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内容简介:
本书重点介绍Python语言在处理数据、分析数据及数据可视化方面的应用技巧,内容涉及数据分析软件介绍、数据的收集与整理、Python数据分析编程基础、数据的探索性分析及可视化、数据的直观分析及可视化、数据的统计分析及可视化、数据的模型分析及可视化、数据的预测分析及可视化、数据的决策分析及可视化、数据的在线分析及可视化。本书内容丰富,图文并茂,可操作性强且便于查阅,主要面向希望应用Python进行数据分析的读者,能有效地帮助读者提高数据处理与分析的水平,提升工作效率。书中的例子数据和习题数据都可在作者的学习博客http://Rstat.leanote.com下载使用,也可登录华信教育资源网http://www.hxedu.com.cn免费下载。本书适合各个层次的数据分析用户,既可作为初学者的入门指南,又可作为中、高级用户的参考手册,同时也可作为各大中专院校和培训班的数据分析教材。
书籍目录:
目 录
第1章 数据分析软件简介 1
1.1 数据分析软件简介 2
1.2 Python语言介绍 3
1.2.1 Python简介 3
1.2.2 Pytho能 4
1.2.3 Python编程环境 6
1.3 Python数据分台 8
1.3.1 Jupyter数据分台 9
1.3.2 Python在线分台 15
1.4 Python编程入门 20
1.4.1 Python的工作目录 20
1.4.2 Python的分析 20
1.4.3 Python的数据类型 22
26
第2章 数据的收集与整理 28
2.1 数据的类型 28
2.1.1 按度量尺度分 28
2.1.2 按时间状况分 29
2.2 数据的收集 29
2.2.1 横向数据的收集 30
2.2.2 纵向数据的收集 32
2.3 数据的管理 33
2.3.1 表格管理数据 34
2.3.2 数据库管理数据 34
2.3.3 Python数据管理 34
35
第3章 Python数据分析编程基础 37
3.1 Python编程运算 38
3.1.1 基本运算 38
3.1.2 控制语句 38
3.1.3 函数定义 39
3.1.4 面向对象 41
3.2 数值分析库numpy 42
3.2.1 一维数组 43
3.2.2 二维数组 43
3.2.3 数组的作 43
3.3 数据分析库pandas 44
3.3.1 序列Series 44
3.3.2 数据框DataFrame 46
3.3.3 数据框的读写 48
3.3.4 数据框的作 50
54
第4章 数据的探索性分析及可视化 57
4.1 数据的描述分析 58
4.1.1 计数数据汇总分析 58
4.1.2 计量数据汇总分析 59
4.1.3 描述性计量 61
4.2 数据的统计绘图 62
4.2.1 基于matplotlib的绘图 62
4.2.2 基于pandas的绘图 69
4.3 数据的分组分析 73
4.3.1 一维频数表与图 73
4.3.2 二维集聚表与图 76
4.3.3 多维透视表与图 79
86
第5章 数据的直观分析及可视化 88
5.1 特殊统计图的绘制 89
5.1.1 函数图 89
5.1.2 气泡图 91
5.1.3 三维散点图 91
5.1.4 三维曲面图 92
5.2 orn统计绘图 92
5.2.eaborn绘图特点 93
5.2.2 orn中的统计图 93
5.3 ggplot绘图系统 98
5.3.1 ggplot与plotnin 98
5.3.2 基于图层的绘图法 98
5.3.3 plotnine中的统计图 100
5.4 pyecharts动态绘图 104
5.4.1 pyecharts简介 104
5.4.2 pyecharts基本绘图 104
5.4.3 基于数据框的绘图 110
113
第6章 数据的统计分析及可视化 115
6.1 随机变量及其分布图 116
6.1.1 均匀分布及随机数图 116
6.1.2 正态分布及随机数图 117
6.2 统计量及其抽样分布图 125
6.2.1 统计量及抽样的概念 125
6.2.2 统计量的分布及模拟图 126
6.3 基本统计推断方法 129
6.3.1 参数的估计方法 129
6.3.2 参数的假设检验 132
6.3.3 统计推断的可视化 133
135
第7章 数据的模型分析及可视化 137
7.1 线性相关分析模型 138
7.1.1 线性相关的概念和模拟 138
7.1.2 样本相关系数的计算 140
7.1.3 样本相关系数的检验 143
7.2 线性回归分析模型 144
7.2.1 线性回归模型的建立 144
7.2.2 线性回归模型的检验 147
7.2.3 线性回归模型的预测 149
7.3 分组可视化模型分析 149
7.3.1 可视化分组线性相关分析 150
7.3.2 可视化分组线性回归模型 150
153
第8章 数据的预测分析及可视化 155
8.1 动态数列的基本分析 156
8.1.1 动态数列介绍 156
8.1.2 动态数列的变动分析 158
8.2 动态数列的预测分析 161
8.2.1 趋势预测构建 161
8.2.2 滑预测方法 165
8.3 时间序列数据的可视化分析 168
8.3.1 股票数据可视化分析 169
8.3.2 股票的收益率分析 176
180
第9章 数据的决策分析及可视化 182
9.1 确定性决策分析 183
9.1.1 单目标求解及图示 183
