作品简介

本书全面介绍了使用Python进行数据分析所必需的各项知识。全书共分为14章,包括了解数据分析、搭建Python数据分析环境、Pandas统计分析、Matplotlib可视化数据分析图表、Seaborn可视化数据分析图表、第三方可视化数据分析图表Pyecharts、图解数组计算模块NumPy、数据统计分析案例、机器学习库Scikit-Learn、注册用户分析(MySQL版)、电商销售数据分析与预测、二手房房价分析与预测,以及客户价值分析。

该书所有示例、案例和实战项目都提供源码,另外该书的服务网站提供了模块库、案例库、题库、素材库、答疑服务,力求为读者打造一本“基础入门+应用开发+项目实战”一体化的Python数据分析图书。

本书内容详尽,图文丰富,非常适合作为数据分析人员的学习参考用书,也可作为想拓展数据分析技能的普通职场人员和Python开发人员学习参考用书。

明日科技,全称是吉林省明日科技有限公司,是一家专业从事软件开发、教育培训以及软件开发教育资源整合的高科技公司,其编写的教材非常注重选取软件开发中的必需、常用内容,同时也很注重内容的易学、方便性以及相关知识的拓展性,深受读者喜爱。其教材多次荣获“全行业优秀畅销品种”“全国高校出版社优秀畅销书”等奖项,多个品种长期位居同类图书销售排行榜的前列。

作品目录

  • 内容简介
  • 前言 Preface
  • 第1篇 基础篇
  • 第1章 了解数据分析
  • 1.1 什么是数据分析
  • 1.2 数据分析的重要性
  • 1.3 数据分析的基本流程
  • 1.4 数据分析常用工具
  • 1.5 小结
  • 第2章 搭建Python数据分析环境
  • 2.1 Python概述
  • 2.2 搭建Python开发环境
  • 2.3 集成开发环境PyCharm
  • 2.4 数据分析标准环境Anaconda
  • 2.5 Jupyter Notebook开发工具
  • 2.6 Spyder开发工具
  • 2.7 开发工具比较与代码共用
  • 2.8 小结
  • 第2篇 实践篇
  • 第3章 Pandas统计分析(上)
  • 3.1 初识Pandas
  • 3.2 Series对象
  • 3.3 DataFrame对象
  • 3.4 导入外部数据
  • 3.5 数据抽取
  • 3.6 数据的增加、修改和删除
  • 3.7 数据清洗
  • 3.8 索引设置
  • 3.9 数据排序与排名
  • 3.10 小结
  • 第4章 Pandas统计分析(下)
  • 4.1 数据计算
  • 4.2 数据格式化
  • 4.3 数据分组统计
  • 4.4 数据移位
  • 4.5 数据转换
  • 4.6 数据合并
  • 4.7 数据导出
  • 4.8 日期数据处理
  • 4.9 时间序列
  • 4.10 综合应用
  • 4.11 小结
  • 第5章 Matplotlib可视化数据分析图表
  • 5.1 数据分析图表的作用
  • 5.2 如何选择适合的图表类型
  • 5.3 图表的基本组成
  • 5.4 Matplotlib概述
  • 5.5 图表的常用设置
  • 5.6 常用图表的绘制
  • 5.7 综合应用
  • 5.8 小结
  • 第6章 Seaborn可视化数据分析图表
  • 6.1 Seaborn图表概述
  • 6.2 Seaborn图表之初体验
  • 6.3 Seaborn图表的基本设置
  • 6.4 常用图表的绘制
  • 6.5 综合应用
  • 6.6 小结
  • 第7章 第三方可视化数据分析图表Pyecharts
  • 7.1 Pyecharts概述
  • 7.2 Pyecharts图表的组成
  • 7.3 Pyecharts图表的绘制
  • 7.4 综合应用
  • 7.5 小结
  • 第8章 图解数组计算模块NumPy
  • 8.1 初识NumPy
  • 8.2 创建数组
  • 8.3 数组的基本操作
  • 8.4 NumPy矩阵的基本操作
  • 8.5 NumPy常用统计分析函数
  • 8.6 综合应用
  • 8.7 小结
  • 第9章 数据统计分析案例
  • 9.1 对比分析
  • 9.2 同比、定比和环比分析
  • 9.3 贡献度分析(帕累托法则)
  • 9.4 差异化分析
  • 9.5 相关性分析
  • 9.6 时间序列分析
  • 9.7 小结
  • 第3篇 高级篇
  • 第10章 机器学习库Scikit-Learn
  • 10.1 Scikit-Learn简介
  • 10.2 安装Scikit-Learn
  • 10.3 线性模型
  • 10.4 支持向量机
  • 10.5 聚类
  • 10.6 小结
  • 第4篇 项目篇
  • 第11章 注册用户分析(MySQL版)
  • 11.1 概述
  • 11.2 项目效果预览
  • 11.3 项目准备
  • 11.4 导入MySQL数据
  • 11.5 项目实现过程
  • 11.6 小结
  • 第12章 电商销售数据分析与预测
  • 12.1 概述
  • 12.2 项目效果预览
  • 12.3 项目准备
  • 12.4 分析方法
  • 12.5 项目实现过程
  • 12.6 小结
  • 第13章 二手房房价分析与预测
  • 13.1 概述
  • 13.2 项目效果预览
  • 13.3 项目准备
  • 13.4 图表工具模块
  • 13.5 项目实现过程
  • 13.6 小结
  • 第14章 客户价值分析
  • 14.1 概述
  • 14.2 项目效果预览
  • 14.3 项目准备
  • 14.4 分析方法
  • 14.5 项目实现过程
  • 14.6 客户价值结果分析
  • 14.7 小结
  • 附录
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