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數據科學與大數據技術系列Python數據分析基礎教程:數據可視化(第2版)/王斌會 版權信息
- ISBN：9787121402777
- 條形碼：9787121402777 ; 978-7-121-40277-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數據科學與大數據技術系列Python數據分析基礎教程:數據可視化(第2版)/王斌會 本書特色
本次修訂是本書的第二次大的修改，主要擴展了四個方面的內容：(1)對全書內容進行了適當的調整，增加了大量數據可視化分析方面的內容。 (2)每章增加了思維導圖，方便讀者學習和了解Python數據分析方法。 (3)優化了部分章節的代碼和操作，使用者可以進一步理解Python函數的編程技巧。 (4)建立了本書的資源管理網站(https://gitee.com/Py-R/DaPy)，書中的數據、代碼、例子、習題、PPT等都可直接在網上下載使用。
數據科學與大數據技術系列Python數據分析基礎教程:數據可視化(第2版)/王斌會 內容簡介
本書重點介紹Python語言在處理數據、分析數據及數據可視化方面的應用技巧，內容涉及數據分析軟件介紹、數據的收集與整理、Python數據分析編程基礎、數據的探索性分析及可視化、數據的直觀分析及可視化、數據的統計分析及可視化、數據的模型分析及可視化、數據的預測分析及可視化、數據的決策分析及可視化、數據的在線分析及可視化。本書內容豐富，圖文并茂，可操作性強且便于查閱，主要面向希望應用Python進行數據分析的讀者，能有效地幫助讀者提高數據處理與分析的水平，提升工作效率。書中的例子數據和習題數據都可在作者的學習博客http://Rstat.leanote.com下載使用，也可登錄華信教育資源網http://www.hxedu.com.cn免費下載。本書適合各個層次的數據分析用戶，既可作為初學者的入門指南，又可作為中、不錯用戶的參考手冊，同時也可作為各大中專院校和培訓班的數據分析教材。
數據科學與大數據技術系列Python數據分析基礎教程:數據可視化(第2版)/王斌會 目錄
目 錄
第1章 數據分析軟件簡介 1
1．1 數據分析軟件簡介 2
1．2 Python語言介紹 3
1．2．1 Python簡介 3
1．2．2 Python的功能 4
1．2．3 Python編程環境 6
1．3 Python數據分析平臺 8
1．3．1 Jupyter數據分析平臺 9
1．3．2 Python在線分析平臺 15
1．4 Python編程入門 20
1．4．1 Python的工作目錄 20
1．4．2 Python的分析用包 20
1．4．3 Python的數據類型 22
習題1 26
第2章 數據的收集與整理 28
2．1 數據的類型 28
2．1．1 按度量尺度分 28
2．1．2 按時間狀況分 29
2．2 數據的收集 29
2．2．1 橫向數據的收集 30
2．2．2 縱向數據的收集 32
2．3 數據的管理 33
2．3．1 表格管理數據 34
2．3．2 數據庫管理數據 34
2．3．3 Python數據管理 34
習題2 35
第3章 Python數據分析編程基礎 37
3．1 Python編程運算 38
3．1．1 基本運算 38
3．1．2 控制語句 38
3．1．3 函數定義 39
3．1．4 面向對象 41
3．2 數值分析庫numpy 42
3．2．1 一維數組 43
3．2．2 二維數組 43
3．2．3 數組的操作 43
3．3 數據分析庫pandas 44
3．3．1 序列Series 44
3．3．2 數據框DataFrame 46
3．3．3 數據框的讀寫 48
3．3．4 數據框的操作 50
習題3 54
第4章 數據的探索性分析及可視化 57
4．1 數據的描述分析 58
4．1．1 計數數據匯總分析 58
4．1．2 計量數據匯總分析 59
4．1．3 描述性匯總統計量 61
4．2 數據的統計繪圖 62
4．2．1 基于matplotlib的繪圖 62
4．2．2 基于pandas的繪圖 69
4．3 數據的分組分析 73
4．3．1 一維頻數表與圖 73
4．3．2 二維集聚表與圖 76
