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阮敬 著

图书标签:

• Python
• 数据分析
• Pandas
• NumPy
• 数据可视化
• 统计分析
• 数据处理
• 机器学习基础
• Matplotlib
• Seaborn

出版社： 中国统计出版社

ISBN：9787503783203

版次：1

商品编码：12211719

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-09-01

用纸：胶版纸

页数：417

字数：510000

正文语种：中文

内容简介

　　《Python数据分析基础》通过真实案例，全面介绍python编程基础和数据分析工具的应用，并培养读者通过数据分析问题、解决问题以及对结果评价的能力。《Python数据分析基础》内容包括：python基本配置和编程基础、数据预处理、数据描述与可视化、统计推断、相关分析、关联分析、回归分析、主成分和因子分析、聚类、判别与分类、列联分析、对应分析、定性数据分析、时间序列分析等，将读者关注的数据分析与数据挖掘技术进行剖析。

作者简介

　　阮敬（1979—），博士，现任首都经济贸易大学研究生院副院长，统计学院教授，北京市丰台区政协委员。兼任北京大数据协会副秘书长、中国统计教育学会常务理事兼高等教育分会副秘书长、中国商业统计学会常务理事、全国工业统计学教学研究会理事等职。近年来主持国家社科基金、教育部人文社科基金、北京市自然科学基金、北京市社科基金、留学人员科技活动择优资助项目等10余项；主持世界500强企业及大型国企、国家部委及北京市政府部门等的大数据分析相关横向课题20余项。在国内外公开发表论文50余篇，出版专著教材5部，先后11次荣获国务院学位办全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会优秀教学成果奖、全国统计科学研究优秀成果奖、北京市哲学社会科学优秀成果奖、北京市统计科学研究优秀成果奖等科研和教学奖励。

内页插图

目录

第1章 Python编程基础
1．1 Python系统配置
1．2 Python基础知识
1．2．1 帮助
1．2．2 标识符
1．2．3 行与缩进
1．2．4 变量与对象
1．2．5 数字与表达式
1．2．6 运算符
1．2．7 字符串
1．2．7．1 转义字符
1．2．7．2 字符串格式化
1．2．7．3 字符串的内置方法
1．2．8 日期和时间
1．3 数据结构与序列
1．3．1 列表
1．3．1．1 列表索引和切片
1．3．1．2 列表操作
1．3．1．3 内置列表函数
1．3．1．4 列表方法
1．3．2 元组
1．3．3 字典
1．3．4 集合
1．3．5 推导式
1．4 语句与控制流
1．4．1 条件语句
1．4．2 循环语句
1．4．2．1 while循环
1．4．2．2 for循环
1．4．2．3 循环控制
1．5 函数
1．5．1 函数的参数
1．5．2 全局变量与局部变量
1．5．3 匿名函数
1．5．4 递归和闭包
1．5．5 柯里化与反柯里化
1．5．6 常用的内置函数
1．5．6．1 filter函数
1．5．6．2 map函数
1．5．6．3 reduce函数
1．6 迭代器、生成器和装饰器
1．6．1 迭代器
1．6．2 生成器
1．6．3 装饰器
1．7 类
1．7．1 声明类
1．7．2 方法
1．7．2．1 实例方法
1．7．2．2 类方法
1．7．2．3 静态方法
1．7．3 属性
1．7．3．1 实例属性和类属性
1．7．3．2 私有属性和公有属性
1．7．4 继承
1．7．4．1 隐式继承
1．7．4．2 显式覆盖
1．7．4．3 super继承
1．7．4．4 多态
1．7．4．5 多重继承
1．8 模块
1．9 包
1．1 0文件I／O

第2章 数据预处理
2．1 numpy基础
2．1．1 向量
2．1．2 数组
2．1．2．1 数据类型与结构数组
2．1．2．2 索引与切片
2．1．2．3 数组的属性
2．1．2．4 数组排序
2．1．2．5 数组维度
2．1．2．6 数组组合
2．1．2．7 数组分拆
……

第3章 数据描述
第4章 统计图形与可视化
第5章 简单统计推断
第6章 方差分析
第7章 非参数检验
第8章 相关分析与关联分析
第9章 回归分析
第10章 离散因变量模型
第11章 主成分与因子分析
第12章 列联分析与对应分析
第13章 聚类
第14章 判别和分类
第15章 时间序列分析
附录：各章图形

