Python基础教程+利用Python进行数据分析（Python学习套装 共两册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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MagnusLieHetland 著

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• 实战

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 人民邮电出版社等

ISBN：9787115353528

商品编码：10189483014

出版时间：2014-06-01

数据科学的起点：从理论到实践的探索之旅 在这数据爆炸的时代，掌握从海量信息中挖掘价值的能力，已不再是少数专业人士的专利，而是成为每个人提升竞争力、赋能工作与生活的重要技能。本书正是为你量身打造的起点，它将引领你踏入迷人的数据科学世界，为你揭示数据背后的故事，教会你如何与数据对话，并最终利用数据做出更明智的决策。 本书旨在为那些对数据科学充满好奇，渴望系统学习相关知识与技能，却又不知从何下手的朋友们提供一条清晰的学习路径。 我们理解，零基础的学习者可能会因为概念的抽象、工具的复杂而望而却步。因此，本书在内容编排上，力求循序渐进，从最基础的概念入手，逐步深入，将理论与实践紧密结合，确保你在学习过程中能够理解、掌握并灵活运用。 核心内容概览： 本书将涵盖数据科学的多个关键领域，旨在为你构建一个扎实而全面的知识体系。 第一部分：数据科学导论与基础概念 什么是数据科学？ 我们将从宏观层面理解数据科学的定义、重要性以及它在当今社会中的地位。你将了解到数据科学不仅仅是技术，更是一种思维方式，一种解决问题的方法论。 数据科学的生命周期： 学习数据项目是如何从构思、数据收集、数据清洗、数据探索、模型构建到最终部署和评估的。理解这个流程，有助于你规划和执行自己的数据项目。 数据类型与结构： 掌握不同类型的数据（如结构化数据、非结构化数据、半结构化数据）及其存储方式（如数据库、文件），为后续的数据处理打下基础。 数据获取的途径与方法： 了解数据可以从哪里来？我们将介绍网络爬虫、API接口、数据库查询、文件读取等常见的数据获取方式。 数据探索性分析（EDA）的重要性： 探索性数据分析是理解数据的第一步。我们将介绍如何通过可视化和统计方法来初步了解数据的分布、潜在模式、异常值以及变量之间的关系。 第二部分：数据处理与清洗的核心技能 数据的质量直接决定了分析结果的可靠性。本部分将聚焦于数据清洗和预处理这一至关重要但常常被忽视的环节。 数据清洗的挑战与策略： 学习如何识别和处理缺失值（如删除、填充）、异常值（如检测、移除或变换）、重复值。 数据格式转换与统一： 掌握将不同格式的数据（如CSV, Excel, JSON, XML）统一为便于分析的格式，以及日期、文本等数据类型的标准化处理。 数据集成与合并： 学习如何将来自不同来源的数据集进行合并、连接（join）和追加（append），构建完整的数据视图。 数据变换与特征工程基础： 了解如何对原始数据进行变换，以提取更有意义的特征。这包括数据标准化、归一化、编码（如独热编码）、以及创建新的特征变量。 处理文本数据： 文本数据是信息的重要载体。你将学习如何进行文本清洗（去除噪声、分词）、文本向量化（如TF-IDF）等基本处理。 第三部分：数据可视化：让数据“开口说话” 数据可视化是理解和传达数据洞察的强大工具。本部分将带你掌握各种可视化技术，将抽象的数据转化为直观的图表。 可视化原则与技巧： 学习如何选择合适的可视化类型来展示不同类型的数据和分析目的，以及如何设计清晰、有效的图表。 常用图表类型详解： 描述性图表： 如柱状图、折线图、饼图、散点图，用于展示数据的分布、趋势和构成。 关系型图表： 如散点图矩阵、热力图，用于探索变量间的相关性。 分布型图表： 如直方图、箱线图、小提琴图，用于展示数据的分布特征。 地理空间可视化： 如地图、热力图层，用于展示数据在地理位置上的分布。 交互式可视化： 学习如何创建交互式图表，允许用户探索数据、进行钻取，从而获得更深入的洞察。 构建仪表盘（Dashboard）： 了解如何将多个可视化图表整合到一个统一的仪表盘中，以便全面监控关键指标和展示分析结果。 第四部分：数据分析方法与模型入门 在掌握了数据处理和可视化的基础后，我们将进入数据分析的核心——运用统计方法和机器学习模型来发现模式、预测未来。 描述性统计： 深入理解均值、中位数、方差、标准差、百分位数等基本统计量，并学会如何计算和解释它们。 推断性统计入门： 了解假设检验、置信区间等概念，为进行更严谨的数据推断打下基础。 相关性分析与回归分析： 学习如何量化变量之间的线性关系，并使用回归模型来预测一个变量如何随另一个变量变化。 分类问题入门： 介绍常见的分类算法，如逻辑回归、决策树，用于将数据划分为不同的类别。 聚类分析入门： 学习如何将相似的数据点分组，发现数据中的自然群落。 模型评估基础： 理解模型的准确性、精确率、召回率等评估指标，学会如何判断一个模型的好坏。 案例研究与应用场景： 通过具体的案例，展示如何将所学的分析方法应用于解决实际问题，例如市场细分、用户行为分析、销售预测等。 本书特色： 实战导向： 我们不会停留在理论层面，而是通过大量的实例和代码演示，让你亲手操作，将知识转化为技能。 循序渐进： 内容设计由浅入深，即便你是完全的初学者，也能轻松跟上学习节奏。 概念清晰： 复杂的技术和统计概念，我们将用通俗易懂的语言进行解释，配以直观的比喻和图示。 覆盖面广： 尽管是入门读物，但本书依然涵盖了数据科学最核心的几个方面，为你未来的深入学习打下坚实基础。 激发兴趣： 我们相信，通过亲身实践和体验数据带来的价值，你将对数据科学产生浓厚的兴趣，并愿意为此投入更多精力。 谁适合阅读本书？ 对数据分析和数据科学感兴趣的在校学生。 希望提升数据处理和分析能力的职场人士，无论你是市场营销、产品运营、金融分析还是其他领域。 想要为自己的职业生涯增加新技能的程序员或IT从业者。 任何渴望理解并利用数据解决实际问题的朋友。 本书的价值： 阅读本书，你将不仅仅是获得了一堆知识，更是掌握了一种新的思维方式和解决问题的方法。你将能够： 更有效地理解和处理各种数据。 从复杂的数据中发现有价值的洞察。 用直观的可视化语言向他人清晰地传达数据信息。 初步构建简单的数据分析模型，并对其进行评估。 为进一步学习更高级的数据科学技术和工具打下坚实的基础。 数据科学的魅力在于它能够帮助我们拨开迷雾，看清事物本质。本书就是你通往这个精彩世界的第一扇门。让我们一起，开启这段令人兴奋的数据探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

