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Python数据分析案例教程(微课版)

内容安排合理,逻辑结构流畅,多年教学实践检验; 案例驱动教学,剖析经典代码,掌握python精髓; 真实项目案例,贴近实际应用,锤炼数据分析技能; 兼顾理论实践,逐步融会贯通,面向数据分析师培养;

作者:于晓梅 李贞 郑向伟 朱磊
丛书名:面向新工科专业建设计算机系列教材
定价:99.90
印次:1-2
ISBN:9787302604211
出版日期:2022.06.01
印刷日期:2024.02.02

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。

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前言 人们身边的每一台生产设备、每一件智能终端、每一项工作流程,乃至每个人每天的生产生活过程,都不间断地产生新数据。银行、零售、互联网甚至传统的制造业累积了海量的、高增长率、多样化的数据。随着互联网和信息技术的快速发展,数据的种类和数量呈爆炸式增长,以数据为核心的信息革命已悄然发生。进行数据采集、存储、处理、分析、应用和展示,开发数据的功能,发挥数据的作用,最终实现数据的价值,对数据分析和处理提出了更高的要求。各行各业开始逐步开发和应用模型、工具和算法分析数据,从海量数据中总结出规律,辅助决策。 数据分析是大数据时代数学应用的主要方法,也是“互联网+”相关领域的主要数学方法,已经深入科学、技术、工程和现代生活的各个方面。在产品的整个生命周期,包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个阶段,都需要适当运用数据分析过程,以提升有效性,数据分析成为当前企业管理过程中不容忽视的重要支撑点。有了大量完整、真实、有效数据的支撑,企业才能对未来行业的发展趋势进行有效预测,从而采取积极应对措施,制定良好战略。数据分析在各个领域的成功应用,促使企业和政府部门期望各业务部门的工作都由数据分析能力强的人员承担,更希望员工能够探索有效的数据分析方法,并根据实际应用场景分析数据,做出决策。因此,市场对毕业生的数据分析和处理能力提出了更高要求,需要具备良好数据分析技能的人才。这不仅要求学生会使用有效的数据分析工具,而且要求学生能够构建模型和理解算法本身,更需要学生具备跨学科的实践能力,将传统模型和算法逻辑应用到实际生产、生活场景,解决现实问题。 在众多编程语言中,Python语言越来越受到数据分析人员的喜爱。其简洁的语法、强大的功能、丰富的扩展库和开源免费、简单易学的低门槛特点,使得越来越多的公司使用Python进行数据分析领域的软件开发。目前,Python成为最适合做数据分析、数据处理和数据可视化的语言。 本书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。一方面,本书跟踪Python数据分析的发展,精心选择内容,突出重点,强调实用,使知识讲解全面、系统;另一方面,本书将知识融入案例,每个案例都有相关的知识讲解,部分知识点还有用法示例,既有助于知识学习,又有利于应用实践。 本书基于作者主持的Python数据分析混合式课程教学内容完成。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。本书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。本书兼顾理论和实践,学习内容既有基础知识,又有教学案例,还有综合实战。以案例驱动的方式,在案例中体会理论的效果,在实战中领略理论的强大优势并融会贯通,将知识转化为能力,并通过实战检验能力。 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,也可以作为爱好或从事数据分析的研究人员和工程技术人员的参考资料。本书内容新,数据分析案例贴近当前实际应用,重点突出,学以致用。本书逻辑结构流畅,篇幅合理,详略得当,非常适合一个学期18~20周的课程教学。经过三年的混合式教学实践证明,本书主要内容用于本科及研究生一学期的课程教学与实践,内容安排合理,教学过程流畅。 本书主要由山东师范大学于晓梅、山东管理学院李贞、山东师范大学郑向伟和朱磊编著,硕士研究生焦小桐、车雪玉、彭浩玮、付文响、宫兆坤和毛倩参与了素材整理及配套资源制作,赵丽香、尹强参与了校对整理工作,焦小桐还完成了PPT版面设计。此外,本书在写作过程中受到“山东省教育教学研究课题(2020JXY012)”、“山东省研究生教育教学改革研究重点培育项目(SDYJG19171)”、“教育部产学合作协同育人教学内容和课程体系改革项目(202002004035)”和“山东师范大学规划教材建设项目(2020GHJC16)”立项出版资助。 为方便读者实践和练习,对于书中全部任务的数据文件及源代码,读者可以登录“飞桨AI Studio——人工智能学习与实训社区”下载。 由于作者水平有限,书中难免出现一些不足和疏漏之处。如果您有更多宝贵意见,欢迎发送邮件至邮箱685601418@qq.com,期待能够得到您真挚的反馈。同时,本书更新内容将及时在“飞桨AI Studio”官方网站上发布,读者可以关注网站查阅相关信息。 本书配套有教学课件和教学视频,可以扫描如下二维码并下载资源,下载资源并解压后,用微信扫描解压后的资源中的二维码,可以观看讲解视频和教学课件。 作者2022年5月于济南

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  • 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Python课程教学中,内容安排合理,教学过程流畅。

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  • 目录

    第1章数据分析和Python概述1

    1.1数据分析概述1

    1.1.1数据、信息、知识1

    1.1.2数据分析5

    1.1.3数据分析、数据挖掘与机器学习6

    1.2数据分析的基本步骤7

    1.2.1明确目的7

    1.2.2数据收集8

    1.2.3数据预处理8

    1.2.4数据分析10

    1.2.5结果呈现10

    1.2.6撰写报告10

    1.3Python概述10

    1.4Python环境安装与使用12

    1.4.1IDLE开发环境12

    1.4.2Anaconda开发环境17

    1.5Python库简介24

    1.5.1标准库24

    1.5.2扩展库25

    1.6扩展库的获取和安装25

    1.6.1安装pip25

    1.6.2使用pip安装扩展库26

    1.6.3手动安装Python扩展库27

    1.6.4扩展库安装说明28

    1.6.5使用conda安装扩展库29Python数据分析案例教程(微课版)目录第2章Python基本语法30

    2.1Python程序的格式30

    2.1.1缩进要求30

    2.1.2注释31

    2.1.3关键字32

    2.1.4标识符33

    2.1.5常量和变量34

    2.2数据类型35

    2.2.1对象35

    2.2.2基本数据类型36

    2.2.3数字类型36

    2.2.4字符串37

    2.3运算符和表达式42

    2.4程序的基本控制结构46

    2.4.1顺序结构46

    2.4.2分支结构50

    2.4.3循环结构52

    2.5程序的异常处理56

    2.5.1Python中的异常56

    2.5.2try…except…结...

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