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內容簡介: |
本书从解决工作中的实际问题出发,以漫画形式讲解数据分析知识,并提炼、总结工作中常用的Python 数据处理、数据分析实战方法与技巧。本书力求通俗易懂地介绍相关知识,在不影响学习、理解效果的前提下,尽可能地避免使用晦涩难懂的Python 编程、统计术语或模型公式,如需了解相关的知识,可查阅相关的图书或资料。本书定位是带领Python 数据分析初学者入门,并能在学习和工作中解决大部分问题,或满足大部分需求。入门后,读者如需进一步学习进阶技能,可自行扩展阅读相关图书或资料。学习是永无止境的,正所谓“师傅领进门,修行在个人”。
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關於作者: |
张文霖,新浪博客“小蚊子数据分析”博主,“谁说菜鸟不会数据分析“系列图书作者,具有多年移动互联网数据分析经验,略懂Excel、PPT、SPSS、Python、SQL等工具。
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目錄:
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第1 章 数据分析概况1.1 数据分析定义1.2 数据分析作用1.3 数据分析步骤1.3.1 明确分析目的和思路1.3.2 数据收集1.3.3 数据处理1.3.4 分析数据1.3.5 数据展现1.3.6 报告撰写1.4 常用的数据分析工具第2 章 Python 概况2.1 Anaconda 安装与使用2.1.1 Anaconda 简介2.1.2 安装Anaconda2.1.3 使用Spyder2.2 变量2.2.1 变量定义2.2.2 变量赋值2.2.3 变量命名2.3 数据类型2.3.1 数值型2.3.2 字符型2.3.3 逻辑型2.4 数据结构2.4.1 列表2.4.2 元组2.4.3 字典2.4.4 序列2.4.5 数据框2.5 函数2.5.1 函数简介2.5.2 Python 内置函数2.5.3 使用函数2.6 模块2.6.1 模块简介2.6.2 Python 标准模块2.6.3 使用模块2.7 Python 编程注意事项第3 章 数据处理3.1 数据导入导出3.1.1 数据导入3.1.2 数据访问3.1.3 数据导出3.2 数据清洗3.2.1 数据排序3.2.2 重复数据处理3.2.3 空格数据处理3.3 数据转换3.3.1 数据类型查看3.3.2 数值转字符3.3.3 字符转数值3.3.4 字符转时间3.3.5 时间转字符3.4 数据抽取3.4.1 字段拆分3.4.2 记录抽取3.5 数据合并3.5.1 记录合并3.5.2 字段合并3.5.3 字段匹配3.6 数据计算3.6.1 简单计算3.6.2 时间计算3.6.3 数据分组第4 章 数据分析4.1 对比分析4.2 描述性分析4.3 分组分析4.4 结构分析4.5 分布分析4.6 交叉分析4.7 矩阵分析4.8 转化分析4.9 RFM 分析4.10 留存分析4.11 生命周期价值分析4.12 简单线性回归第5 章 数据可视化5.1 数据可视化简介5.1.1 什么是数据可视化5.1.2 数据可视化常用图表5.1.3 通过关系选择图表5.1.4 Python 可视化模块5.2 matplotlib 入门5.3 饼图5.4 柱形图5.5 条形图5.6 折线图5.7 面积图5.8 散点图5.9 矩阵图
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