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Python程序設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)(微課視頻版)

Python程序設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)(微課視頻版)

定 價(jià):¥59.90

作 者: 李明,陳學(xué)千
出版社: 清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787302629672 出版時(shí)間: 2023-03-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  本書將Python程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)分析案例相結(jié)合,循序漸進(jìn)地介紹Python基礎(chǔ)知識(shí)和數(shù)據(jù)分析及可視化的全過程。全書共2篇13章,第一部分Python程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)篇,從第1~8章,分別介紹Python開發(fā)環(huán)境、Python變量類型運(yùn)算符與表達(dá)式、Python程序控制結(jié)構(gòu)、列表與元組、字典與集合、函數(shù)定義使用、Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、Python數(shù)據(jù)可視化等知識(shí);第二部分?jǐn)?shù)據(jù)分析綜合案例篇,包括第9~13章,共5個(gè)數(shù)據(jù)分析案例,詳細(xì)闡述了數(shù)據(jù)分析及可視化的步驟及內(nèi)容并配有微視頻,全書中的每個(gè)知識(shí)點(diǎn)都有相應(yīng)的實(shí)現(xiàn)代碼和實(shí)例。 本書適合作為高等學(xué)校非計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生學(xué)習(xí)Python程序設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析及可視化使用,也可作為高等教育的專任教師及研究生數(shù)據(jù)分析相關(guān)課程參考用書。

作者簡介

暫缺《Python程序設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)(微課視頻版)》作者簡介

圖書目錄


目錄





第一部分Python程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)篇



第1章Python開發(fā)環(huán)境


1.1Python簡介


1.1.1Python的發(fā)展歷程


1.1.2Python的特點(diǎn)


1.1.3Python的應(yīng)用領(lǐng)域


1.1.4Python的安裝


1.2Python IDLE開發(fā)環(huán)境


1.2.1IDLE簡介


1.2.2使用IDLE環(huán)境創(chuàng)建Python程序


1.3Anaconda 3集成環(huán)境與Jupyter Notebook


1.3.1Anaconda下載與安裝


1.3.2Conda命令用法


1.3.3Jupyter Notebook


1.4Jupyter Notebook使用詳解


1.4.1Jupyter Notebook的啟動(dòng)


1.4.2Jupyter Notebook的編輯界面


1.5擴(kuò)展庫安裝及導(dǎo)入使用


1.6Python編寫規(guī)范


習(xí)題



第2章Python變量類型、運(yùn)算符與表達(dá)式、內(nèi)置函數(shù)


2.1變量與數(shù)據(jù)類型


2.1.1變量


2.1.2常量


2.1.3數(shù)據(jù)類型


2.2運(yùn)算符與表達(dá)式


2.2.1算術(shù)運(yùn)算符


2.2.2關(guān)系運(yùn)算符


2.2.3邏輯運(yùn)算符


2.2.4賦值運(yùn)算符


2.2.5位運(yùn)算符


2.2.6成員運(yùn)算符


2.2.7集合運(yùn)算符


2.2.8運(yùn)算符優(yōu)先級(jí)


2.2.9表達(dá)式


2.3函數(shù)


2.3.1常用內(nèi)置函數(shù)


2.3.2常用標(biāo)準(zhǔn)庫函數(shù)


習(xí)題







第3章Python程序控制結(jié)構(gòu)


3.1選擇結(jié)構(gòu)


3.1.1單分支選擇結(jié)構(gòu)


3.1.2雙分支選擇結(jié)構(gòu)


3.1.3多分支選擇結(jié)構(gòu)


3.1.4嵌套選擇結(jié)構(gòu)


3.2循環(huán)結(jié)構(gòu)


3.2.1for循環(huán)


3.2.2while循環(huán)


3.2.3嵌套循環(huán)


3.2.4循環(huán)控制語句


3.3異常處理


3.3.1異常的常見形式


3.3.2異常處理結(jié)構(gòu)語法


3.4綜合例題


習(xí)題



第4章列表與元組


4.1列表


4.1.1列表的創(chuàng)建及刪除


4.1.2列表元素訪問與切片


4.1.3列表常用方法


4.1.4列表運(yùn)算


4.1.5列表推導(dǎo)式


4.2元組


4.2.1元組的創(chuàng)建及元素訪問


4.2.2元組運(yùn)算符、元組索引與切片


4.2.3生成器推導(dǎo)式


4.3列表與元組的區(qū)別與聯(lián)系


4.4綜合例題


習(xí)題



第5章字典與集合


5.1字典


5.1.1字典的概念與特性


5.1.2字典的創(chuàng)建與刪除


5.1.3字典元素訪問


5.1.4字典元素的增加、修改與刪除


5.1.5字典內(nèi)置函數(shù)與方法


5.2集合


5.2.1集合的概念


5.2.2集合的創(chuàng)建與刪除


5.2.3集合元素的添加與刪除


5.2.4集合常用方法


5.3綜合例題


習(xí)題



第6章函數(shù)定義及使用


6.1函數(shù)定義的語法格式與調(diào)用


6.1.1函數(shù)定義的語法格式與調(diào)用概述


6.1.2遞歸函數(shù)的定義與調(diào)用


6.2函數(shù)參數(shù)


6.2.1位置參數(shù)


6.2.2默認(rèn)參數(shù)


6.2.3關(guān)鍵參數(shù)


6.2.4可變長度參數(shù)


6.3Lambda表達(dá)式


6.4生成器函數(shù)與修飾器函數(shù)


