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☆☆☆☆☆

阮敬 著

圖書標籤:

• Python
• 數據分析
• Pandas
• NumPy
• 數據可視化
• 統計分析
• 數據處理
• 機器學習基礎
• Matplotlib
• Seaborn

齣版社： 中國統計齣版社

ISBN：9787503783203

版次：1

商品編碼：12211719

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-09-01

用紙：膠版紙

頁數：417

字數：510000

正文語種：中文

內容簡介

　　《Python數據分析基礎》通過真實案例，全麵介紹python編程基礎和數據分析工具的應用，並培養讀者通過數據分析問題、解決問題以及對結果評價的能力。《Python數據分析基礎》內容包括：python基本配置和編程基礎、數據預處理、數據描述與可視化、統計推斷、相關分析、關聯分析、迴歸分析、主成分和因子分析、聚類、判彆與分類、列聯分析、對應分析、定性數據分析、時間序列分析等，將讀者關注的數據分析與數據挖掘技術進行剖析。

作者簡介

　　阮敬（1979—），博士，現任首都經濟貿易大學研究生院副院長，統計學院教授，北京市豐颱區政協委員。兼任北京大數據協會副秘書長、中國統計教育學會常務理事兼高等教育分會副秘書長、中國商業統計學會常務理事、全國工業統計學教學研究會理事等職。近年來主持國傢社科基金、教育部人文社科基金、北京市自然科學基金、北京市社科基金、留學人員科技活動擇優資助項目等10餘項；主持世界500強企業及大型國企、國傢部委及北京市政府部門等的大數據分析相關橫嚮課題20餘項。在國內外公開發錶論文50餘篇，齣版專著教材5部，先後11次榮獲國務院學位辦全國應用統計專業學位研究生教育指導委員會優秀教學成果奬、全國統計科學研究優秀成果奬、北京市哲學社會科學優秀成果奬、北京市統計科學研究優秀成果奬等科研和教學奬勵。

內頁插圖

目錄

第1章 Python編程基礎
1．1 Python係統配置
1．2 Python基礎知識
1．2．1 幫助
1．2．2 標識符
1．2．3 行與縮進
1．2．4 變量與對象
1．2．5 數字與錶達式
1．2．6 運算符
1．2．7 字符串
1．2．7．1 轉義字符
1．2．7．2 字符串格式化
1．2．7．3 字符串的內置方法
1．2．8 日期和時間
1．3 數據結構與序列
1．3．1 列錶
1．3．1．1 列錶索引和切片
1．3．1．2 列錶操作
1．3．1．3 內置列錶函數
1．3．1．4 列錶方法
1．3．2 元組
1．3．3 字典
1．3．4 集閤
1．3．5 推導式
1．4 語句與控製流
1．4．1 條件語句
1．4．2 循環語句
1．4．2．1 while循環
1．4．2．2 for循環
1．4．2．3 循環控製
1．5 函數
1．5．1 函數的參數
1．5．2 全局變量與局部變量
1．5．3 匿名函數
1．5．4 遞歸和閉包
1．5．5 柯裏化與反柯裏化
1．5．6 常用的內置函數
1．5．6．1 filter函數
1．5．6．2 map函數
1．5．6．3 reduce函數
1．6 迭代器、生成器和裝飾器
1．6．1 迭代器
1．6．2 生成器
1．6．3 裝飾器
1．7 類
1．7．1 聲明類
1．7．2 方法
1．7．2．1 實例方法
1．7．2．2 類方法
1．7．2．3 靜態方法
1．7．3 屬性
1．7．3．1 實例屬性和類屬性
1．7．3．2 私有屬性和公有屬性
1．7．4 繼承
1．7．4．1 隱式繼承
1．7．4．2 顯式覆蓋
1．7．4．3 super繼承
1．7．4．4 多態
1．7．4．5 多重繼承
1．8 模塊
1．9 包
1．1 0文件I／O

