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編輯推薦: |
实战:大量的案例实操及程序实例
高效:一本书解决常见数据分析问题
完整:涵盖业界主流套件,提供完整的工具链
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內容簡介: |
数据时代的来临带动了新一波的智能革命,数据与算法驱动了各个领域的改变。在几个市场热门的讨论议题中,都可以看到数据应用扮演的角色。在面对真实世界的数据时,有许许多多的事情需要考虑。本书试图从务实的角度开始,结合理论与实践去探索数据科学的真实世界,帮助读者一步一步地培养数据时代下的思维与技术。本书将从基础的 Python 编程开始,以数据分析的流程为主轴一步一步地解析,然后展开介绍数据收集、数据前处理、特征工程、探索式分析等。本书系统性地从函数库开始学习,并拓展到不同的应用场景。 本书实用性强,提供数据分析所必需的编程技能的培训,以及常见第三方软件和库的使用方法;以数据科学家、数据分析师等数据应用工作的实践经验作为培养目标,适合对 Python与数据分析有兴趣的人阅读。
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關於作者: |
张维元,毕业于中国台湾清华大学,主要研究领域为大数据应用。目前在多家初创公司担任工程师及技术顾问,曾担任大型技术会议的演讲嘉宾与软件课程讲师。擅长网站开发及数据科学,精通Python与JavaScript语言。
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目錄:
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第1章 数据分析与Python
1.1 数据分析概述 / 002
1.1.1 数据分析兴起与发展的时代背景 / 002
1.1.2 什么是数据分析 / 003
1.1.3 数据分析的发展方向 / 003
1.1.4 大数据与厚数据 / 005
1.1.5 数据挖掘、机器学习与深度学习 / 006
1.2 数据项目 / 007
1.2.1 定义数据项目 / 008
1.2.2 数据项目团队的组成 / 008
1.2.3 数据项目的分析流程 / 009
1.3 Python与数据分析的关系 / 011
1.3.1 为什么要用Python进行数据分析 / 011
1.3.2 Python的数据分析系统 / 011
1.4 数据分析人员的学习地图 / 012
1.4.1 怎样成为数据分析人员 / 012
1.4.2 技能树养成之路 / 013
第2章 Python基础
2.1 Python简介 / 016
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內容試閱:
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为什么要写这本书?
数据时代下,数据将驱动很多领域产生有趣的新进展。数据的使用也变成了一个实
用的技能,不再仅限于计算机或统计学行业。在这个技术的推动之下,任何领域的人或
多或少都应该要培养数据的思考与使用能力。本书将以浅显易懂的内容与实务场景,逐
步培养数据开发者的相应技能。
本书采用Python作为主要的程序语言,Python语言拥有简单、易用、易上手、社区
资源丰富等优点,特别在数据分析这个领域,它有很多优秀的第三方套件,能够帮助开
发者专注项目本身。本书与其他图书的主要区别是,先系统分析几个数据分析中的主流
套件,再进一步将场景拉回实际应用。本书以数据分析的流程为主轴一步一步解析各个
环节,包括数据收集、数据前处理、特征工程、探索式分析等,让读者全面、深入、透
彻地理解Python的数据分析套件,并将其用于实际应用。
本书有何特色?
1. 涵盖Python用于数据分析的主流工具
本书涵盖了数据收集的Request、BeautifulSoup、Seleium套件,以及高效能的数学运
算工具NumPy、串起数据与程序分析的Pandas,还有用于视觉化呈现数据的Matplotlib。
2. 解析与深入探讨数据分析的步骤
本书将套件与工具应用到不同的使用情境,对数据收集、数据前处理、特征工程、
探索式分析等每个环节的实践内容进行深入探讨。
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