前言/序言

　　数据分析是科学研究中的重要环节，随着大数据时代的迅猛发展，其越来越受社会和市场的重视，是科学研究、经营管理、预测与决策等过程中必不可少的基础工作。python是当今大数据时代下最为流行的编程工具之一，在大数据领域有着十分广泛的应用，可以实现从数据收集和数据管理到数据分析和挖掘的完整过程，其高效的编程和程序执行过程，能够完全胜任日常数据分析工作的需求。
　　随着数据分析作用的日益凸显，如何对现有数据进行整理、加工、处理和分析，以期得到结论，作为人们进行决策的依据进而实现数据的价值？如何利用现有数据对将来可能出现的数据结果或结论进行判断或预测？不管是针对企事业单位的管理者或决策者还是从事具体数据分析的工作人员而言，都需要进行合理数据分析流程的规划，区分数据类型，利用适合的数据分析方法，使用方便、快捷、可靠的统计软件作为工具，对特定数据进行分析与预测，从而洞察市场动向，观测人心所在，把握商机，提升竞争力。
　　而具有深厚数学背景的统计分析和数据分析方法往往会成为相关人员继续深入学习的门槛，甚至成为枯燥乏味的代名词，无法体验到数据分析成果带来的成效。本书就是要力求降低学习难度，通过编者积累的大量真实案例和数据，主要以文字阐述替代复杂公式推导，深入浅出剖析数据分析方法的基本原理和步骤，重点在于厘清数据分析的基本思路，合理得到恰当的分析结果。在分析过程中，本书基于python 2.7，从基础编程入手，主要通过调用python基本库和常用工具库的方式，用大量的实例来展示数据分析每一步骤的细节，带领读者走入数据分析的奇妙世界。
　　本书的第1章和第2章主要介绍python的基本环境、编程基础和数据预处理方面的内容，具体内容包括python数据类型及数据结构、语句与控制流、基本库、函数和面向对象编程的基础，以及数据分析最为常用的基本分析工具库numpy和pandas基础等；
　　第3章和第4章主要介绍利用python进行描述分析的基本过程和方法，涵盖了各种常用数据分析图形的绘制和解读以及统计量和统计表等具体内容；
　　第5、6、7章主要介绍利用python如何进行总体推断。在大数据时代即使数据量再大，但也离不开利用统计思想对总体特征进行推测和判断，这些具体内容包括参数估计、假设检验和非参数分析；
　　第8章主要介绍如何用python来分析数据之间的关系，具体涵盖了简单相关分析、非参数相关分析、偏相关分析、点二列相关分析以及数据挖掘中常用的关联分析等内容；
　　第9章和第10章主要介绍如何利用python来进行回归分析。回归模型可以说是大部分统计分析和数据挖掘方法的基础，本书介绍的具体内容有线性回归、非线性回归、多项式回归、分位数回归、自变量含有定性变量的回归以及因变量含有定性变量的广义线性回归分析；