4．3．3 多維透視表與圖 79
習題4 86
第5章 數據的直觀分析及可視化 88
5．1 特殊統計圖的繪制 89
5．1．1 函數圖 89
5．1．2 氣泡圖 91
5．1．3 三維散點圖 91
5．1．4 三維曲面圖 92
5．2 seaborn統計繪圖 92
5．2．1 seaborn繪圖特點 93
5．2．2 seaborn中的統計圖 93
5．3 ggplot繪圖系統 98
5．3．1 ggplot與plotnine包 98
5．3．2 基于圖層的繪圖法 98
5．3．3 plotnine中的統計圖 100
5．4 pyecharts動態繪圖 104
5．4．1 pyecharts簡介 104
5．4．2 pyecharts基本繪圖 104
5．4．3 基于數據框的繪圖 110
習題5 113
第6章 數據的統計分析及可視化 115
6．1 隨機變量及其分布圖 116
6．1．1 均勻分布及隨機數圖 116
6．1．2 正態分布及隨機數圖 117
6．2 統計量及其抽樣分布圖 125
6．2．1 統計量及抽樣的概念 125
6．2．2 統計量的分布及模擬圖 126
6．3 基本統計推斷方法 129
6．3．1 參數的估計方法 129
6．3．2 參數的假設檢驗 132
6．3．3 統計推斷的可視化 133
習題6 135
第7章 數據的模型分析及可視化 137
7．1 線性相關分析模型 138
7．1．1 線性相關的概念和模擬 138
7．1．2 樣本相關系數的計算 140
7．1．3 樣本相關系數的檢驗 143
7．2 線性回歸分析模型 144
7．2．1 線性回歸模型的建立 144
7．2．2 線性回歸模型的檢驗 147
7．2．3 線性回歸模型的預測 149
7．3 分組可視化模型分析 149
7．3．1 可視化分組線性相關分析 150
7．3．2 可視化分組線性回歸模型 150
習題7 153
第8章 數據的預測分析及可視化 155
8．1 動態數列的基本分析 156
8．1．1 動態數列介紹 156
8．1．2 動態數列的變動分析 158
8．2 動態數列的預測分析 161
8．2．1 趨勢預測構建 161
8．2．2 平滑預測方法 165
8．3 時間序列數據的可視化分析 168
8．3．1 股票數據可視化分析 169
8．3．2 股票的收益率分析 176
習題8 180
第9章 數據的決策分析及可視化 182
9．1 確定性決策分析 183
9．1．1 單目標求解及圖示 183
9．1．2 多目標求解及圖示 185
9．2 不確定性決策分析 186
9．2．1 分析方法的思想 186
9．2．2 不確定性分析原則 187
9．3 概率型風險分析 190
9．3．1 期望值法及直觀分析 191
9．3．2 后悔期望值法及直觀分析 192
習題9 193
第10章 數據的在線分析及可視化 195
10．1 Tushare數據的可視化分析 196
10．1．1 股市基本數據的獲取與分析 196
10．1．2 證券交易數據的獲取與分析 203
10．1．3 Tushare數據的保存及擴展 207
10．2 新浪財經數據的可視化分析 208
10．2．1 宏觀經濟數據的抓取與分析 209
10．2．2 股票行情數據的抓取與分析 212
10．3 中商情報數據的可視化分析 213
10．3．1 宏觀經濟數據的爬取與分析 214
10．3．2 A股股票信息的爬取與分析 216
習題10 218
附錄A 本書學習博客 220
附錄B 書中相關資料 222
附錄C 書中自定義函數 223
參考文獻 224
展開全部
數據科學與大數據技術系列Python數據分析基礎教程:數據可視化(第2版)/王斌會 作者簡介
王斌會暨南大學管理學院教授，博士生導師。從事數學、統計學及經濟管理教學和科研工作30多年，在數據科學和大數據分析領域做了大量的基礎性研究與開創性工作。出版相關學術專著和教材10余本。精通大數據分析及SAS、SPSS、R、Python等語言的編程及數據處理云計算平臺的開發。王術，博士生。英國倫敦大學國王學院數據科學碩士，現為中國農業科學院與比利時列日大學聯合培養博士生。主要研究方向為農業大數據分析和挖掘、農業資源利用與區域規劃。
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