第2章 數據預處理
2．1 numpy基礎
2．1．1 嚮量
2．1．2 數組
2．1．2．1 數據類型與結構數組
2．1．2．2 索引與切片
2．1．2．3 數組的屬性
2．1．2．4 數組排序
2．1．2．5 數組維度
2．1．2．6 數組組閤
2．1．2．7 數組分拆
……

第3章 數據描述
第4章 統計圖形與可視化
第5章 簡單統計推斷
第6章 方差分析
第7章 非參數檢驗
第8章 相關分析與關聯分析
第9章 迴歸分析
第10章 離散因變量模型
第11章 主成分與因子分析
第12章 列聯分析與對應分析
第13章 聚類
第14章 判彆和分類
第15章 時間序列分析
附錄：各章圖形

前言/序言

　　數據分析是科學研究中的重要環節，隨著大數據時代的迅猛發展，其越來越受社會和市場的重視，是科學研究、經營管理、預測與決策等過程中必不可少的基礎工作。python是當今大數據時代下最為流行的編程工具之一，在大數據領域有著十分廣泛的應用，可以實現從數據收集和數據管理到數據分析和挖掘的完整過程，其高效的編程和程序執行過程，能夠完全勝任日常數據分析工作的需求。
　　隨著數據分析作用的日益凸顯，如何對現有數據進行整理、加工、處理和分析，以期得到結論，作為人們進行決策的依據進而實現數據的價值？如何利用現有數據對將來可能齣現的數據結果或結論進行判斷或預測？不管是針對企事業單位的管理者或決策者還是從事具體數據分析的工作人員而言，都需要進行閤理數據分析流程的規劃，區分數據類型，利用適閤的數據分析方法，使用方便、快捷、可靠的統計軟件作為工具，對特定數據進行分析與預測，從而洞察市場動嚮，觀測人心所在，把握商機，提升競爭力。
　　而具有深厚數學背景的統計分析和數據分析方法往往會成為相關人員繼續深入學習的門檻，甚至成為枯燥乏味的代名詞，無法體驗到數據分析成果帶來的成效。本書就是要力求降低學習難度，通過編者積纍的大量真實案例和數據，主要以文字闡述替代復雜公式推導，深入淺齣剖析數據分析方法的基本原理和步驟，重點在於厘清數據分析的基本思路，閤理得到恰當的分析結果。在分析過程中，本書基於python 2.7，從基礎編程入手，主要通過調用python基本庫和常用工具庫的方式，用大量的實例來展示數據分析每一步驟的細節，帶領讀者走入數據分析的奇妙世界。
　　本書的第1章和第2章主要介紹python的基本環境、編程基礎和數據預處理方麵的內容，具體內容包括python數據類型及數據結構、語句與控製流、基本庫、函數和麵嚮對象編程的基礎，以及數據分析最為常用的基本分析工具庫numpy和pandas基礎等；
　　第3章和第4章主要介紹利用python進行描述分析的基本過程和方法，涵蓋瞭各種常用數據分析圖形的繪製和解讀以及統計量和統計錶等具體內容；
　　第5、6、7章主要介紹利用python如何進行總體推斷。在大數據時代即使數據量再大，但也離不開利用統計思想對總體特徵進行推測和判斷，這些具體內容包括參數估計、假設檢驗和非參數分析；
　　第8章主要介紹如何用python來分析數據之間的關係，具體涵蓋瞭簡單相關分析、非參數相關分析、偏相關分析、點二列相關分析以及數據挖掘中常用的關聯分析等內容；
　　第9章和第10章主要介紹如何利用python來進行迴歸分析。迴歸模型可以說是大部分統計分析和數據挖掘方法的基礎，本書介紹的具體內容有綫性迴歸、非綫性迴歸、多項式迴歸、分位數迴歸、自變量含有定性變量的迴歸以及因變量含有定性變量的廣義綫性迴歸分析；

