PYTHON数据分析入门:从数据获取到可视化 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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沈祥壮 著

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• Python
• 数据分析
• 数据可视化
• Pandas
• NumPy
• Matplotlib
• Seaborn
• 数据清洗
• 数据处理
• 入门

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121336539

商品编码：27235287874

出版时间：2018-03-01

作  者:沈祥壮 著作 定  价:59 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2018年03月01日 页  数:256 装  帧:平装 ISBN:9787121336539 ●暂无

内容简介

暂无

掌握数据洞察力：Python数据分析实战指南 在这个数据爆炸的时代，理解和运用数据已经成为个人和企业决胜的关键。数据不再仅仅是冰冷的数字，而是蕴藏着丰富洞察、驱动决策、塑造未来的宝藏。本书将带领您踏上一段激动人心的Python数据分析之旅，从零开始，循序渐进地掌握从数据获取、清洗、处理到深度分析和可视化的一整套实战技能，让您能够自信地驾驭数据，挖掘其潜在价值。 为什么选择Python进行数据分析？ Python之所以能在数据科学领域占据如此重要的地位，绝非偶然。它拥有简洁易懂的语法，强大的社区支持，以及丰富且不断更新的第三方库生态系统。这些库，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn和Scikit-learn等，为数据分析的各个环节提供了高效、便捷的工具。无论您是初学者，还是希望深化技术栈的开发者，Python都能为您提供一个灵活且强大的平台。本书将充分利用这些工具的优势，让您在实际操作中感受到Python的强大魅力。 内容导航：从零构建数据分析能力 本书的编写遵循了数据分析的完整流程，旨在帮助您建立起一套完整的知识体系和实战能力。我们将从最基础的概念讲起，逐步深入到复杂的分析技术。 第一部分：数据分析的基石——Python与核心库 Python入门与环境搭建： 对于初学者，我们会详细介绍Python的安装、配置以及基本的语法特性。您将学习变量、数据类型、运算符、控制流（条件语句、循环语句）等核心概念，并掌握如何编写和运行Python脚本。同时，我们还会介绍Jupyter Notebook/Lab的使用，这是一个交互式编程环境，非常适合数据探索和可视化。 NumPy——高效的数值计算利器： NumPy是Python科学计算的基础，提供了强大的N维数组对象。您将学习如何创建和操作NumPy数组，进行各种数学运算，包括向量化操作、广播机制等，这将极大地提高您处理数值数据的效率。 Pandas——数据处理的瑞士军刀： Pandas是本书的核心工具之一，它提供了两种主要的数据结构：Series（一维带标签数组）和DataFrame（二维带标签表格）。您将深入学习如何使用Pandas进行数据的读取（CSV, Excel, SQL等）、数据清洗（处理缺失值、重复值、异常值）、数据转换（数据类型转换、合并、连接、分组）、数据筛选和排序，以及进行复杂的数据操作。理解Pandas将是您进行任何数据分析任务的关键。 第二部分：数据获取与预处理——打开数据之门 多样化的数据来源与获取： 现实世界的数据千差万别，来源广泛。本书将介绍如何从常见的格式（如CSV、Excel文件）中读取数据，以及如何连接数据库（如SQLite、MySQL）并提取数据。更进一步，您还将学习如何使用Requests库和BeautifulSoup库，从网页上抓取公开的数据信息，为您的分析提供更广阔的数据源。 数据清洗与整理： 原始数据往往是“脏”的，充斥着各种问题。这一部分将是您学习如何“雕琢”数据的过程。您将掌握识别和处理缺失值（填充、删除）、识别和处理重复值、纠正数据格式错误、进行数据类型转换、处理文本数据（字符串操作、正则表达式）以及检测和处理异常值的方法。让您的数据变得干净、规范，为后续分析打下坚实基础。 数据转换与特征工程： 有时，原始数据并不直接适合分析。您将学习如何进行数据转换，例如创建新特征、对现有特征进行编码（独热编码、标签编码）、对数据进行归一化和标准化，以及如何使用Pandas的强大功能进行数据的分组、聚合和透视操作。这些技术将帮助您提取更有意义的数据信息，为构建更精确的模型做准备。 第三部分：数据分析与探索——挖掘隐藏的模式 描述性统计分析： 在深入分析之前，了解数据的基本特征至关重要。您将学习如何计算数据的均值、中位数、众数、标准差、方差、偏度和峰度等统计量，从而全面把握数据的分布和离散程度。Pandas的describe()方法将成为您快速了解数据摘要的得力助手。 