孔夫子旧书网-网上买书卖书、古旧书收藏品交易平台 孔夫子旧书网-网上买书卖书、古旧书收藏品交易平台 占位居中 孔夫子旧书网-网上买书卖书、古旧书收藏品交易平台
商品
拍卖区
在售
已售
搜索历史
搜索
高级搜索

Python数据分析（项目式）

Python数据分析（项目式）
分享
扫描下方二维码分享到微信
打开微信，点击右上角”+“，
使用”扫一扫“即可将网页分享到朋友圈。
作者: , ,
出版社: 人民邮电出版社
2022-01
版次: 1
ISBN: 9787115569554
定价: 39.80
装帧: 其他
开本: 其他
纸张: 胶版纸
页数: 156页
字数: 234千字
分类: 教材教辅考试>教材>高职教材>计算机与互联网
5人买过
  • 本书紧跟数据分析的发展新趋势，基于Python的数据分析平台和工具，系统介绍数据分析的相关知识与技能。本书共7个项目，分为3部分：基础部分、数据分析部分、机器学习实战部分。基础部分包括项目一和项目二，介绍数据分析环境的搭建，以及NumPy的理论和实践知识；数据分析部分包括项目三～项目六，结合案例介绍数据检查、数据呈现、数据多维化等，涵盖真实数据分析工作的完整流程；机器学习实战部分只包括项目七，利用一个神经网络实战案例呈现机器学习的完整过程。
      本书选用真实度高的实践案例，深入浅出地介绍与数据分析相关的理论和实践知识。本书可作为高校数据分析相关课程的教材，也可供刚进入数据分析领域的人员及具有实践经验的从业者学习、参考使用。 刘凯洋，男，讲师，1978.12出生。 1999.7月毕业于西安交通大学计算机科学系。 1999.7-2004.10 毕业于香港科技大学计算机科学系，获得博士学位。 2005.6至今 深圳职业技术学院从事教学和科研工作 主持2006年校级科研项目《基于嵌入式的网络安全系统》，参与了2009年国家精品课程《Oracle数据库系统管理》，以作者发表论文3篇。主要研究方向为图论、自然语言处理等 基础部分

