內(nèi)容實(shí)用——理論與實(shí)踐結(jié)合，重點(diǎn)突出應(yīng)用

體系完善——構(gòu)建完整的大數(shù)據(jù)專業(yè)解決方案

產(chǎn)教融合——高校企業(yè)共參與，對(duì)標(biāo)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)

資源豐富——微課、課件、教案、源碼、答案

“Python數(shù)據(jù)分析”是信息管理、計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)等專業(yè)的大數(shù)據(jù)方向及人工智能方向的專業(yè)核心課程之一，課程設(shè)置學(xué)期位于職業(yè)能力形成階段，主要講解大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)理論、分析工具、分析方法等。課程目標(biāo)是使學(xué)生能夠熟練運(yùn)用Python工具來解決實(shí)際問題，同時(shí)讓學(xué)生掌握在不同領(lǐng)域使用Python擴(kuò)展模塊解決大數(shù)據(jù)處理問題的方法，要求學(xué)生通過課堂教學(xué)和實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練后，具有初步處理數(shù)據(jù)、獨(dú)立分析數(shù)據(jù)的能力。數(shù)據(jù)分析作為一種從數(shù)據(jù)中提煉信息的方法，在就業(yè)方面也是多個(gè)崗位要求掌握的技能。

本書致力于推動(dòng)數(shù)據(jù)分析的普及教育，深入淺出地介紹了數(shù)據(jù)分析相關(guān)知識(shí)，使用通俗易懂的語言進(jìn)行講述，內(nèi)容包括Python語言的語法特點(diǎn)以及數(shù)據(jù)分析的流程思路，并結(jié)合典型應(yīng)用展開闡述，從基本知識(shí)和數(shù)據(jù)分析的邏輯關(guān)系角度，使讀者建立起數(shù)據(jù)分析的知識(shí)體系和框架。本書不局限于知識(shí)和技能的介紹，更注重從數(shù)理思維的角度引發(fā)讀者探索數(shù)據(jù)世界的興趣，激發(fā)求知欲，使其通過理論學(xué)習(xí)和實(shí)踐過程的反復(fù)迭代，在認(rèn)識(shí)客觀世界的方法上有更加深刻的認(rèn)識(shí)，這也是辯證唯物主義實(shí)踐觀和認(rèn)識(shí)觀的一種學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

本書共9章，前6章為理論部分，包括Python簡(jiǎn)介及數(shù)據(jù)分析概述、Python語言基礎(chǔ)、科學(xué)計(jì)算庫NumPy、數(shù)據(jù)處理庫Pandas、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析方法；后面3章結(jié)合數(shù)據(jù)分析的典型案例，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)演練。

本書的編寫注重可讀性和邏輯性，并在章節(jié)中增加了課程思政的案例和內(nèi)容，將知識(shí)傳授、能力培養(yǎng)和價(jià)值塑造有機(jī)融合。本書由馮志輝、趙磊、李放擔(dān)任主編，魚明、陳慧穎、陳祥擔(dān)任副主編。本書的Pandas講解及案例編程部分得到了東北師范大學(xué)趙志銘的支持和幫助，另外在本書編寫過程中，智慧云未來科技（北京）有限公司黃智慧總經(jīng)理和北京普開數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司劉生副總經(jīng)理給予了技術(shù)指導(dǎo)，中國(guó)水利水電出版社的領(lǐng)導(dǎo)和編輯也給予了很大的支持與幫助，并付出了辛勤勞動(dòng)，在此一并向他們表示衷心感謝。