《Python數據分析實戰：洞察商業價值》 簡介 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、預測趨勢、發現機遇的核心要素。然而，海量數據的背後隱藏著巨大的價值，也伴隨著嚴峻的挑戰。如何從紛繁復雜的數據中提取有意義的洞察？如何利用強大的工具將原始數據轉化為清晰的商業洞察？《Python數據分析實戰：洞察商業價值》將為你提供一套係統、高效的解決方案。 本書並非一本枯燥乏味的理論堆砌，而是一本集理論、工具、實踐於一體的實戰指南。我們聚焦於最前沿、最實用的數據分析技術，並以Python這一強大的編程語言為載體，帶領你一步步解鎖數據分析的奧秘。本書的獨到之處在於，它將數據分析的旅程分解為邏輯清晰、易於掌握的階段，從數據的獲取與清洗，到探索性數據分析，再到高級建模與可視化，層層遞進，確保每一位讀者都能建立起紮實的數據分析能力。 核心內容概覽 本書的結構設計旨在最大化學習的效率和效果。我們將從最基礎的數據概念和Python環境搭建入手，快速讓你進入實操狀態。隨後，重點講解數據處理的核心工具——NumPy和Pandas，它們是進行數據分析的基石。在此基礎上，我們將深入探索各種數據清洗、轉換和特徵工程的技術，這是保證分析結果準確性和可靠性的關鍵步驟。 接下來，本書將引導你進入數據探索的精彩世界。通過統計描述、數據可視化等方法，你將學會如何發現數據中的模式、異常和關聯，從而初步理解數據的內在規律。我們會介紹Matplotlib和Seaborn等強大的可視化庫，教會你如何用圖錶講述數據故事，將復雜的數據轉化為直觀易懂的信息。 更進一步，本書將深入講解數據建模與預測。我們將從常用的統計模型開始，如綫性迴歸、邏輯迴歸，逐步過渡到更復雜的機器學習算法，如決策樹、隨機森林、支持嚮量機等。你會學習到如何選擇閤適的模型，如何訓練模型，以及如何評估模型的性能。這些技能將幫助你構建預測模型，為商業決策提供量化支持。 本書的價值與特色 實戰導嚮，案例驅動： 本書最大的亮點在於其高度的實戰性。我們精選瞭多個來自不同行業的真實數據分析案例，涵蓋電商、金融、市場營銷、用戶行為分析等熱門領域。每一個案例都將帶領你完整地走過數據分析的全過程，讓你在解決實際問題的過程中學習理論，掌握技能。書中代碼詳盡，注釋清晰，方便讀者模仿、修改和拓展。 Python生態係統全麵覆蓋： 我們將深度介紹Python在數據分析領域的核心庫，包括： NumPy： 為科學計算提供強大的多維數組對象和數學函數。 Pandas： 數據處理和分析的利器，提供高效的數據結構（Series和DataFrame）和數據操作工具。 Matplotlib & Seaborn： 構建靜態、動態、交互式圖錶的強大可視化庫。 Scikit-learn： 業界標準的機器學習庫，提供豐富的算法和工具。 Statsmodels： 專注於統計建模和計量經濟學分析。 循序漸進的學習路徑： 本書采用“由淺入深，由易到難”的學習結構。從基礎的數據操作入手，到復雜的建模和預測，每一步都經過精心設計，確保讀者能夠逐步建立起對數據分析的全麵理解。我們避免瞭晦澀難懂的理論術語，而是通過直觀的解釋和生動的示例，讓復雜的技術變得易於理解。 培養解決實際問題的能力： 本書的目標不僅僅是傳授技術，更是培養讀者獨立解決實際數據問題的能力。通過大量的練習題和項目，你將學會如何分析問題、選擇閤適的方法、處理遇到的睏難，並最終得齣有價值的結論。 麵嚮廣泛的讀者群體： 無論你是初學者，希望入門數據分析領域；還是在校學生，正在學習數據科學相關課程；亦或是企業中的數據分析師、産品經理、市場營銷人員，希望提升數據分析能力，本書都將是你的理想選擇。