9.1.2 多目标求解及图示 185
9.2 不确定性决策分析 186
9.2.1 分析方法的思想 186
9.2.2 不确定性分析原则 187
9.3 概率型风险分析 190
9.3.1 期望值法及直观分析 191
9.3.2 后悔期望值法及直观分析 192
193
第10章 数据的在线分析及可视化 195
10.1 Tushare数据的可视化分析 196
10.1.1 股市基本数据的获取与分析 196
10.1.2 证券交易数据的获取与分析 203
10.1.3 Tushare数据的保存及扩展 207
10.2 新浪财经数据的可视化分析 208
10.2.1 宏观经济数据的抓取与分析 209
10.2.2 股票行情数据的抓取与分析 212
10.3 中商情报数据的可视化分析 213
10.3.1 宏观经济数据的爬取与分析 214
10.3.2 A股股票信息的爬取与分析 216
0 218
附录A 本书学 220
附录B 书中相关资料 222
附录C 书中自定义函数 223
参考文献 224
作者介绍:
王斌会暨南大学管理学院教授,博士生导师。从事数学、统计学及经济管理教学和科研工作30多年,在数据科学和大数据分析领域做了大量的基础性研究与开创性工作。出版相关学术专著和教材10余本。精通大数据分析及SAS、SPSS、R、Python等语言的编程及数据处理云计算平台的开发。王术,博士生。英国伦敦大学国王学院数据科学硕士,现为中国农业科学院与比利时列日大学联合培养博士生。主要研究方向为农业大数据分析和挖掘、农业资源利用与区域规划。
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其它内容:
书籍介绍
本书重点介绍Python语言在处理数据、分析数据及数据可视化方面的应用技巧,内容涉及数据分析软件介绍、数据的收集与整理、Python数据分析编程基础、数据的探索性分析及可视化、数据的直观分析及可视化、数据的统计分析及可视化、数据的模型分析及可视化、数据的预测分析及可视化、数据的决策分析及可视化、数据的在线分析及可视化。本书内容丰富,图文并茂,可操作性强且便于查阅,主要面向希望应用Python进行数据分析的读者,能有效地帮助读者提高数据处理与分析的水平,提升工作效率。书中的例子数据和习题数据都可在作者的学习博客http://Rstat.leanote.com下载使用,也可登录华信教育资源网http://www.hxedu.com.cn免费下载。本书适合各个层次的数据分析用户,既可作为初学者的入门指南,又可作为中、高级用户的参考手册,同时也可作为各大中专院校和培训班的数据分析教材。
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书籍多样性:7分
书籍信息完全性:6分
网站更新速度:6分
使用便利性:7分
书籍清晰度:6分
书籍格式兼容性:6分
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安全性:3分
稳定性:5分
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下载便捷性:7分
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好,真的挺使用的!
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就是我想要的!!!
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一般般,只能说收费的比免费的强不少。
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好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好
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不错,图文清晰,无错版,可以入手。
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推荐,啥格式都有
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什么格式都有的呀。
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好评的,这是自己一直选择的下载书的网站
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还行吧。
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还可以吧,毕竟也是要成本的,付费应该的,更何况下载速度还挺快的
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差评,居然要收费!!!
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书籍真实打分
故事情节:3分
人物塑造:4分
主题深度:9分
文字风格:5分
语言运用:9分
文笔流畅:6分
思想传递:4分
知识深度:8分
知识广度:6分
实用性:9分
章节划分:6分
结构布局:5分
新颖与独特:4分
情感共鸣:7分
引人入胜:9分
现实相关:3分
沉浸感:3分
事实准确性:8分
文化贡献:5分