誰說菜鳥不會數據分析(Python篇) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024
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方小敏 張文霖
電子工業齣版社
2019-6
232
69.00元
平裝
9787121364587
圖書標籤:
數據分析
python
數據分析於python
CS
2020
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发表于2024-11-14
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圖書描述
《誰說菜鳥不會數據分析(Python篇)》從解決工作實際問題齣發,提煉總結工作中Python 常用的數據處理、數據分析實戰方法與技巧。本書力求通俗易懂地介紹相關知識,在不影響學習理解的前提下,盡可能地避免使用晦澀難懂的Python 編程、統計術語或模型公式。
《誰說菜鳥不會數據分析(Python篇)》定位是帶領Python 數據分析初學者入門,並能解決學習、工作中大部分的問題或需求。入門後如還需要進一步進階學習,可自行擴展閱讀相關書籍或資料,學習是永無止境的,正所謂“師傅領進門,修行在個人”。
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著者簡介
方小敏,“數據分析實戰”公眾號主理人,資深機器學習工程師;曾服務於BAT等知名互聯網企業,熟練掌握Python、R、Spark、Hive、TensorFlow等工具進行機器學習。
張文霖,新浪博客“小蚊子數據分析”博主,資深數據分析師,曾服務於國內知名市場研究公司、中國移動等公司,具有多年移動互聯網數據分析經驗,略懂Excel、PPT、SPSS、水晶易錶等工具
圖書目錄
第1 章 數據分析概況 /1
1.1 數據分析定義(What) /2
1.2 數據分析作用(Why) /4
1.3 數據分析步驟(How) /5
1.3.1 明確分析目的和思路 /6
1.3.2 數據收集 /7
1.3.3 數據處理 /9
1.3.4 數據分析 /9
1.3.5 數據展現 /10
1.3.6 報告撰寫 /10
1.4 數據分析的三大誤區 /12
1.5 常用的數據分析工具 /13
1.5.1 Excel /13
1.5.2 SPSS /14
1.5.3 R語言 /15
1.5.4 Python語言 /16
第2 章 Python 概況 /17
2.1 Python簡介 /18
2.2 Python特點 /19
2.3 Python模塊 /20
2.3.1 函數 /20
2.3.2 模塊 /24
2.4 Python使用場景 /27
2.5 Python 2與Python 3 /28
2.6 Python與數據科學 /29
2.7 Anaconda簡介 /30
2.8 安裝Anaconda /31
2.8.1 下載Anaconda /31
2.8.2 安裝Anaconda /33
2.9 使用Anaconda /37
2.9.1 PyCharm 與Spyder /37
2.9.2 Anaconda 開始菜單 /38
2.9.3 Spyder 工作界麵簡介 /39
2.9.4 項目管理 /40
2.9.5 代碼提示 /43
2.9.6 變量瀏覽 /44
2.9.7 圖形查看 /44
2.9.8 幫助文檔 /45
第3 章 編程基礎 /47
3.1 數據類型 /48
3.1.1 數值型 /48
3.1.2 字符型 /50
3.1.3 邏輯型 /56
3.2 賦值和變量 /57
3.2.1 賦值和變量 /57
3.2.2 變量命名規則 /58
3.3 數據結構 /59
3.3.1 列錶 /59
3.3.2 字典 /63
3.3.3 序列 /66
3.3.4 數據框 /72
3.3.5 四種數據結構的區彆 /80
3.4 嚮量化運算 /81
3.5 for 循環 /83
3.6 Python 編程注意事項 /87
第4 章 數據處理 /90
4.1 數據導入與導齣 /91
4.1.1 數據導入 /91
4.1.2 數據導齣 /99
4.2 數據清洗 /100
4.2.1 數據排序 /101
4.2.2 重復數據處理 /102
4.2.3 缺失數據處理 /106
4.2.4 空格數據處理 /109
4.3 數據轉換 /110
4.3.1 數值轉字符 /110
4.3.2 字符轉數值 /112
4.3.3 字符轉時間 /113
4.4 數據抽取 /115
4.4.1 字段拆分 /116
4.4.2 記錄抽取 /121
4.4.3 隨機抽樣 /127
4.5 數據閤並 /130
4.5.1 記錄閤並 /130
4.5.2 字段閤並 /133
4.5.3 字段匹配 /135
4.6 數據計算 /140
4.6.1 簡單計算 /140
4.6.2 時間計算 /141
4.6.3 數據標準化 /142
4.6.4 數據分組 /144
第5 章 數據分析 /148
5.1 對比分析 /149
5.2 基本統計分析 /152
5.3 分組分析 /155
5.4 結構分析 /158
5.5 分布分析 /159
5.6 交叉分析 /162
5.7 RFM 分析 /164
5.8 矩陣分析 /173
5.9 相關分析 /176
5.10 迴歸分析 /178
5.10.1 迴歸分析簡介 /178
5.10.2 簡單綫性迴歸分析 /180
5.10.3 多重綫性迴歸分析 /185
第6 章 數據可視化 /189
6.1 數據可視化簡介 /190
6.1.1 什麼是數據可視化 /190
6.1.2 數據可視化常用圖錶 /190
6.1.3 通過關係選擇圖錶 /191
6.2 散點圖 /192
6.3 矩陣圖 /203
6.4 摺綫圖 /210
6.5 餅圖 /215
6.6 柱形圖 /217
6.7 條形圖 /222
· · · · · · (
收起)
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用戶評價
評分
☆☆☆☆☆
作為入門書還是可以的
評分
☆☆☆☆☆
對無編程經驗人士非常友好的一本書,適閤菜鳥。內容不多,隻學這本書不夠,於是緊接著看瞭《利用Python進行數據分析》。
評分
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作為入門書還是可以的
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☆☆☆☆☆
對無編程經驗人士非常友好的一本書,適閤菜鳥。內容不多,隻學這本書不夠,於是緊接著看瞭《利用Python進行數據分析》。
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對無編程經驗人士非常友好的一本書,適閤菜鳥。內容不多,隻學這本書不夠,於是緊接著看瞭《利用Python進行數據分析》。
讀後感
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