《Python数据分析实战：洞察商业价值》 简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、预测趋势、发现机遇的核心要素。然而，海量数据的背后隐藏着巨大的价值，也伴随着严峻的挑战。如何从纷繁复杂的数据中提取有意义的洞察？如何利用强大的工具将原始数据转化为清晰的商业洞察？《Python数据分析实战：洞察商业价值》将为你提供一套系统、高效的解决方案。 本书并非一本枯燥乏味的理论堆砌，而是一本集理论、工具、实践于一体的实战指南。我们聚焦于最前沿、最实用的数据分析技术，并以Python这一强大的编程语言为载体，带领你一步步解锁数据分析的奥秘。本书的独到之处在于，它将数据分析的旅程分解为逻辑清晰、易于掌握的阶段，从数据的获取与清洗，到探索性数据分析，再到高级建模与可视化，层层递进，确保每一位读者都能建立起扎实的数据分析能力。 核心内容概览 本书的结构设计旨在最大化学习的效率和效果。我们将从最基础的数据概念和Python环境搭建入手，快速让你进入实操状态。随后，重点讲解数据处理的核心工具——NumPy和Pandas，它们是进行数据分析的基石。在此基础上，我们将深入探索各种数据清洗、转换和特征工程的技术，这是保证分析结果准确性和可靠性的关键步骤。 接下来，本书将引导你进入数据探索的精彩世界。通过统计描述、数据可视化等方法，你将学会如何发现数据中的模式、异常和关联，从而初步理解数据的内在规律。我们会介绍Matplotlib和Seaborn等强大的可视化库，教会你如何用图表讲述数据故事，将复杂的数据转化为直观易懂的信息。 更进一步，本书将深入讲解数据建模与预测。我们将从常用的统计模型开始，如线性回归、逻辑回归，逐步过渡到更复杂的机器学习算法，如决策树、随机森林、支持向量机等。你会学习到如何选择合适的模型，如何训练模型，以及如何评估模型的性能。这些技能将帮助你构建预测模型，为商业决策提供量化支持。 本书的价值与特色 实战导向，案例驱动： 本书最大的亮点在于其高度的实战性。我们精选了多个来自不同行业的真实数据分析案例，涵盖电商、金融、市场营销、用户行为分析等热门领域。每一个案例都将带领你完整地走过数据分析的全过程，让你在解决实际问题的过程中学习理论，掌握技能。书中代码详尽，注释清晰，方便读者模仿、修改和拓展。 Python生态系统全面覆盖： 我们将深度介绍Python在数据分析领域的核心库，包括： NumPy： 为科学计算提供强大的多维数组对象和数学函数。 Pandas： 数据处理和分析的利器，提供高效的数据结构（Series和DataFrame）和数据操作工具。 Matplotlib & Seaborn： 构建静态、动态、交互式图表的强大可视化库。 Scikit-learn： 业界标准的机器学习库，提供丰富的算法和工具。 Statsmodels： 专注于统计建模和计量经济学分析。 循序渐进的学习路径： 本书采用“由浅入深，由易到难”的学习结构。从基础的数据操作入手，到复杂的建模和预测，每一步都经过精心设计，确保读者能够逐步建立起对数据分析的全面理解。我们避免了晦涩难懂的理论术语，而是通过直观的解释和生动的示例，让复杂的技术变得易于理解。 培养解决实际问题的能力： 本书的目标不仅仅是传授技术，更是培养读者独立解决实际数据问题的能力。通过大量的练习题和项目，你将学会如何分析问题、选择合适的方法、处理遇到的困难，并最终得出有价值的结论。 面向广泛的读者群体： 无论你是初学者，希望入门数据分析领域；还是在校学生，正在学习数据科学相关课程；亦或是企业中的数据分析师、产品经理、市场营销人员，希望提升数据分析能力，本书都将是你的理想选择。本书假设读者具备一定的Python基础（不要求精通），但会从零开始介绍数据分析所需的关键Python库。 章节亮点预告 第一部分：数据分析的基石 数据科学概览与Python环境搭建： 快速了解数据科学的魅力，并搭建起你的Python开发环境。 NumPy：数值计算的利器： 掌握多维数组操作，为数据处理奠定基础。 Pandas：数据处理的瑞士军刀： 深入学习DataFrame和Series，掌握数据导入、清洗、转换、合并等核心操作。 第二部分：探索数据之美 数据清洗与预处理： 识别和处理缺失值、异常值、重复值，进行数据类型转换，为分析做好准备。 探索性数据分析（EDA）： 运用统计方法和可视化手段，揭示数据的分布、趋势和潜在关系。 数据可视化：用图表讲述数据故事： 熟练运用Matplotlib和Seaborn，创建高质量的图表，直观地呈现分析结果。 第三部分：洞察数据背后的规律 统计学基础与推断： 理解描述性统计和推断性统计，为模型构建提供理论支持。 特征工程：打造有效的模型输入： 学习如何创建、选择和转换特征，提升模型性能。 监督学习模型入门： 掌握线性回归、逻辑回归等基础模型，解决回归和分类问题。 第四部分：构建智能预测模型 决策树与集成学习： 深入理解决策树的工作原理，并学习如何利用随机森林、梯度提升等集成方法提升预测精度。 支持向量机（SVM）： 学习SVM的原理及应用，解决复杂的分类和回归问题。 模型评估与优化： 掌握交叉验证、网格搜索等技术，选择最优模型并调优参数。 第五部分：真实世界的数据分析项目 电商用户行为分析： 分析用户购买路径，进行用户分群，优化营销策略。 金融风险预测： 利用历史数据预测信贷违约风险。 市场营销效果评估： 分析广告投放效果，优化营销预算分配。 （更多案例） 结语 《Python数据分析实战：洞察商业价值》将不仅仅是一本书，它将是你踏入数据分析世界的得力伙伴，是你解决复杂商业问题的强大武器。我们相信，通过本书的学习，你将能够自信地驾驭数据，从数据中发现隐藏的价值，并将其转化为驱动业务增长的智慧。现在，就让我们一起开启这段激动人心的Python数据分析之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