6.4.1生成器函數(shù)的定義與使用


6.4.2修飾器函數(shù)的定義與使用


6.5Python中的包


6.5.1包的創(chuàng)建


6.5.2包的導(dǎo)入


習(xí)題



第7章Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)


7.1NumPy庫


7.1.1NumPy數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)


7.1.2ndarray常見操作


7.1.3常用的操作函數(shù)


7.2Pandas庫


7.2.1Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)


7.2.2Pandas數(shù)據(jù)讀寫


7.2.3Pandas常用操作



第8章Python數(shù)據(jù)可視化


8.1Matplotlib


8.1.1Matplotlib安裝與設(shè)置


8.1.2圖形的基本構(gòu)成


8.1.3基本繪圖流程


8.1.4常用圖形繪制


8.2Pyecharts


8.2.1Pyecharts概述


8.2.2Pyecharts圖表配置項(xiàng)


8.2.3Pyecharts常用圖表繪制


第二部分?jǐn)?shù)據(jù)分析綜合案例篇





第9章白葡萄酒品質(zhì)分析


9.1數(shù)據(jù)集描述


9.2白葡萄酒數(shù)據(jù)分析


9.2.1導(dǎo)入數(shù)據(jù)


9.2.2數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)及數(shù)據(jù)分布


9.2.3數(shù)據(jù)清洗


9.2.4數(shù)據(jù)分析



第10章藥品銷售數(shù)據(jù)分析


10.1案例介紹與數(shù)據(jù)集描述


10.2數(shù)據(jù)清洗


10.2.1數(shù)據(jù)導(dǎo)入


10.2.2選擇子集


10.2.3列名重命名


10.2.4缺失值處理


10.2.5數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換


10.2.6異常值處理


10.2.7數(shù)據(jù)排序


10.3建模分析


10.3.1月均消費(fèi)次數(shù)


10.3.2月均消費(fèi)金額


10.3.3客單價(jià)


10.4可視化分析


10.4.1消費(fèi)趨勢(shì)


10.4.2每月消費(fèi)金額


10.4.3藥品銷售情況



第11章電商用戶行為分析


11.1數(shù)據(jù)集描述與用戶行為分析過程


11.1.1數(shù)據(jù)描述


11.1.2用戶行為分析過程


11.2數(shù)據(jù)清洗


11.2.1導(dǎo)入數(shù)據(jù)并查看


11.2.2更改列名并顯示前100行記錄


11.2.3查看缺失值情況


11.2.4時(shí)間戳列數(shù)據(jù)處理


11.2.5數(shù)據(jù)日期區(qū)間清洗


11.3數(shù)據(jù)讀入Pandas


11.4構(gòu)建模型與分析問題


11.4.1用戶流量及購物情況


11.4.2用戶行為轉(zhuǎn)化漏斗


11.4.3購買率高低與人群特征


11.4.4時(shí)間維度上了解用戶行為習(xí)慣


11.4.5商品維度分析


11.4.6分析總結(jié)



第12章電商平臺(tái)大數(shù)據(jù)消費(fèi)分析


12.1案例背景與目標(biāo)


12.2數(shù)據(jù)集描述


12.3數(shù)據(jù)導(dǎo)入與描述統(tǒng)計(jì)分析


12.3.1導(dǎo)入數(shù)據(jù)


12.3.2數(shù)據(jù)描述統(tǒng)計(jì)分析


12.4數(shù)據(jù)清洗: 異常值檢測(cè)與處理


12.4.1交易時(shí)間異常值檢測(cè)


12.4.2交易時(shí)間異常值處理


12.4.3交易金額異常值處理


12.4.4交易附言缺失處理


12.4.5時(shí)間格式和時(shí)區(qū)轉(zhuǎn)換


12.4.6量綱轉(zhuǎn)換


12.4.7重復(fù)數(shù)據(jù)處理


12.5客戶交易行為分析


12.5.1交易次數(shù)隨時(shí)間變化分析


12.5.2交易金額隨時(shí)間變化分析


12.5.3交易有效時(shí)段限定


12.5.4每天24小時(shí)交易次數(shù)的分布


12.5.5客戶交易次數(shù)的可視化分析


12.5.6客戶平均交易金額的可視化分析


12.5.7客戶交易流入流出次數(shù)的可視化分析


12.5.8客戶交易流入流出金額的可視化分析


12.5.9交易附言詞云圖


12.6客戶標(biāo)簽畫像


12.6.1事實(shí)類標(biāo)簽


12.6.2規(guī)則類標(biāo)簽



第13章銀行客戶信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估


13.1項(xiàng)目背景與目標(biāo)


13.1.1項(xiàng)目背景


13.1.2目標(biāo)


13.2客戶數(shù)據(jù)探索與預(yù)處理


13.2.1數(shù)據(jù)集介紹


13.2.2數(shù)據(jù)導(dǎo)入與格式轉(zhuǎn)換


13.2.3探索性數(shù)據(jù)分析


13.2.4數(shù)據(jù)預(yù)處理


13.3信用評(píng)估指標(biāo)體系構(gòu)建


13.3.1建立信用評(píng)估指標(biāo)體系


13.3.2各新建指標(biāo)定義及實(shí)現(xiàn)代碼


13.4風(fēng)控模型構(gòu)建與應(yīng)用


13.4.1風(fēng)控模型構(gòu)建


13.4.2風(fēng)控模型應(yīng)用


參考文獻(xiàn)



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