这套书的组合简直是为我量身定做的！我一直对用数据来驱动决策很感兴趣，也知道Python在数据分析领域有着举足轻重的地位，但苦于没有合适的入门材料。拿到这套书后，我简直欣喜若狂。《Python基础教程》为我打下了坚实的基础，让我能够理解后面的数据分析概念。而《利用Python进行数据分析》则让我真正体会到了Python在数据科学领域的强大威力。我最喜欢的部分是关于数据可视化。过去，我总是依赖Excel来制作一些简单的图表，但这本书让我看到了更广阔的天地。matplotlib和seaborn库的介绍，让我能够创建出更加精美、更具信息量的图表。我学习了如何绘制散点图来观察两个变量之间的关系，如何用柱状图来比较不同类别的数据，以及如何用热力图来展示数据的相关性。这些可视化技术不仅帮助我更清晰地理解数据，也让我能够更有效地向他人传达我的分析结果。这本书还涉及了统计分析的一些基本方法，比如均值、中位数、标准差等等，这些都是进行数据分析不可或缺的工具。总的来说，这套书给了我很大的启发，让我看到了一个全新的学习方向，也给了我足够的信心去探索数据科学的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这套书真的是我最近的“宝藏”！我是一名完全没有编程基础的初学者，一直对数据分析很感兴趣，但又怕编程太难。朋友推荐了这套书，我抱着试试看的心态入手了，结果完全超出了我的预期。 《Python基础教程》这本书就像一位和蔼可亲的老师，循序渐进地讲解Python的方方面面。从最简单的“Hello, World!”开始，到变量、数据类型、控制流，再到函数、模块……每一步都讲得非常清晰透彻。我最喜欢的是它里面大量的代码示例，很多时候我都会跟着敲一遍，然后稍微改动一下，看看会发生什么，这种动手实践的感觉真的太棒了。而且，书中的练习题也非常有针对性，能够帮助我巩固当天学到的知识。我记得有一次，我卡在一个循环的问题上很久，看了书上的讲解，再做了几道题，豁然开朗，那种成就感简直难以言喻！更让我惊喜的是，即使是对于一些稍微复杂一点的概念，比如面向对象编程，作者也用很生动的比喻和案例来解释，让我这个零基础的人也能勉强理解。这本书的排版也很舒服，代码块和文字区分得很好，读起来一点都不费劲。我之前也尝试过一些在线教程，但总觉得碎片化，而这本教材给我一种系统性的感觉，仿佛打下了坚实的根基，让我对后续的学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对编程一直有种畏难情绪，总觉得代码是给“聪明人”看的。但接触到这套书之后，我的想法彻底改变了。《Python基础教程》这本书，就像一位耐心十足的导师，把复杂的概念拆解成易于理解的小块。它没有上来就给我灌输晦涩难懂的术语，而是从最基本的原理讲起，比如为什么需要变量，为什么要有循环，为什么要有函数。我喜欢书中那种循序渐进的讲解方式，每一章都会在前一章的基础上进行延伸，让我感觉自己是在一步步地搭建知识的大厦，而不是在原地踏步。更重要的是，这本书的代码示例非常丰富，而且都是可以直接运行的，我常常会一边看书一边敲代码，然后自己尝试着修改参数，看看结果会有什么不同。这种“玩中学”的方式，让我对Python的掌握速度大大加快。我特别欣赏作者在解释一些核心概念时，会用到一些生活化的比喻，让抽象的编程概念变得生动有趣。比如，讲到函数的时候，作者会把它比作一个“工具箱”，可以把一些重复性的操作打包起来，需要的时候直接调用。这种类比真的帮助我建立起了对编程逻辑的直观理解。