数据探索性分析（EDA）： EDA是数据分析的核心步骤，通过可视化和统计手段，发现数据中的模式、趋势、关联和异常。您将学习如何使用Pandas进行数据分组、聚合，以及如何通过关联矩阵等方法探索特征之间的关系。 假设检验与推断统计： 在对数据进行观察后，您可能需要验证某些假设。本书将引入基本的假设检验概念，例如t检验、卡方检验等，帮助您理解如何从样本数据推断总体的统计特性，从而做出更科学的判断。 第四部分：数据可视化——让数据“说话” Matplotlib——绘图的基础： Matplotlib是Python中最基础也是最强大的绘图库。您将学习如何创建各种基础图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图等。掌握如何调整图表的样式，如标题、坐标轴标签、图例、颜色、线型等，使图表清晰、美观。 Seaborn——更美观、更高级的统计图表： Seaborn是基于Matplotlib构建的，提供了更高级的接口，能够轻松绘制出更具统计意义和美观度的图表。您将学习如何使用Seaborn绘制热力图、箱线图、小提琴图、分布图、多变量图等，从而更直观地展示数据之间的复杂关系。 交互式可视化： 随着技术的进步，交互式可视化越来越受欢迎。您将了解一些创建交互式图表的工具和方法，让您的受众能够与数据进行更深入的互动，发现更多信息。 可视化策略与最佳实践： 好的可视化不仅仅是绘制图表，更重要的是清晰、有效地传达信息。本书将探讨如何根据分析目的选择合适的图表类型，如何设计易于理解和解读的可视化作品，以及如何避免常见的可视化陷阱。 第五部分：实际案例与进阶应用 真实世界数据分析项目： 为了巩固所学知识，本书将穿插多个实际项目案例，涵盖不同领域的应用，例如： 电商用户行为分析： 分析用户购买数据，识别高价值用户，优化推荐策略。 社交媒体情感分析： 爬取社交媒体评论，分析用户对某一话题的情感倾向。 金融时间序列分析： 分析股票价格走势，进行简单的预测。 市场营销数据分析： 分析广告投放效果，优化营销预算分配。 模型评估与选择（初步）： 在完成数据分析后，您可能会接触到预测模型。本书将初步介绍一些模型评估的指标（如准确率、召回率、F1分数等），以及如何根据评估结果选择合适的模型。 机器学习入门（简介）： 为了让您对数据分析的未来发展有一个初步的认识，本书会简要介绍一些常见的机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树等）及其在数据分析中的应用。 谁适合阅读本书？ 本书面向所有对数据分析感兴趣的读者，无论您是： 学生： 希望在校期间打下坚实的数据分析基础，为未来的学术研究或职业发展做好准备。 职场新人： 渴望掌握数据分析技能，提升职场竞争力，为工作带来更多的数据洞察。 转行者： 希望进入数据科学领域，从零开始学习必需的技能。 市场营销人员： 希望通过数据分析更有效地了解客户，优化营销策略。 产品经理： 希望通过用户数据驱动产品迭代和优化。 业务分析师： 希望利用数据更深入地理解业务，发现改进机会。 任何渴望从数据中发现价值的个人。 学习本书，您将收获： 扎实的数据分析理论基础。 精通Python数据分析的常用库，如Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn。 掌握从数据获取、清洗、处理到可视化的完整流程。 具备独立完成小型数据分析项目的能力。 培养数据驱动的思维方式，学会用数据解决实际问题。 为进一步学习更高级的数据科学和机器学习技术打下坚实基础。 数据分析是一个持续学习和实践的过程。本书提供的不仅仅是知识，更是一套方法论和实操指南。通过本书的学习，您将不仅仅是掌握了一门技术，更是开启了一扇通往数据世界的大门，让您能够自信地运用数据，洞察未来，创造价值。让我们一起，用Python解锁数据的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容真是太丰富了，我花了整整一个周末才勉强翻完，而且很多地方还需要反复琢磨。作者在介绍Python的基础语法时，简直是事无巨细，从变量类型、运算符，到控制流语句（if、for、while），再到函数定义和类，都讲解得非常透彻。我之前对编程一直有些畏惧，总觉得那些代码符号像是天书，但这本书的例子都非常贴近实际，比如用for循环来处理学生成绩，用函数来封装计算过程，这些都让我觉得编程不再遥不可及。而且，书中还特别强调了代码的可读性和规范性，比如如何写注释，如何命名变量，这对我这个初学者来说真的太重要了，一下子就建立了良好的编程习惯。除了基础语法，作者还深入讲解了NumPy和Pandas这两个核心库，特别是Pandas的数据结构（Series和DataFrame）以及各种操作，比如数据的读取、筛选、排序、合并、分组聚合等等，简直就是数据处理的瑞士军刀！我用它处理了一份真实的销售数据，感觉效率比之前手动Excel不知道高到哪里去了。我印象最深刻的是，作者在讲解Pandas时，不是简单地罗列API，而是通过一个个实际的业务场景来演示这些API的用法，比如如何找出销量最好的产品，如何计算不同地区的平均销售额，这些都让我对数据分析的应用有了更直观的感受。