由于編者水平有限，加之時(shí)間倉(cāng)促，書中難免存在錯(cuò)誤和不妥之處，懇請(qǐng)讀者批評(píng)指正。

編 者

2023年9月

前言
第1章　Python簡(jiǎn)介及數(shù)據(jù)分析概述 1
1.1　Python簡(jiǎn)介 1
1.1.1　Python語言的特點(diǎn) 1
1.1.2　Python語言的應(yīng)用領(lǐng)域 2
1.2　Python開發(fā)環(huán)境部署 3
1.2.1　下載對(duì)應(yīng)版本安裝文件 4
1.2.2　Python的安裝及相關(guān)文件介紹 6
1.3　擴(kuò)展庫的安裝 9
1.4　開發(fā)環(huán)境應(yīng)用示例 12
1.4.1　Anaconda的功能介紹及安裝 12
1.4.2　JupyterLab的使用及文本數(shù)據(jù)分析
實(shí)例演示 14
1.5　數(shù)據(jù)分析概述 18
1.5.1　數(shù)據(jù)分析的過程 18
1.5.2　數(shù)據(jù)分析常用擴(kuò)展庫 19
本章小結(jié) 20
練習(xí)1 20
第2章　Python語言基礎(chǔ) 22
2.1　數(shù)據(jù)類型 22
2.1.1　數(shù)值 22
2.1.2　字符串 24
2.1.3　列表 25
2.1.4　元組 25
2.1.5　集合 26
2.1.6　字典 26
2.2　數(shù)據(jù)類型的共有方法 27
2.2.1　索引 27
2.2.2　切片 28
2.2.3　提取長(zhǎng)度 28
2.2.4　統(tǒng)計(jì) 28
2.2.5　確認(rèn)成員身份 29
2.2.6　刪除變量 29
2.3　字符串、列表、元組、集合及字典的方法 30
2.3.1　字符串的方法 30
2.3.2　列表的方法 33
2.3.3　元組的方法 35
2.3.4　集合的方法 36
2.3.5　字典的方法 38
2.4　內(nèi)置函數(shù)、內(nèi)置模塊與自定義函數(shù) 40
2.4.1　內(nèi)置函數(shù) 40
2.4.2　高級(jí)函數(shù) 41
2.4.3　help()函數(shù) 43
2.4.4　內(nèi)置函數(shù)與內(nèi)置模塊的區(qū)別 44
2.4.5　常用的內(nèi)置模塊 44
2.4.6　自定義函數(shù) 44
2.5　類和對(duì)象 47
2.5.1　類和對(duì)象的概念 47
2.5.2　類和對(duì)象的使用 47
2.5.3　類和對(duì)象實(shí)例演示 48
2.6　讀取數(shù)據(jù)文件 50
本章小結(jié) 51
練習(xí)2 51
第3章　科學(xué)計(jì)算庫NumPy 54
3.1　NumPy簡(jiǎn)介 54
3.2　NumPy中的對(duì)象 55
3.2.1　ndarray對(duì)象 56
3.2.2　array對(duì)象的屬性和方法 58
3.2.3　NumPy創(chuàng)建數(shù)組 58
3.3　NumPy中數(shù)組的索引 62
3.3.1　數(shù)組的維度和基本索引 62
3.3.2　高級(jí)索引 63
3.4　Numpy中的統(tǒng)計(jì)函數(shù) 64
3.5　Numpy中的矩陣操作 66
本章小結(jié) 67
練習(xí)3 68
第4章　數(shù)據(jù)處理庫Pandas 70
4.1　Pandas簡(jiǎn)介 70
4.1.1　Pandas的安裝與導(dǎo)入 70
4.1.2　數(shù)據(jù)類型Series 71
4.1.3　數(shù)據(jù)類型DataFrame 71
4.2　數(shù)據(jù)文件讀取 72
4.2.1　excel文件讀取 72
4.2.2　csv文件讀取 73
4.3　數(shù)據(jù)類型Series和DataFrame 73
4.3.1　Series常見的屬性與方法 73
4.3.2　DataFrame常見的屬性與方法 84
4.4　Pandas的高級(jí)操作 95
4.4.1　Pandas的高級(jí)操作簡(jiǎn)介 95
4.4.2　Pandas數(shù)據(jù)分析案例1 97
4.4.3　Pandas數(shù)據(jù)分析案例2 99
本章小結(jié) 107
練習(xí)4 107
第5章　數(shù)據(jù)可視化 109
5.1　數(shù)據(jù)可視化簡(jiǎn)介 109
5.2　Matplotlib可視化 110
5.2.1　Matplotlib散點(diǎn)圖示例 111
5.2.2　Matplotlib線圖示例 112
5.2.3　Matplotlib柱狀圖示例 113
5.2.4　Matplotlib餅圖示例 114
5.2.5　Matplotlib箱線圖示例 115
5.2.6　Matplotlib直方圖示例 116
5.2.7　Matplotlib多子圖示例 117
5.3　Pandas繪圖 120
本章小結(jié) 125
練習(xí)5 125
第6章　數(shù)據(jù)分析方法 127
6.1　數(shù)據(jù)分析方法概述 127
6.1.1　ETL（Extract-Transform-Load） 127
6.1.2　數(shù)據(jù)分析中常用的方法 128
6.2　數(shù)據(jù)預(yù)處理 128
6.2.1　異常值處理 128
6.2.2　缺失值處理 129
6.2.3　歸一化處理 129
6.3　分類與預(yù)測(cè) 130
6.3.1　決策樹 130
6.3.2　樸素貝葉斯 134
6.3.3　支持向量機(jī) 136
6.3.4　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 139
6.4　回歸 142
6.4.1　線性回歸 142
6.4.2　非線性回歸 143
6.5　聚類 144
6.5.1　層次聚類 144
6.5.2　非層次聚類 146
本章小結(jié) 147
練習(xí)6 147
第7章　電影數(shù)據(jù)分析 150
7.1　項(xiàng)目簡(jiǎn)介 150
7.2　代碼實(shí)現(xiàn) 150
7.2.1　數(shù)據(jù)清洗 150
7.2.2　編程打分 153
7.2.3　其他數(shù)據(jù)類型處理 157
7.2.4　建模分析 162
本章小結(jié) 165
練習(xí)7 165
第8章　客戶價(jià)值分析 166
8.1　項(xiàng)目簡(jiǎn)介 166
8.2　代碼實(shí)現(xiàn) 167
8.2.1　數(shù)據(jù)清洗 167
8.2.2　客戶屬性與客戶流失的關(guān)系分析 171
8.2.3　產(chǎn)品屬性與客戶流失的關(guān)系分析 175
8.2.4　客戶行為與客戶流失的關(guān)系分析 179
本章小結(jié) 187
練習(xí)8 187
第9章　房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)分析 188
9.1　項(xiàng)目簡(jiǎn)介 188
9.2　代碼實(shí)現(xiàn) 189
9.2.1　線性回歸 194
9.2.2　隨機(jī)森林 197
9.2.3　支持向量機(jī) 199
9.2.4　模型評(píng)估比較 201
本章小結(jié) 201
練習(xí)9 201
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18. C程序設(shè)計(jì)實(shí)踐教程 [劉衛(wèi)國(guó)]
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21. C++案例項(xiàng)目精講 [主編 楊國(guó)興]
22. 勞動(dòng)爭(zhēng)議處理實(shí)務(wù) [主編 王秀卿 羅靜]
23. 工程數(shù)學(xué) [主編 郭立娟 王海]
24. 語音識(shí)別理論與實(shí)踐 [主編　莫宏偉]
25. 武術(shù)基礎(chǔ)教程 [主編 李代勇 謝志民]
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28. SwiftUI完全開發(fā) [李智威 著]
29. 電工電子技術(shù)基礎(chǔ) [主編 劉 軍 楊國(guó)龍 劉天成]
30. MySQL數(shù)據(jù)庫項(xiàng)目式教程 [陳亞峰]