本書假設讀者具備一定的Python基礎（不要求精通），但會從零開始介紹數據分析所需的關鍵Python庫。 章節亮點預告 第一部分：數據分析的基石 數據科學概覽與Python環境搭建： 快速瞭解數據科學的魅力，並搭建起你的Python開發環境。 NumPy：數值計算的利器： 掌握多維數組操作，為數據處理奠定基礎。 Pandas：數據處理的瑞士軍刀： 深入學習DataFrame和Series，掌握數據導入、清洗、轉換、閤並等核心操作。 第二部分：探索數據之美 數據清洗與預處理： 識彆和處理缺失值、異常值、重復值，進行數據類型轉換，為分析做好準備。 探索性數據分析（EDA）： 運用統計方法和可視化手段，揭示數據的分布、趨勢和潛在關係。 數據可視化：用圖錶講述數據故事： 熟練運用Matplotlib和Seaborn，創建高質量的圖錶，直觀地呈現分析結果。 第三部分：洞察數據背後的規律 統計學基礎與推斷： 理解描述性統計和推斷性統計，為模型構建提供理論支持。 特徵工程：打造有效的模型輸入： 學習如何創建、選擇和轉換特徵，提升模型性能。 監督學習模型入門： 掌握綫性迴歸、邏輯迴歸等基礎模型，解決迴歸和分類問題。 第四部分：構建智能預測模型 決策樹與集成學習： 深入理解決策樹的工作原理，並學習如何利用隨機森林、梯度提升等集成方法提升預測精度。 支持嚮量機（SVM）： 學習SVM的原理及應用，解決復雜的分類和迴歸問題。 模型評估與優化： 掌握交叉驗證、網格搜索等技術，選擇最優模型並調優參數。 第五部分：真實世界的數據分析項目 電商用戶行為分析： 分析用戶購買路徑，進行用戶分群，優化營銷策略。 金融風險預測： 利用曆史數據預測信貸違約風險。 市場營銷效果評估： 分析廣告投放效果，優化營銷預算分配。 （更多案例） 結語 《Python數據分析實戰：洞察商業價值》將不僅僅是一本書，它將是你踏入數據分析世界的得力夥伴，是你解決復雜商業問題的強大武器。我們相信，通過本書的學習，你將能夠自信地駕馭數據，從數據中發現隱藏的價值，並將其轉化為驅動業務增長的智慧。現在，就讓我們一起開啓這段激動人心的Python數據分析之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對編程的畏懼感很強。《Python數據分析基礎》的齣現，徹底顛覆瞭我的這種看法。這本書不是那種枯燥的技術手冊，而是更像一位耐心的老師，一步一步地引導我走進Python數據分析的殿堂。作者的寫作風格非常親切，語言生動有趣，即使是初學者也能輕鬆理解。 我特彆喜歡書中對一些核心概念的解釋。比如，在講解函數和對象時，作者用瞭非常形象的比喻，讓我一下子就明白瞭它們的作用和原理。在數據分析的部分，書中不僅提供瞭代碼，還詳細解釋瞭每一行代碼背後的邏輯和意義，這對於我這樣的新手來說，簡直是救命稻草。我不用再對著一堆代碼感到茫然，而是能夠真正理解它在做什麼。而且，這本書的章節劃分非常閤理，每一章的內容都相對獨立，又相互關聯，學習起來不會感到壓力。我可以根據自己的節奏，一點一點地消化吸收。這本書讓我體會到瞭學習的樂趣，也激發瞭我繼續深入學習的動力。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在職場中尋求數據技能提升的職場人士，《Python數據分析基礎》這本書的實用性給我留下瞭深刻的印象。我不需要花費大量時間去學習那些過於理論化的知識，而是能夠立刻將書中所學的應用到實際工作中。 書中關於數據預處理和特徵工程的章節，尤其對我的工作有著直接的幫助。我之前在處理工作中遇到的各種不規範的數據時，常常感到力不從心。這本書提供瞭一套行之有效的解決方案，讓我能夠更有效地清洗和整理數據，為後續的分析打下堅實的基礎。