Python工程应用--数据分析基础与实践(高等学校新工科应用型人才培养系列教材)(中文)

Python工程应用 数据分析基础与实践 郭奕,黄永茂编著
  • 作者:郭奕 编著 黄永茂 编著
  • 出版社:西安 西安电子科技大学出版社 2021
  • 页数:247页
  • 索书号:TP311.561/536
  • ISBN:9787560659435
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内容简介
本书重点介绍了Python的基础知识以及利用Python进行数据分析的方法,通过对大量实际案例的分析以及部分理论的解读,使读者能够利用Python语言进行程序设计,同时掌握利用Python进行数据获取、预处理、分析和挖掘的整个开发过程。 本书包含三个部分:Python语言基础、数据分析基础、数据分析实战。每一部分都结合大量实际例程进行了解读。其中,Python语言基础部分重点介绍了Python编程环境的安装和搭建、基本的Python语法以及Python面向对象程序设计方法;数据分析基础部分重点介绍了利用Python进行数据的获取、存储、预处理、分析等过程的实现方法;数据分析实战部分通过四个完整的案例展现了如何利用Python对实际的数据分析问题进行处理。 本书可作为计算机、电子信息类专业教材。 本书免费提供书中程序代码和数据集、PPT及案例讲解视频等资源,需要的读者可扫描封面二维码查看。
目录
第一篇 Python语言基础
第1章 走进Python
1.1 了解Python
1.1.1 什么是Python
1.1.2 Python的产生与发展
1.1.3 Python的特点
1.1.4 Python的应用
1.2 Python的安装
1.2.1 Python官方版本的安装
1.2.2 Anaconda的安装
1.3 开发环境搭建
1.3.1 Jupyter Notebook的安装
1.3.2 PyCharm的安装
本章小结
思考题
第2章 Python语法基础
2.1 第一个Python程序
2.1.1 技术要点
2.1.2 利用Jupyter Notebook实现
2.1.3 利用PyCharm实现
2.2 Python的基本语法
2.2.1 编码问题
2.2.2 Python的标识符和保留字
2.2.3 Python的注释
2.2.4 行与缩进
2.2.5 Python中多行语句的表示
2.2.6 Python中模块的引用
2.3 变量与基本数据类型
2.3.1 变量
2.3.2 标准数据类型
2.4 流程控制
2.4.1 条件语句
2.4.2 循环语句
2.5 函数、模块和包
2.5.1 函数
2.5.2 模块和包
2.6 异常处理
本章小结
思考题
第3章 Python面向对象程序设计
3.1 面向对象的基本概念
3.1.1 面向对象程序设计的基本思想
3.1.2 面向对象程序设计的基本特性
3.2 类和对象
3.2.1 类的定义
3.2.2 对象的创建和使用
3.3 属性和方法
3.3.1 访问机制
3.3.2 方法
3.3.3 属性
3.3.4 类和静态方法
3.4 类的继承
3.4.1 类的继承
3.4.2 组合
3.5 应用举例
本章小结
思考题
第二篇 数据分析基础
第4章 数据分析概述
4.1 新冠病毒与数据分析
4.2 数据分析的概念和流程
4.2.1 什么是数据分析
4.2.2 数据分析的一般流程
4.3 数据分析与相关概念的关系
4.3.1 数据科学、数据分析与机器学习
4.3.2 Python与数据分析
本章小结
思考题
第5章 常用数据分析库介绍
5.1 NumPy
5.1.1 NumPy库的安装
5.1.2 NumPy的导入
5.1.3 创建数组
5.1.4 查询数组类型
5.1.5 数组的其他创建方式
5.1.6 数组元素的存取
5.1.7 ufunc运算
5.1.8 矩阵的运算
5.2 Pandas
5.2.1 Pandas的安装
5.2.2 Pandas的导入
5.2.3 Series
5.2.4 DataFrame
5.3 Matplotlib
5.3.1 Matplotlib的安装
5.3.2 Matplotlib的导入
5.3.3 基本绘图plot命令
5.3.4 绘制多窗口图形
5.3.5 文本注释
5.4 Scipy
5.4.1 Scipy的安装
5.4.2 Scipy的引入
5.4.3 最小二乘法
5.4.4 非线性方程的求解
5.5 Scikit-Learn
5.5.1 Scikit-Learn的安装
5.5.2 Scikit-Learn的数据集
5.5.3 Scikit-Learn的使用
本章小结
思考题
第6章 数据获取与存储
6.1 数据获取概述
6.1.1 数据来源
6.1.2 本地数据获取
6.2 网络数据获取基础
6.2.1 爬虫概述
6.2.2 预备知识
6.3 网络数据获取进阶
6.4 数据存储与提取
本章小结
思考题
第7章 数据预处理
7.1 数据预处理概述
7.2 数据预分析
7.2.1 统计特性分析
7.2.2 数据质量分析
7.3 数据清理
7.3.1 异常值处理
7.3.2 缺失值处理
7.4 数据集成
7.4.1 实体识别
7.4.2 冗余属性识别
7.5 数据变换
7.5.1 简单函数变换
7.5.2 归一化
7.5.3 连续属性离散化
7.6 数据规约
7.6.1 属性规约
7.6.2 数值规约
7.7 Python的主要数据预处理函数
本章小结
思考题
第8章 数据分析
8.1 描述性数据分析
8.1.1 数据集中趋势描述
8.1.2 数据离散程度描述
8.1.3 数据分布形态
8.1.4 代码示例
8.2 探索性数据分析
8.2.1 探索性数据分析描述
8.2.2 代码示例
8.3 预测性数据分析
8.3.1 概述
8.3.2 多元线性回归
8.4 撰写数据报告
本章小结
思考题
第三篇 数据分析实战
第9章 超市销售数据分析
9.1 案例任务
9.2 案例主要实现流程
9.2.1 数据预处理
9.2.2 生鲜类商品和一般商品每天的销售金额表
9.2.3 一月各大类商品销售金额的占比饼图
9.2.4 顾客画像
9.3 详细实现及结果展示
9.3.1 数据预处理
9.3.2 生鲜类商品和一般商品每天的销售金额表
9.3.3 一月各大类商品销售金额的占比饼图
9.3.4 顾客画像
本章小结
思考题
第10章 学生校园消费行为分析
10.1 案例任务
10.2 案例主要实现流程
10.3 详细实现及结果展示
10.3.1 数据获取
10.3.2 数据预处理
10.3.3 食堂就餐行为分析
本章小结
思考题
第11章 金州勇士队夺取NBA冠军的秘密
11.1 案例任
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