总的来说，这本书为我打开了Python数据分析的大门，让我觉得即使是零基础，也能一步步掌握这项技能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格非常独特，读起来不像一本枯燥的技术手册，反而更像是在和一个经验丰富的数据分析师聊天，他用最接地气的方式，将最核心的知识娓娓道来。我非常喜欢作者在讲解算法和模型的部分，虽然是入门，但作者没有回避一些统计学和机器学习的基础概念。比如，在讲解线性回归时，作者会从最小二乘法的原理讲起，然后介绍Python如何实现，并解释模型的优缺点。我之前对这些概念一直是一知半解，但通过这本书的讲解，我终于有了一个比较清晰的认识。书中还涉及了一些分类算法，比如逻辑回归和决策树，虽然讲解得相对基础，但足以让我对这些算法的工作原理有一个初步的了解。而且，作者在讲解模型评估时，也介绍了一些常用的指标，比如准确率、精确率、召回率、F1分数等，并解释了它们在不同场景下的含义。这让我明白，模型的好坏不仅仅是看一个数字，而是需要根据具体的业务需求来判断。此外，书中还提到了交叉验证和过拟合等概念，这些都是在实际建模过程中非常重要的话题。虽然书中的算法部分没有做到非常深入，但对于一个初学者来说，已经足够建立起一个初步的认知框架，并且知道自己下一步应该往哪个方向深入学习。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受就是它真正做到了“入门”，而且是那种扎实、不留死角的入门。作者在讲解数据获取的部分，就涵盖了从网络爬虫（使用Requests库获取网页数据）到数据库操作（SQLite和MySQL），再到Excel和CSV文件的读写。对于我这种习惯于从各种零散数据源收集信息的人来说，这部分内容简直是福音。我特别喜欢作者讲解爬虫的部分，用了很多实际的例子，比如爬取某个新闻网站的文章标题，或者是某个电商平台的商品信息。虽然是入门，但作者也没有回避一些进阶的概念，比如如何处理反爬机制，如何进行数据清洗和预处理。在数据清洗方面，书中讲解了如何处理缺失值、异常值、重复值，以及如何进行数据类型转换和格式统一。这部分内容对我来说至关重要，因为真实世界的数据往往是混乱不堪的，学会了这些技巧，我才能有效地进行后续的分析。而且，作者在讲解过程中，始终贯穿着“实际问题导向”的原则，每一个技术点都落实在解决某个具体的数据问题上，而不是纯粹的理论堆砌。这本书的语言也比较平实易懂，没有太多晦涩的专业术语，即使是初学者也能轻松理解。我感觉这本书就像一个循循善诱的老师，一步一步地引导我走进数据分析的世界，让我觉得学习过程既充实又有趣。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书在案例的选取和设计上，真的下了很多功夫。它不是那种“纸上谈兵”的书，而是充满了实战的味道。作者在讲解每一个概念或技术时，都会配上一个精心设计的案例，而且这些案例都来源于真实的业务场景，比如用户行为分析、产品推荐、销售预测等等。我特别喜欢书中关于用户行为分析的部分，通过分析用户的点击、浏览、购买等行为数据，来了解用户的偏好和习惯，进而进行个性化推荐。作者在这个过程中，详细讲解了如何使用Pandas进行数据预处理，如何使用Matplotlib和Seaborn进行可视化，以及如何使用一些简单的统计方法来挖掘用户行为背后的规律。而且，作者在讲解案例时，还会穿插一些“进阶技巧”或者“注意事项”，比如在进行用户画像时，需要注意哪些维度，如何避免数据偏差等等，这些都非常有价值。另外，书中还包含了关于数据预警和异常检测的案例，这对于我这种需要监控业务数据的人来说，非常有启发。总的来说，这本书的案例设计，让我能够将学到的知识融会贯通，并且立刻应用到自己的实际工作中，大大提高了我的学习效率和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度让我有些意外，它不仅仅是一本“入门”读物，更像是打下了坚实的数据科学基础。作者在讲解数据可视化方面，用了Matplotlib和Seaborn这两个库，而且讲解得相当到位。从基础的折线图、柱状图、散点图，到更复杂的箱线图、热力图、小提琴图，几乎涵盖了我们日常数据分析中常用的各种图表。我特别欣赏作者在讲解可视化时，不仅仅是告诉我们“怎么画”，更重要的是“为什么这么画”。比如，在讲解散点图时，作者会解释如何通过散点图来观察两个变量之间的相关性；在讲解柱状图时，会分析如何通过柱状图来比较不同类别的数据。而且，书中还提供了很多关于如何美化图表的技巧，比如如何设置标题、坐标轴标签、图例，如何调整颜色、字体、线型等，这些细节都能让我们的可视化结果更加专业、更具说服力。我用书中教的方法，将我们团队的一个项目数据进行了可视化，同事们都觉得图表比之前清晰了很多，也能更快速地理解数据中的信息。另外，作者还提到了如何将图表保存成不同的格式，以及如何将多个图表组合成一个复杂的图集。这本书让我深刻体会到，优秀的可视化不仅仅是技术的运用，更是一种沟通和表达的方式，而这本书恰恰在这方面给了我很多启发。