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数据分析技术:Python数据分析项目化教程 版权信息
- ISBN：9787040507478
- 条形码：9787040507478 ; 978-7-04-050747-8
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
数据分析技术:Python数据分析项目化教程 本书特色
随着数据分析技术的广泛应用，掌握数据分析技术成为拓宽就业岗位、提升就业水平的重要手段。在众多开发语言中，Python语言是数据分析开发工程师的*。本书介绍使用Python进行数据分析的技术，尤其是使用Numpy和Pandas进行数据分析的技术和方法。根据每章知识点、技能点的不同，设计了多个切合教学主题的案例，便于初学者理解；按照数据分析的过程，本书按顺序讲解了数据质量分析、数据预处理、数据整合等几个主题，每个主题由一些知识模块组成，并穿插实际案例进行讲解，符合学生的学习曲线。本书为新形态一体化教材，配有丰富的教学资源，包括微课视频、课程标准、授课计划、电子教案、授课用PPT、课后习题、习题答案及解析、案例素材、源代码等。学习者可以通过扫描书中的二维码观看微课视频，随扫随学。本书内容分布由浅入深，知识结构合理，适合作为高职高专计算机专业学生学习使用Python进行数据分析的教科书，也可作为零基础开发人员的入门参考书。
数据分析技术:Python数据分析项目化教程 内容简介
随着数据分析技术的广泛应用，掌握数据分析技术成为拓宽就业岗位、提升就业水平的重要手段。在众多开发语言中，Python语言是数据分析开发工程师的首选。本书介绍使用Python进行数据分析的技术，尤其是使用Numpy和Pandas进行数据分析的技术和方法。根据每章知识点、技能点的不同，设计了多个切合教学主题的案例，便于初学者理解；按照数据分析的过程，本书按顺序讲解了数据质量分析、数据预处理、数据整合等几个主题，每个主题由一些知识模块组成，并穿插实际案例进行讲解，符合学生的学习曲线。 本书为新形态一体化教材，配有丰富的教学资源，包括微课视频、课程标准、授课计划、电子教案、授课用PPT、课后习题、习题答案及解析、案例素材、源代码等。学习者可以通过扫描书中的二维码观看微课视频，随扫随学。 本书内容分布由浅入深，知识结构合理，适合作为高职高专计算机专业学生学习使用Python进行数据分析的教科书，也可作为零基础开发人员的入门参考书。
数据分析技术:Python数据分析项目化教程 目录
项目1 搭建Python数据分析开发环境
1.1 情境描述
1.2 任务分析
1.3 任务实施：安装并配置Pvthon开发环境
1.3.1 安装Microsoft Visual C++Build Tools
1.3.2 安装Pvthon
1.3.3 设置环境变量
1.3.4 安装nurrlpy
1.3.5 安装pandas
1.3.6 安装Matplotlib
1.4 拓展任务：安装Alacollda开发环境
1.5 知识储备
1.5.1 IDI—E开发环境介绍
1.5.2 使用pip进行第三方库管理
1.5.3 Arlacorlda开发环境介绍
1.5.4 使用cor、da进行第三方库管理
1.6 课后练习
项目2 点餐系统
2.1 情境描述
2.2 任务分析
2.3 任务实施
2.3.1 设计入口程序
2.3.2 设计费用计算函数
2.3.3 设计点餐模块
2.3.4 设计打印报告模块
2.3.5 设计导出报表模块
2.3.6 退出程序
2.4 知识储备
2.4.1 pytt]on解释器
2.4.2 引入模块
2.4.3 语言基础
2.4.4 控制流
2.4.5 三元表达式
2.4.6 文件操作
2.5 课后练习
项目3 景区游客量统计
3.1 情境描述
3.2 任务分析
3.3 任务实施：使用Python实现
3.3.1 计算九寨沟的游客总量
3.3.2 计算其他景区的游客总数
3，4任务实施：使用numpy和parldas包实现
3.4.1 使用numpy包实现
3.4.2 使用parldas包实现
3.4.3 3种实现方法的比较
3.5 知识储备
3.5.1 数据分析技术简介
3.5.2 CSV文件介绍
3.5.3 Excel文件介绍
3.5.4 Python常用数值类型
3.5.5 字符串类型
3.5.6 布尔值类型
3.5.7 日期和时间类型
3.5.8 元组
3.5.9 列表
3.5.10 字典
3.5.11 集合
3.6 课后练习
项目4 新浪股票分析
4.1 情境描述
4.2 任务分析
4.3 任务实施
4.3.1 计算收盘价常用统计量
4.3.2 计算股价*高值和*低值
4.3.3 计算成交量加权平均价
4.3.4 “周末效应”分析
4.4 知识储备
4.4.1 nurrlpy简介
4.4.2 使用nurrlpy数组对象
4.4.3 使用nurrlpy的函数读写文件
4.5 课后练习
项目5 井下环境监测数据处理
5.1 情境描述
5.2 任务分析
5.3 任务实施
5.3.1 井下温度缺失值和异常值处理
5.3.2 处理其余井下环境指标数据
5.3.3 使用pa rldas处理缺失数据
5.4 知识储备
5.4.1 parldas介绍
5.4.2 parldas的Series对象
5.4.3 parldas的DataFrame对象
5.4.4 使用pa r]das的函数读写文件
5.5 课后练习
项目6 超市商品销售额相关性分析
6.1 情境描述
6.2 任务分析
6.3 任务实施
6.3.1 分析水果和化妆品销售额的相关性
6.3.2 分析化妆品和蔬菜的相关性
6.3.3 分析化妆品和海鲜销售额的相关性
6.3.4 使用parldas分析多种商品销售额的相关性
6.4 知识储备
6.4.1 方差、标准差、协方差、相关系数
6.4.2 使用Matplotlib进行数据可视化
6.5 课后练习
参考文献
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