PYTHON數據分析入門:從數據獲取到可視化 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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瀋祥壯 著

圖書標籤:

• Python
• 數據分析
• 數據可視化
• Pandas
• NumPy
• Matplotlib
• Seaborn
• 數據清洗
• 數據處理
• 入門

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121336539

商品編碼：27235287874

齣版時間：2018-03-01

作  者:瀋祥壯 著作 定  價:59 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2018年03月01日 頁  數:256 裝  幀:平裝 ISBN:9787121336539 ●暫無

內容簡介

暫無

掌握數據洞察力：Python數據分析實戰指南 在這個數據爆炸的時代，理解和運用數據已經成為個人和企業決勝的關鍵。數據不再僅僅是冰冷的數字，而是蘊藏著豐富洞察、驅動決策、塑造未來的寶藏。本書將帶領您踏上一段激動人心的Python數據分析之旅，從零開始，循序漸進地掌握從數據獲取、清洗、處理到深度分析和可視化的一整套實戰技能，讓您能夠自信地駕馭數據，挖掘其潛在價值。 為什麼選擇Python進行數據分析？ Python之所以能在數據科學領域占據如此重要的地位，絕非偶然。它擁有簡潔易懂的語法，強大的社區支持，以及豐富且不斷更新的第三方庫生態係統。這些庫，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn和Scikit-learn等，為數據分析的各個環節提供瞭高效、便捷的工具。無論您是初學者，還是希望深化技術棧的開發者，Python都能為您提供一個靈活且強大的平颱。本書將充分利用這些工具的優勢，讓您在實際操作中感受到Python的強大魅力。 內容導航：從零構建數據分析能力 本書的編寫遵循瞭數據分析的完整流程，旨在幫助您建立起一套完整的知識體係和實戰能力。我們將從最基礎的概念講起，逐步深入到復雜的分析技術。 第一部分：數據分析的基石——Python與核心庫 Python入門與環境搭建： 對於初學者，我們會詳細介紹Python的安裝、配置以及基本的語法特性。您將學習變量、數據類型、運算符、控製流（條件語句、循環語句）等核心概念，並掌握如何編寫和運行Python腳本。同時，我們還會介紹Jupyter Notebook/Lab的使用，這是一個交互式編程環境，非常適閤數據探索和可視化。 NumPy——高效的數值計算利器： NumPy是Python科學計算的基礎，提供瞭強大的N維數組對象。您將學習如何創建和操作NumPy數組，進行各種數學運算，包括嚮量化操作、廣播機製等，這將極大地提高您處理數值數據的效率。 Pandas——數據處理的瑞士軍刀： Pandas是本書的核心工具之一，它提供瞭兩種主要的數據結構：Series（一維帶標簽數組）和DataFrame（二維帶標簽錶格）。您將深入學習如何使用Pandas進行數據的讀取（CSV, Excel, SQL等）、數據清洗（處理缺失值、重復值、異常值）、數據轉換（數據類型轉換、閤並、連接、分組）、數據篩選和排序，以及進行復雜的數據操作。理解Pandas將是您進行任何數據分析任務的關鍵。 第二部分：數據獲取與預處理——打開數據之門 多樣化的數據來源與獲取： 現實世界的數據韆差萬彆，來源廣泛。本書將介紹如何從常見的格式（如CSV、Excel文件）中讀取數據，以及如何連接數據庫（如SQLite、MySQL）並提取數據。更進一步，您還將學習如何使用Requests庫和BeautifulSoup庫，從網頁上抓取公開的數據信息，為您的分析提供更廣闊的數據源。 數據清洗與整理： 原始數據往往是“髒”的，充斥著各種問題。這一部分將是您學習如何“雕琢”數據的過程。您將掌握識彆和處理缺失值（填充、刪除）、識彆和處理重復值、糾正數據格式錯誤、進行數據類型轉換、處理文本數據（字符串操作、正則錶達式）以及檢測和處理異常值的方法。讓您的數據變得乾淨、規範，為後續分析打下堅實基礎。 數據轉換與特徵工程： 有時，原始數據並不直接適閤分析。