装 jieba 库

    8.3 jieba 库的用法

    8.4 词云

    8.5 背景词云图的制作

    8.6 本章小结

    第 9 章 航空客户分类

    9.1 情景问题的提出

    9.2 K-Means 算法

    9.3 情景问题模型的建立

    9.4 代码实现

    9.5 分类结果与分析

    9.6 本章小结

    第 10 章 文本分类分析

    10.1 读取数据

    10.2 数据处理

    10.3 构建文本特征与建模

    10.4 本章小结

    第 11 章 贷款风险评估分析

    11.1 问题分析

    11.2 数据的导入与整理

    11.3 模型训练

    11.4 模型预测

    11.5 本章小结


    第三部分  拓展与应用

    第 12 章 os 与 glob 模块

    12.1 os 模块

    12.2 glob 模块

    12.3 实战案例:生成专属的二维码

    12.4 本章小结

    第 13 章 字符串的格式化输出

    13.1 % 格式化

    13.2 format 格式化

    13.3 f 格式化

    13.4 Template 格式化

    13.5 本章小结

    第 14 章 在 Python 中使用数据库

    14.1 创建 / 打开数据库

    14.2 插入数据

    14.3 查询记录

    14.4 修改记录

    14.5 删除记录

    14.6 增删改查的异常处理

    14.7 实战案例:我的库我做主(MySQL)

    14.8 本章小结

    第 15 章 DIY 库的发布

    15.1 分形简介

    15.2 分形的绘制方法

    15.3 发布 fractal 库

    15.4 本章小结

    第 16 章 机器学习入门

    16.1 入门案例

    16.2 监督学习和无监督学习

    16.3 机器学习中常见的算法

    16.4 本章小结

    参考文献



    余本国,博士,副教授,硕士研究生导师。

    2001年毕业于石河子大学数学系,同年到中北大学(原华北工学院)任教,主讲线性代数、高等数学、微积分、概率统计、数学实验、Python语言、大数据分析基础等课程。2012年到加拿大York University做访问学者。现工作于海南医学院生物医学信息与工程学院。出版有个人著作《感受加拿大游学周记》《Python数据分析基础》《基于Python的大数据分析基础及实战》《Python在机器学习中的应用》《Python 机器学习算法与实战》《PyTorch深度学习入门与实践》《Python大数据分析与应用实战》等。


    本书是一本使用 Python 3.8 进行数据处理和分析的学习指南。全书分为三部分:基础入门、实战案例及拓展与应用。在基础入门部分,介绍了 Python 的语法基础,包括数据类型、流程控制、函数,数据的导入导出,数据处理的 NumPy 和 Pandas 库,数据清洗、数据分析、数据可视化和图像处理,以及正则表达式和爬虫方面的知识点;在实战案例部分,介绍了中文分词 jieba 库,并用三个完整的数据分析案例介绍了数据的清洗和分析过程;在拓展与应用部分,主要介绍了 Python 对文件系统的操作和格式化字符串的输出,并对数据库的操作、Python 应用模块的 DIY 与发布,以及机器学习入门做了简单的介绍。


    本书内容丰富、简单易懂,适合本科生、研究生阅读,以及对 Python 语言感兴趣或者想要使用 Python 语言进行数据分析的读者参考。



    由浅入深 快速入门

    附赠格外视频讲解

    知识全面 实例丰富

    配套资源 辅助学习

    在线交流 售后无忧


    从基础入门讲解,到实战案例解析,再到拓展与应用,真正做到零基础到实战应用的一本实用教程。在基础入门部分,介绍了 Python 的语法基础,包括数据类型、流程控制、函数,数据的导入导出,数据处理的 NumPy 和 Pandas 库,数据清洗、数据分析、数据可视化和图像处理,以及正则表达式和爬虫方面的知识点;在实战案例部分,介绍了中文分词 jieba 库,并用三个完整的数据分析案例介绍了数据的清洗和分析过程;在拓展与应用部分,主要介绍了 Python 对文件系统的操作和格式化字符串的输出,并对数据库的操作、 Python 应用模块的 DIY 与发布,以及机器学习入门做了简单的介绍。


    本书特色:

    1、由浅入深,快速入门

    本书定位以零基础为主,充分考虑到初学者的特点,引领读者快速入门。在知识点上不求面面俱到,但求够用。学好本书能掌握一般的数据分析工作所需的基础技术。

    2、重点提示,高效学习

    在各知识点的关键处给出提示说明和注意事项,专业知识和经验的提炼有助于读者高效学习,也能更多地体会编程的乐趣。

    3、内容全面,实例丰富

    本书详细介绍了 Python 的基本分析工具,内容涵盖基本语法、数据处理与分析,以及可视化等相关技术,知识点全面、够用。在介绍知识点时,辅以大量的实例及实战案例,有助于读者快速理解并掌握所学知识点。

    4、配套资源,辅助学习

    从基本语法到拓展,教学资源一应俱全。本书提供了全书的大部分源代码,但不建议复制、粘贴代码运行。有效的学习方法就是亲自敲代码,体会代码的写法。同时,还附赠了本书以外相关知识点的视频讲解,让读者能够举一反三,牢固掌握所学知识。

    5、在线答疑,售后无忧

    扫描下方二维码,关注公众号,输入关键词,即可获取配套资源下载方式。


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