    项目一　数据分析概述与环境配置　1

    1.1　项目背景　1

    1.2　技能图谱　3

    1.3　工具介绍　4

    1.3.1　Python介绍　4

    1.3.2　核心包介绍　5

    1.3.3　辅助工具介绍　6

    1.4　工作环境配置　7

    1.4.1　安装Python　7

    1.4.2　配置虚拟环境　8

    1.4.3　安装第三方包　9

    1.5　Jupyter Notebook使用入门　10

    1.5.1　Notebook架构　10

    1.5.2　Notebook启动　10

    1.5.3　Notebook主页基本操作　11

    1.5.4　Notebook的保存　12

    1.6　项目总结　12

    项目二　NumPy实战　13

    2.1　项目背景　13

    2.2　技能图谱　14

    2.3　数组介绍　14

    2.3.1　创建数组　15

    2.3.2　了解数组特性　18

    2.3.3　了解广播　20

    2.3.4　练习　23

    2.4　数组基本操作　24

    2.4.1　变换数组　24

    2.4.2　访问数组　26

    2.4.3　复制数组　29

    2.4.4　练习　31

    2.5　数组常用操作　32

    2.5.1　使用ufunc　32

    2.5.2　查询数组　34

    2.5.3　排序数组　35

    2.5.4　练习　37

    2.6　项目总结　38

    数据分析部分

    项目三　全球气温变化趋势（一）——数据检查　39

    3.1　项目背景　39

    3.2　技能图谱　40

    3.3　数据获取　40

    3.3.1　了解获取途径　40

    3.3.2　了解项目数据　41

    3.3.3　练习　41

    3.4　数据读入　41

    3.4.1　了解数据格式　42

    3.4.2　读入数据文件　42

    3.4.3　处理读入异常　43

    3.4.4　练习　43

    3.5　数据检查　43

    3.5.1　查看数据集大小　44

    3.5.2　查看列标签和数据类型　44

    3.5.3　了解数据结构　45

    3.5.4　练习　46

    3.6　数据内容访问　47

    3.6.1　采用[]方式　47

    3.6.2　采用.[i]loc方式　49

    3.6.3　采用表达式方式　51

    3.6.4　数据可视化　52

    3.6.5　练习　53

    3.7　项目总结　53

    项目四　全球气温变化趋势（二）——数据分析　54

    4.1　项目背景　54

    4.2　技能图谱　55

    4.3　列处理　55

    4.3.1　重命名列标签　55

    4.3.2　删除、合并列　56

    4.3.3　转换日期数据　57

    4.3.4　练习　58

    4.4　索引处理　58

    4.4.1　设置单级索引　59

    4.4.2　设置多级索引　60

    4.4.3　查询索引　61

    4.4.4　练习　63

    4.5　统计分析　64

    4.5.1　实现数据排序　64

    4.5.2　实现简单统计　65

    4.5.3　实现分组统计　66

    4.5.4　练习　70

    4.6　项目总结　71

    项目五　全球气温变化趋势（三）——数据呈现　72

    5.1　项目背景　72

    5.2　技能图谱　73

    5.3　数据清洗　73

    5.3.1　处理缺失值　74

    5.3.2　检测异常值　75

    5.3.3　处理异常值　78

    5.3.4　练习　81

    5.4　数据转换　82

    5.4.1　实现数据替换　82

    5.4.2　实现离散化　83

    5.4.3　实现重取样　83

    5.4.4　练习　84

    5.5　数据可视化　84

    5.5.1　绘制折线图　84

    5.5.2　绘制饼图　88

    5.5.3　绘制柱状图　89

    5.5.4　练习　94

    5.6　项目总结　98

    项目六　全球气温变化趋势（四）——数据多维化　99

    6.1　项目背景　99

    6.2　技能图谱　99

    6.3　数据拆分与拼接　100

    6.3.1　了解轴向　100

    6.3.2　拆分数据　101

    6.3.3　拼接数据　103

    6.3.4　练习　109

    6.4　数据透视表　109

    6.4.1　了解数据透视表　109

    6.4.2　使用pivot_table()　110

    6.4.3　使用crosstab()　113

    6.4.4　练习　115

    6.5　项目总结　115

    机器学习实战部分

    项目七　机器学习实战——模型的自我学习　117

    7.1　项目背景　117

    7.2　技能图谱　119

    7.3　背景知识介绍　119

    7.3.1　了解人工智能　120

    7.3.2　了解机器学习　125

    7.3.3　了解人工智能实际应用　129

    7.3.4　练习　130

    7.4　神经网络简介　130

    7.4.1　了解神经网络　132

    7.4.2　了解常见神经网络　136

    7.4.3　了解CNN　139

    7.4.4　练习　143

    7.5　CNN实战　143

    7.5.1　预处理数据　143

    7.5.2　构建和训练模型　146

    7.5.3　分析模型性能　148

    7.5.4　练习　153

    7.6　项目总结　155
  • 内容简介:
    本书紧跟数据分析的发展新趋势，基于Python的数据分析平台和工具，系统介绍数据分析的相关知识与技能。本书共7个项目，分为3部分：基础部分、数据分析部分、机器学习实战部分。基础部分包括项目一和项目二，介绍数据分析环境的搭建，以及NumPy的理论和实践知识；数据分析部分包括项目三～项目六，结合案例介绍数据检查、数据呈现、数据多维化等，涵盖真实数据分析工作的完整流程；机器学习实战部分只包括项目七，利用一个神经网络实战案例呈现机器学习的完整过程。
      本书选用真实度高的实践案例，深入浅出地介绍与数据分析相关的理论和实践知识。本书可作为高校数据分析相关课程的教材，也可供刚进入数据分析领域的人员及具有实践经验的从业者学习、参考使用。
  • 作者简介:
    刘凯洋，男，讲师，1978.12出生。 1999.7月毕业于西安交通大学计算机科学系。 1999.7-2004.10 毕业于香港科技大学计算机科学系，获得博士学位。 2005.6至今 深圳职业技术学院从事教学和科研工作 主持2006年校级科研项目《基于嵌入式的网络安全系统》，参与了2009年国家精品课程《Oracle数据库系统管理》，以作者发表论文3篇。主要研究方向为图论、自然语言处理等
  • 目录:
    基础部分