作为一名在职场中寻求数据技能提升的职场人士，《Python数据分析基础》这本书的实用性给我留下了深刻的印象。我不需要花费大量时间去学习那些过于理论化的知识，而是能够立刻将书中所学的应用到实际工作中。 书中关于数据预处理和特征工程的章节，尤其对我的工作有着直接的帮助。我之前在处理工作中遇到的各种不规范的数据时，常常感到力不从心。这本书提供了一套行之有效的解决方案，让我能够更有效地清洗和整理数据，为后续的分析打下坚实的基础。而且，书中对一些常见的数据分析任务，如趋势分析、对比分析等，都提供了清晰的Python实现方法，并且附带了详细的代码解释，让我能够快速地理解和掌握。我甚至已经开始尝试将书中的一些方法应用到我正在进行的项目中，并且取得了不错的效果。这本书就像一个贴身的数据分析顾问，为我解决工作中的实际问题提供了有力的支持。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身打造的！我一直对数据分析充满兴趣，但苦于没有系统性的入门知识，总感觉无从下手。市面上虽然有很多关于Python的书籍，但要么过于偏重编程语言本身，要么涉及数据分析的部分过于浅显，无法满足我深入学习的需求。直到我遇到了《Python数据分析基础》，它就像一座灯塔，照亮了我探索数据世界的道路。 这本书最让我惊喜的是它的结构安排。作者并没有一开始就丢给我一堆晦涩的理论，而是从最基础的Python环境搭建和数据结构入手，让我能快速地建立起编程的信心。接着，循序渐进地介绍了NumPy和Pandas这两个核心库。我之前对NumPy的矩阵运算和Pandas的数据框操作一直感到困惑，但在这本书里，作者用清晰易懂的语言和丰富的代码示例，一步步地将我带入了这两个强大工具的世界。尤其是Pandas的数据清洗、处理和转换部分，真的是太实用了！书中提供的各种技巧和方法，让我能够轻松应对现实中遇到的各种 messy data。我特别喜欢其中关于时间序列分析的章节，虽然我目前还不是专家，但书中的讲解让我对如何处理和分析时间相关的数据有了初步的认识，这对我未来的工作非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对编程的畏惧感很强。《Python数据分析基础》的出现，彻底颠覆了我的这种看法。这本书不是那种枯燥的技术手册，而是更像一位耐心的老师，一步一步地引导我走进Python数据分析的殿堂。作者的写作风格非常亲切，语言生动有趣，即使是初学者也能轻松理解。 我特别喜欢书中对一些核心概念的解释。比如，在讲解函数和对象时，作者用了非常形象的比喻，让我一下子就明白了它们的作用和原理。在数据分析的部分，书中不仅提供了代码，还详细解释了每一行代码背后的逻辑和意义，这对于我这样的新手来说，简直是救命稻草。我不用再对着一堆代码感到茫然，而是能够真正理解它在做什么。而且，这本书的章节划分非常合理，每一章的内容都相对独立，又相互关联，学习起来不会感到压力。我可以根据自己的节奏，一点一点地消化吸收。这本书让我体会到了学习的乐趣，也激发了我继续深入学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习任何一项技术，最关键的还是在于“上手”。《Python数据分析基础》在这方面做得非常出色。这本书给我最大的感受就是“学以致用”。作者在讲解每一个知识点的时候，都会紧密结合实际的数据分析场景，通过大量的真实案例来演示如何运用Python来解决问题。从简单的统计量计算，到复杂的数据可视化，再到初步的模型构建，这本书几乎覆盖了数据分析的整个流程。 我尤其欣赏的是书中关于数据可视化的章节。我之前总觉得数据可视化是一件很抽象的事情，需要很高的艺术功底。但这本书让我明白，通过Matplotlib和Seaborn这样的库，即便是编程新手，也能制作出清晰、美观且富有洞察力的数据图表。书中对不同图表类型的选择、参数的调整以及如何解读图表给出了非常详尽的指导。我尝试着跟着书中的例子，用我自己的数据集绘制了柱状图、折线图、散点图等等，发现之前看似复杂的数据，在可视化之后立刻变得直观起来。这种成就感，真的无法用言语来形容。这本书的实践性，绝对是它最大的亮点。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样从零开始接触数据分析的读者来说，《Python数据分析基础》这本书真的像一座宝藏。它没有过度强调算法的深度，也没有涉及过于复杂的理论模型，而是将重点放在了数据分析的“基础”二字上，这正是我最需要的。 书中对数据采集、清洗、转换和探索性数据分析（EDA）的讲解，给了我非常扎实的入门指导。例如，在处理缺失值和异常值时，书中提供的各种策略和方法，都非常实用和具有可操作性。我之前处理数据时总是凭感觉，现在有了这本书的指引，我能够更系统、更科学地进行数据预处理。而且，书中对数据的可视化也进行了细致的讲解，不仅仅是教我如何画图，更重要的是教会我如何通过图表来理解数据、发现数据中的规律和洞察。通过书中的示例，我学会了如何选择合适的图表类型来表达不同的数据关系，这对我理解和呈现分析结果非常有帮助。这本书的讲解逻辑清晰，语言通俗易懂，让我在学习过程中充满了信心。