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| 內容簡介： |
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本书采用案例式编写模式，包括7个单元，其中，单元1介绍数据分析的基本概念、流程和常用工具包，单元2介绍数据标注的分类、基本流程及工具的使用，单元3介绍ndarray数组及Python科学计算库NumPy，单元4介绍数据分析处理库pandas，单元5介绍数据可视化工具包Matplotlib和seaborn，单元6介绍分类和回归模型及评价指标，单元7通过两个综合案例讲解数据分析的具体处理过程。 本书可作为各类职业院校人工智能技术应用及相关专业的教材，也可作为人工智能爱好者的自学参考用书。 本书配有电子课件，选用本书作为授课教材的教师可登录机械工业出版社教育服务网（wwwcmpeducom）注册后免费下载，或联系编辑（010-88379807）咨询。
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| 目錄：
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目录前言单元1了解数据分析11数据分析简介12数据分析的应用案例13数据分析步骤单元总结单元2数据标注21数据标注的概念22数据标注的分类23数据标注的基本流程24常用数据标注工具25案例实施：数据标注单元总结评价考核习题单元3数据统计31ndarray数组32NumPy切片与索引33对ndarray进行数学运算34案例实施：基于NumPy的股票统计分析单元总结评价考核习题单元4数据处理41pandas数据结构42运用pandas进行数据处理43运用pandas进行数据统计44案例实施：药品销售数据分析单元总结评价考核习题单元5数据可视化51Matplotlib的两种绘图接口52Matplotlib面向多种图形的接口53seaborn库54案例实施：超市数据分析单元总结评价考核习题单元6数据建模61scikit-learn介绍62KNN算法63决策树分类算法64支持向量机65度量分类模型的性能66度量回归模型的性能67案例实施：手写数字识别单元总结评价考核习题单元7数据分析综合案例案例1：泰坦尼克号幸存者预测案例2：房价预测单元总结参考文献
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前言当前，数据分析被越来越多的个人和企业所重视。数据分析是数学和计算机科学结合的产物，可以将隐藏在数据中的信息集中并提炼出来，从而找出被研究对象的内在规律。在实际应用中，可以帮助人们做出判断，以便采取适当的行动。本书是使用Python进行数据分析的入门教材，在内容选材上尽量涵盖数据分析基础知识的各方面内容，从初学者的角度深入浅出地介绍了数据分析的基本概念、流程和常用工具包的使用，通过生动的示例、简洁的理论讲解和典型的应用案例，帮助学生快速理解并掌握数据分析知识体系。本书为2021年度陕西高等职业教育教学改革研究重点攻关项目《产教融合背景下高职院校产业学院建设运行机制的研究与实践》（项目编号：21GG009）研究成果之一。本书围绕智能数据分析所需要的基础知识和基本技能，对数据分析涉及的概念、常用工具和典型案例做了介绍。其中，单元1介绍数据分析的基本概念、流程和常用工具包，单元2介绍数据标注的分类及工具的使用，单元3介绍ndarray数组及Python科学计算库NumPy，单元4介绍数据分析处理库pandas，单元5介绍数据可视化工具包Matplotlib和seaborn的使用，单元6介绍分类和回归模型评价指标，单元7通过两个综合案例讲解数据分析的具体处理过程。为深入学习领会党的二十大精神，全面落实立德树人根本任务，本书深入挖掘数据分析中的德育元素和职业素养，探索大数据时代人才培养的内容和方法。比如在数据统计案例中，引导学生在法律允许的范围内正确运用技术手段，保护数据安全、网络安全。本书内容适合64学时，教学建议如下：单元名称建议学时单元1了解数据分析4单元2数据标注8单元3数据统计10单元4数据处理12单元5数据可视化10单元6数据建模10单元7数据分析综合案例10本书由国基北盛（南京）科技发展有限公司组编，由李莉、张卫婷、张传勇任主编，刘洪海、伍丹、国海涛、余云峰任副主编，参与编写的还有王春莲、蔡江云、董蕾、王妍、曹建春、张峰连、韩凤文、李永亮、王秀芳、张震。其中，李莉、张卫婷负责编写单元1，张传勇、刘洪海负责编写单元2，伍丹、国海涛、余云峰负责编写单元3，王春莲、曹建春、董蕾负责编写单元4，王妍、蔡江云、张峰连负责编写单元5，韩凤文、王秀芳、李永亮、张震负责编写单元6和单元7。由于编者水平有限，书中难免存在疏漏和不足之处，恳请读者批评指正。编者
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