    项目一　数据分析概述与环境配置　1

    1.1　项目背景　1

    1.2　技能图谱　3

    1.3　工具介绍　4

    1.3.1　Python介绍　4

    1.3.2　核心包介绍　5

    1.3.3　辅助工具介绍　6

    1.4　工作环境配置　7

    1.4.1　安装Python　7

    1.4.2　配置虚拟环境　8

    1.4.3　安装第三方包　9

    1.5　Jupyter Notebook使用入门　10

    1.5.1　Notebook架构　10

    1.5.2　Notebook启动　10

    1.5.3　Notebook主页基本操作　11

    1.5.4　Notebook的保存　12

    1.6　项目总结　12

    项目二　NumPy实战　13

    2.1　项目背景　13

    2.2　技能图谱　14

    2.3　数组介绍　14

    2.3.1　创建数组　15

    2.3.2　了解数组特性　18

    2.3.3　了解广播　20

    2.3.4　练习　23

    2.4　数组基本操作　24

    2.4.1　变换数组　24

    2.4.2　访问数组　26

    2.4.3　复制数组　29

    2.4.4　练习　31

    2.5　数组常用操作　32

    2.5.1　使用ufunc　32

    2.5.2　查询数组　34

    2.5.3　排序数组　35

    2.5.4　练习　37

    2.6　项目总结　38

    数据分析部分

    项目三　全球气温变化趋势（一）——数据检查　39

    3.1　项目背景　39

    3.2　技能图谱　40

    3.3　数据获取　40

    3.3.1　了解获取途径　40

    3.3.2　了解项目数据　41

    3.3.3　练习　41

    3.4　数据读入　41

    3.4.1　了解数据格式　42

    3.4.2　读入数据文件　42

    3.4.3　处理读入异常　43

    3.4.4　练习　43

    3.5　数据检查　43

    3.5.1　查看数据集大小　44

    3.5.2　查看列标签和数据类型　44

    3.5.3　了解数据结构　45

    3.5.4　练习　46

    3.6　数据内容访问　47

    3.6.1　采用[]方式　47

    3.6.2　采用.[i]loc方式　49

    3.6.3　采用表达式方式　51

    3.6.4　数据可视化　52

    3.6.5　练习　53

    3.7　项目总结　53

    项目四　全球气温变化趋势（二）——数据分析　54

    4.1　项目背景　54

    4.2　技能图谱　55

    4.3　列处理　55

    4.3.1　重命名列标签　55

    4.3.2　删除、合并列　56

    4.3.3　转换日期数据　57

    4.3.4　练习　58

    4.4　索引处理　58

    4.4.1　设置单级索引　59

    4.4.2　设置多级索引　60

    4.4.3　查询索引　61

    4.4.4　练习　63

    4.5　统计分析　64

    4.5.1　实现数据排序　64

    4.5.2　实现简单统计　65

    4.5.3　实现分组统计　66

    4.5.4　练习　70

    4.6　项目总结　71

    项目五　全球气温变化趋势（三）——数据呈现　72

    5.1　项目背景　72

    5.2　技能图谱　73

    5.3　数据清洗　73

    5.3.1　处理缺失值　74

    5.3.2　检测异常值　75

    5.3.3　处理异常值　78

    5.3.4　练习　81

    5.4　数据转换　82

    5.4.1　实现数据替换　82

    5.4.2　实现离散化　83

    5.4.3　实现重取样　83

    5.4.4　练习　84

    5.5　数据可视化　84

    5.5.1　绘制折线图　84

    5.5.2　绘制饼图　88

    5.5.3　绘制柱状图　89

    5.5.4　练习　94

    5.6　项目总结　98

    项目六　全球气温变化趋势（四）——数据多维化　99

    6.1　项目背景　99

    6.2　技能图谱　99

    6.3　数据拆分与拼接　100

    6.3.1　了解轴向　100

    6.3.2　拆分数据　101

    6.3.3　拼接数据　103

    6.3.4　练习　109

    6.4　数据透视表　109

    6.4.1　了解数据透视表　109

    6.4.2　使用pivot_table()　110

    6.4.3　使用crosstab()　113

    6.4.4　练习　115

    6.5　项目总结　115

    机器学习实战部分

    项目七　机器学习实战——模型的自我学习　117

    7.1　项目背景　117

    7.2　技能图谱　119

    7.3　背景知识介绍　119

    7.3.1　了解人工智能　120

    7.3.2　了解机器学习　125

    7.3.3　了解人工智能实际应用　129

    7.3.4　练习　130

    7.4　神经网络简介　130

    7.4.1　了解神经网络　132

    7.4.2　了解常见神经网络　136

    7.4.3　了解CNN　139

    7.4.4　练习　143

    7.5　CNN实战　143

    7.5.1　预处理数据　143

    7.5.2　构建和训练模型　146

    7.5.3　分析模型性能　148

    7.5.4　练习　153

    7.6　项目总结　155
查看详情
相关分类
一年级 二年级 三年级 四年级 五年级 六年级 小升初 小学通用 初一 初二 初三 中考 初中通用 高一
相关图书 / 更多
Python数据分析（项目式）
Python和PySpark数据分析
(加)乔纳森·里乌
￥49.56 起
Python数据分析（项目式）
Python机器学习入门与实践 从深度学习到生成对抗网络GAN 深入浅出GAN生成对抗网络 实战gan TensorFlow与Keras 人工智能技术书籍
（日）大关真之
￥37.50 起
Python数据分析（项目式）
Python语言程序设计
王刚
￥10.80 起
Python数据分析（项目式）
Python代码编程 学科项目式编程（六年级）
冯建刚
￥7.60 起
Python数据分析（项目式）
Python机器学习 ： 核心技术与开发实战 周志华西瓜书机器学习实战伴侣书
[美]普拉提克·乔希 著；李现伟 译者；颉腾文化 出品；阿尔伯托·阿尔塔桑切斯（美）；曾小健
￥50.00 起
Python数据分析（项目式）
Python语言程序设计（微课版）
宁爱军 何志永
￥23.80 起
Python数据分析（项目式）
Python数据分析从入门到精通（第2版）
明日科技
￥38.61 起
Python数据分析（项目式）
Python数据分析与挖掘
齐福利
￥30.86 起
Python数据分析（项目式）
Python基础与应用(互联网+教育新形态一体化系列教材)
李喆时、谢家立、赵丽 编
￥5.50 起
Python数据分析（项目式）
Python数据分析与可视化项目实战
王振丽
￥40.58 起
Python数据分析（项目式）
Python爬虫从菜鸟到高手
李宁
￥50.00 起
Python数据分析（项目式）
Python程序设计基础教程
\"孙海龙 王济军\
￥14.73 起
© 2002-2024 Kongfz.com 孔夫子旧书网 版权所有
关于孔网 联系我们 帮助中心 版权隐私 广告业务 工作机会 移动版 图书目录 图书标签 热搜书籍 作家大全