您將學習如何進行數據轉換，例如創建新特徵、對現有特徵進行編碼（獨熱編碼、標簽編碼）、對數據進行歸一化和標準化，以及如何使用Pandas的強大功能進行數據的分組、聚閤和透視操作。這些技術將幫助您提取更有意義的數據信息，為構建更精確的模型做準備。 第三部分：數據分析與探索——挖掘隱藏的模式 描述性統計分析： 在深入分析之前，瞭解數據的基本特徵至關重要。您將學習如何計算數據的均值、中位數、眾數、標準差、方差、偏度和峰度等統計量，從而全麵把握數據的分布和離散程度。Pandas的describe()方法將成為您快速瞭解數據摘要的得力助手。 數據探索性分析（EDA）： EDA是數據分析的核心步驟，通過可視化和統計手段，發現數據中的模式、趨勢、關聯和異常。您將學習如何使用Pandas進行數據分組、聚閤，以及如何通過關聯矩陣等方法探索特徵之間的關係。 假設檢驗與推斷統計： 在對數據進行觀察後，您可能需要驗證某些假設。本書將引入基本的假設檢驗概念，例如t檢驗、卡方檢驗等，幫助您理解如何從樣本數據推斷總體的統計特性，從而做齣更科學的判斷。 第四部分：數據可視化——讓數據“說話” Matplotlib——繪圖的基礎： Matplotlib是Python中最基礎也是最強大的繪圖庫。您將學習如何創建各種基礎圖錶，如摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖等。掌握如何調整圖錶的樣式，如標題、坐標軸標簽、圖例、顔色、綫型等，使圖錶清晰、美觀。 Seaborn——更美觀、更高級的統計圖錶： Seaborn是基於Matplotlib構建的，提供瞭更高級的接口，能夠輕鬆繪製齣更具統計意義和美觀度的圖錶。您將學習如何使用Seaborn繪製熱力圖、箱綫圖、小提琴圖、分布圖、多變量圖等，從而更直觀地展示數據之間的復雜關係。 交互式可視化： 隨著技術的進步，交互式可視化越來越受歡迎。您將瞭解一些創建交互式圖錶的工具和方法，讓您的受眾能夠與數據進行更深入的互動，發現更多信息。 可視化策略與最佳實踐： 好的可視化不僅僅是繪製圖錶，更重要的是清晰、有效地傳達信息。本書將探討如何根據分析目的選擇閤適的圖錶類型，如何設計易於理解和解讀的可視化作品，以及如何避免常見的可視化陷阱。 第五部分：實際案例與進階應用 真實世界數據分析項目： 為瞭鞏固所學知識，本書將穿插多個實際項目案例，涵蓋不同領域的應用，例如： 電商用戶行為分析： 分析用戶購買數據，識彆高價值用戶，優化推薦策略。 社交媒體情感分析： 爬取社交媒體評論，分析用戶對某一話題的情感傾嚮。 金融時間序列分析： 分析股票價格走勢，進行簡單的預測。 市場營銷數據分析： 分析廣告投放效果，優化營銷預算分配。 模型評估與選擇（初步）： 在完成數據分析後，您可能會接觸到預測模型。本書將初步介紹一些模型評估的指標（如準確率、召迴率、F1分數等），以及如何根據評估結果選擇閤適的模型。 機器學習入門（簡介）： 為瞭讓您對數據分析的未來發展有一個初步的認識，本書會簡要介紹一些常見的機器學習算法（如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹等）及其在數據分析中的應用。 誰適閤閱讀本書？ 本書麵嚮所有對數據分析感興趣的讀者，無論您是： 學生： 希望在校期間打下堅實的數據分析基礎，為未來的學術研究或職業發展做好準備。 職場新人： 渴望掌握數據分析技能，提升職場競爭力，為工作帶來更多的數據洞察。 轉行者： 希望進入數據科學領域，從零開始學習必需的技能。 市場營銷人員： 希望通過數據分析更有效地瞭解客戶，優化營銷策略。 産品經理： 希望通過用戶數據驅動産品迭代和優化。 業務分析師： 希望利用數據更深入地理解業務，發現改進機會。 任何渴望從數據中發現價值的個人。 學習本書，您將收獲： 紮實的數據分析理論基礎。 精通Python數據分析的常用庫，如Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn。 掌握從數據獲取、清洗、處理到可視化的完整流程。 具備獨立完成小型數據分析項目的能力。 培養數據驅動的思維方式，學會用數據解決實際問題。 為進一步學習更高級的數據科學和機器學習技術打下堅實基礎。 數據分析是一個持續學習和實踐的過程。本書提供的不僅僅是知識，更是一套方法論和實操指南。通過本書的學習，您將不僅僅是掌握瞭一門技術，更是開啓瞭一扇通往數據世界的大門，讓您能夠自信地運用數據，洞察未來，創造價值。讓我們一起，用Python解鎖數據的無限可能！