评分☆☆☆☆☆

我最近在研究如何将Python应用到更专业的领域，无意中看到了这套书。我对“数据分析”这个概念一直很模糊，只知道它很重要，但具体怎么做却一无所知。当我翻开这套书的第二册时，我才真正意识到它的价值。作者不仅仅是罗列了一些常用的函数和方法，而是将整个数据分析的流程进行了系统的梳理。从原始数据的获取，到数据清洗、探索性分析，再到建模和结果的呈现，每一步都讲得非常细致。我尤其喜欢书中关于数据可视化部分的讲解，它教我如何选择合适的图表类型来表达不同的信息，并且如何通过图表来发现数据中的潜在规律。对于我这种刚刚接触数据领域的人来说，这简直是福音。同时，我发现这本书也让我对Python的理解更上了一个台阶，原来很多之前觉得很难理解的Python概念，在结合数据处理的场景后，竟然变得容易理解了。比如，列表推导式和lambda函数，在数据处理中简直是神器，大大提高了我的代码效率。这本书的例子非常贴近实际工作场景，读起来很有代入感，让我觉得我学习的不仅仅是理论知识，更是可以直接应用到工作中的技能。

评分☆☆☆☆☆

《利用Python进行数据分析》这本书，则是我打开数据世界大门的钥匙。在学习了基础的Python语法之后，我迫不及待地想用它来处理数据。这本书的内容非常实用，它不仅仅是介绍了一些库，而是真正地教会了我如何运用这些工具来解决实际问题。NumPy和Pandas是这本书的重点，我感觉我花了大量的时间在理解这两个库上，因为它们实在是太强大了。从数据的导入、清洗、转换，到各种统计分析、可视化，这本书都给出了非常详尽的步骤和代码。我印象最深刻的是关于数据清洗的部分，现实中的数据往往是混乱不堪的，缺失值、异常值、重复值……这本书教我如何一步步地识别并处理这些问题，让我体会到了数据处理的“艺术”。 Pandas的DataFrame结构更是让我眼前一亮，它就像一个电子表格，但操作起来比Excel灵活太多了。作者还讲解了matplotlib和seaborn等可视化库，我学会了如何用图表来直观地展示数据，比如绘制柱状图、折线图、散点图等等，这对于理解数据背后的规律非常有帮助。这本书的内容密度很大，需要反复阅读和实践，但每次回顾都能发现新的亮点，感觉自己离数据分析师又近了一步。

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好

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很好不错

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非常非常非常好

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看起来还不错

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发货很快，质量也很好的哦，值得推荐

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不错

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评分☆☆☆☆☆

怎么说呢 适合新手吧 感觉内容还是有点少