而且，書中對一些常見的數據分析任務，如趨勢分析、對比分析等，都提供瞭清晰的Python實現方法，並且附帶瞭詳細的代碼解釋，讓我能夠快速地理解和掌握。我甚至已經開始嘗試將書中的一些方法應用到我正在進行的項目中，並且取得瞭不錯的效果。這本書就像一個貼身的數據分析顧問，為我解決工作中的實際問題提供瞭有力的支持。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣從零開始接觸數據分析的讀者來說，《Python數據分析基礎》這本書真的像一座寶藏。它沒有過度強調算法的深度，也沒有涉及過於復雜的理論模型，而是將重點放在瞭數據分析的“基礎”二字上，這正是我最需要的。 書中對數據采集、清洗、轉換和探索性數據分析（EDA）的講解，給瞭我非常紮實的入門指導。例如，在處理缺失值和異常值時，書中提供的各種策略和方法，都非常實用和具有可操作性。我之前處理數據時總是憑感覺，現在有瞭這本書的指引，我能夠更係統、更科學地進行數據預處理。而且，書中對數據的可視化也進行瞭細緻的講解，不僅僅是教我如何畫圖，更重要的是教會我如何通過圖錶來理解數據、發現數據中的規律和洞察。通過書中的示例，我學會瞭如何選擇閤適的圖錶類型來錶達不同的數據關係，這對我理解和呈現分析結果非常有幫助。這本書的講解邏輯清晰，語言通俗易懂，讓我在學習過程中充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習任何一項技術，最關鍵的還是在於“上手”。《Python數據分析基礎》在這方麵做得非常齣色。這本書給我最大的感受就是“學以緻用”。作者在講解每一個知識點的時候，都會緊密結閤實際的數據分析場景，通過大量的真實案例來演示如何運用Python來解決問題。從簡單的統計量計算，到復雜的數據可視化，再到初步的模型構建，這本書幾乎覆蓋瞭數據分析的整個流程。 我尤其欣賞的是書中關於數據可視化的章節。我之前總覺得數據可視化是一件很抽象的事情，需要很高的藝術功底。但這本書讓我明白，通過Matplotlib和Seaborn這樣的庫，即便是編程新手，也能製作齣清晰、美觀且富有洞察力的數據圖錶。書中對不同圖錶類型的選擇、參數的調整以及如何解讀圖錶給齣瞭非常詳盡的指導。我嘗試著跟著書中的例子，用我自己的數據集繪製瞭柱狀圖、摺綫圖、散點圖等等，發現之前看似復雜的數據，在可視化之後立刻變得直觀起來。這種成就感，真的無法用言語來形容。這本書的實踐性，絕對是它最大的亮點。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身打造的！我一直對數據分析充滿興趣，但苦於沒有係統性的入門知識，總感覺無從下手。市麵上雖然有很多關於Python的書籍，但要麼過於偏重編程語言本身，要麼涉及數據分析的部分過於淺顯，無法滿足我深入學習的需求。直到我遇到瞭《Python數據分析基礎》，它就像一座燈塔，照亮瞭我探索數據世界的道路。 這本書最讓我驚喜的是它的結構安排。作者並沒有一開始就丟給我一堆晦澀的理論，而是從最基礎的Python環境搭建和數據結構入手，讓我能快速地建立起編程的信心。接著，循序漸進地介紹瞭NumPy和Pandas這兩個核心庫。我之前對NumPy的矩陣運算和Pandas的數據框操作一直感到睏惑，但在這本書裏，作者用清晰易懂的語言和豐富的代碼示例，一步步地將我帶入瞭這兩個強大工具的世界。尤其是Pandas的數據清洗、處理和轉換部分，真的是太實用瞭！書中提供的各種技巧和方法，讓我能夠輕鬆應對現實中遇到的各種 messy data。我特彆喜歡其中關於時間序列分析的章節，雖然我目前還不是專傢，但書中的講解讓我對如何處理和分析時間相關的數據有瞭初步的認識，這對我未來的工作非常有幫助。