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘述風格非常獨特，讀起來不像一本枯燥的技術手冊，反而更像是在和一個經驗豐富的數據分析師聊天，他用最接地氣的方式，將最核心的知識娓娓道來。我非常喜歡作者在講解算法和模型的部分，雖然是入門，但作者沒有迴避一些統計學和機器學習的基礎概念。比如，在講解綫性迴歸時，作者會從最小二乘法的原理講起，然後介紹Python如何實現，並解釋模型的優缺點。我之前對這些概念一直是一知半解，但通過這本書的講解，我終於有瞭一個比較清晰的認識。書中還涉及瞭一些分類算法，比如邏輯迴歸和決策樹，雖然講解得相對基礎，但足以讓我對這些算法的工作原理有一個初步的瞭解。而且，作者在講解模型評估時，也介紹瞭一些常用的指標，比如準確率、精確率、召迴率、F1分數等，並解釋瞭它們在不同場景下的含義。這讓我明白，模型的好壞不僅僅是看一個數字，而是需要根據具體的業務需求來判斷。此外，書中還提到瞭交叉驗證和過擬閤等概念，這些都是在實際建模過程中非常重要的話題。雖然書中的算法部分沒有做到非常深入，但對於一個初學者來說，已經足夠建立起一個初步的認知框架，並且知道自己下一步應該往哪個方嚮深入學習。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書在案例的選取和設計上，真的下瞭很多功夫。它不是那種“紙上談兵”的書，而是充滿瞭實戰的味道。作者在講解每一個概念或技術時，都會配上一個精心設計的案例，而且這些案例都來源於真實的業務場景，比如用戶行為分析、産品推薦、銷售預測等等。我特彆喜歡書中關於用戶行為分析的部分，通過分析用戶的點擊、瀏覽、購買等行為數據，來瞭解用戶的偏好和習慣，進而進行個性化推薦。作者在這個過程中，詳細講解瞭如何使用Pandas進行數據預處理，如何使用Matplotlib和Seaborn進行可視化，以及如何使用一些簡單的統計方法來挖掘用戶行為背後的規律。而且，作者在講解案例時，還會穿插一些“進階技巧”或者“注意事項”，比如在進行用戶畫像時，需要注意哪些維度，如何避免數據偏差等等，這些都非常有價值。另外，書中還包含瞭關於數據預警和異常檢測的案例，這對於我這種需要監控業務數據的人來說，非常有啓發。總的來說，這本書的案例設計，讓我能夠將學到的知識融會貫通，並且立刻應用到自己的實際工作中，大大提高瞭我的學習效率和解決問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受就是它真正做到瞭“入門”，而且是那種紮實、不留死角的入門。作者在講解數據獲取的部分，就涵蓋瞭從網絡爬蟲（使用Requests庫獲取網頁數據）到數據庫操作（SQLite和MySQL），再到Excel和CSV文件的讀寫。對於我這種習慣於從各種零散數據源收集信息的人來說，這部分內容簡直是福音。我特彆喜歡作者講解爬蟲的部分，用瞭很多實際的例子，比如爬取某個新聞網站的文章標題，或者是某個電商平颱的商品信息。雖然是入門，但作者也沒有迴避一些進階的概念，比如如何處理反爬機製，如何進行數據清洗和預處理。在數據清洗方麵，書中講解瞭如何處理缺失值、異常值、重復值，以及如何進行數據類型轉換和格式統一。這部分內容對我來說至關重要，因為真實世界的數據往往是混亂不堪的，學會瞭這些技巧，我纔能有效地進行後續的分析。而且，作者在講解過程中，始終貫穿著“實際問題導嚮”的原則，每一個技術點都落實在解決某個具體的數據問題上，而不是純粹的理論堆砌。這本書的語言也比較平實易懂，沒有太多晦澀的專業術語，即使是初學者也能輕鬆理解。我感覺這本書就像一個循循善誘的老師，一步一步地引導我走進數據分析的世界，讓我覺得學習過程既充實又有趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度讓我有些意外，它不僅僅是一本“入門”讀物，更像是打下瞭堅實的數據科學基礎。作者在講解數據可視化方麵，用瞭Matplotlib和Seaborn這兩個庫，而且講解得相當到位。從基礎的摺綫圖、柱狀圖、散點圖，到更復雜的箱綫圖、熱力圖、小提琴圖，幾乎涵蓋瞭我們日常數據分析中常用的各種圖錶。我特彆欣賞作者在講解可視化時，不僅僅是告訴我們“怎麼畫”，更重要的是“為什麼這麼畫”。比如，在講解散點圖時，作者會解釋如何通過散點圖來觀察兩個變量之間的相關性；在講解柱狀圖時，會分析如何通過柱狀圖來比較不同類彆的數據。而且，書中還提供瞭很多關於如何美化圖錶的技巧，比如如何設置標題、坐標軸標簽、圖例，如何調整顔色、字體、綫型等，這些細節都能讓我們的可視化結果更加專業、更具說服力。我用書中教的方法，將我們團隊的一個項目數據進行瞭可視化，同事們都覺得圖錶比之前清晰瞭很多，也能更快速地理解數據中的信息。另外，作者還提到瞭如何將圖錶保存成不同的格式，以及如何將多個圖錶組閤成一個復雜的圖集。這本書讓我深刻體會到，優秀的可視化不僅僅是技術的運用，更是一種溝通和錶達的方式，而這本書恰恰在這方麵給瞭我很多啓發。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容真是太豐富瞭，我花瞭整整一個周末纔勉強翻完，而且很多地方還需要反復琢磨。作者在介紹Python的基礎語法時，簡直是事無巨細，從變量類型、運算符，到控製流語句（if、for、while），再到函數定義和類，都講解得非常透徹。我之前對編程一直有些畏懼，總覺得那些代碼符號像是天書，但這本書的例子都非常貼近實際，比如用for循環來處理學生成績，用函數來封裝計算過程，這些都讓我覺得編程不再遙不可及。而且，書中還特彆強調瞭代碼的可讀性和規範性，比如如何寫注釋，如何命名變量，這對我這個初學者來說真的太重要瞭，一下子就建立瞭良好的編程習慣。除瞭基礎語法，作者還深入講解瞭NumPy和Pandas這兩個核心庫，特彆是Pandas的數據結構（Series和DataFrame）以及各種操作，比如數據的讀取、篩選、排序、閤並、分組聚閤等等，簡直就是數據處理的瑞士軍刀！我用它處理瞭一份真實的銷售數據，感覺效率比之前手動Excel不知道高到哪裏去瞭。我印象最深刻的是，作者在講解Pandas時，不是簡單地羅列API，而是通過一個個實際的業務場景來演示這些API的用法，比如如何找齣銷量最好的産品，如何計算不同地區的平均銷售額，這些都讓我對數據分析的應用有瞭更直觀的感受。總的來說，這本書為我打開瞭Python數據分析的大門，讓我覺得即使是零基礎，也能一步步掌握這項技能。