《Python数据分析与可视化项目实战》专注于Python数据分析与可视化的实战指导，打破了传统的理论框架，注重实践和项目实战，适合有编程基础、想要深入学习数据分析和可视化的读者。 在内容设计上，采用了循序渐进的方式，逐步引导读者掌握数据分析和可视化的技能。每章以一个具体的项目示例为主线，详细讲解相关的理论知识和基本技巧，并提供实用的代码示例。读者在阅读过程中可以通过实际操作来加深对书中知识的理解和掌握。 书中每个项目案例都选取了具有代表性和实用性的主题，包括股票市场走势预测、城市自行车共享需求预测、电商客户数据分析等，这些项目案例不仅让读者理论与实践相结合，更让读者从不同领域的数据问题中受益良多，将理论知识应用于实际项目中。
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使用Python进行数据分析并不难。如果你会使用电子表格，就能学会Pandas！虽然它的网格样式布局可能会让你想起Excel，但Pandas要灵活和强大得多。Python库可以快速对数百万行数据执行操作，并且可以轻松地与Python数据生态系统中的其他工具进行交互。这是提升你的数据游戏的完美方式。 《Pandas数据分析实战》介绍了使用令人惊叹的 Pandas 库在 Python 中进行数据分析。你将学习如何对重复操作进行自动化，并让你对在Excel中很难实现，甚至不可能实现的数据分析有更深的理解。本书每章都可以独立成篇。通过下载真实的数据集，可以让你的学习更加贴近现实工作。
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前 言 基 础 篇 章 数据挖掘基础2 1.1 某知名连锁餐饮企业的困惑2 1.2 从餐饮服务到数据挖掘3 1.3 数据挖掘的基本任务4 1.4 数据挖掘建模过程4 1.4.1 定义挖掘目标4 1.4.2 数据取样5 1.4.3 数据探索6 1.4.4 数据预处理7 1.4.5 挖掘建模7 1.4.6 模型评价7 1.5 常用的数据挖掘建模工具7 1.6 小结9 第2章 Python数据分析简介10 2.1 搭建Python开发平台12 2.1.1 所要考虑的问题12 2.1.2 基础平台的搭建12 2.2 Python使用入门13 2.2.1 运行方式14 2.2.2 基本命令15 2.2.3 数据结构17 2.2.4 库的导入与添加20 2.3 Python数据分析工具22 2.3.1 Numpy23 2.3.2 Scipy24 2.3.3 Matplotlib24 2.3.4 Pandas26 2.3.5 StatsModels27 2.3.6 Scikit-Learn28 2.3.7 Keras29 2.3.8 Gensim30 2.4 配套资源使用设置31 2.5 小结32 第3章 数据探索33 3.1 数据质量分析33 3.1.1 缺失值分析34 3.1.2 异常值分析34 3.1.3 一致性分析37 3.2
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内卷时代的刚需，升职加薪的利器！如何在内卷时代脱颖而出？看书似乎都明白，一到实际工作中就不知道怎么办？为什么别人不大明白我的分析结果？零基础的人可以看这本书吗？这种书会不会很无聊？没学过Python有必要看这本书吗？如何培养数据分析思维？快来看这本书，给你答案！ 1.立足实际，注重数据思维培养：本书不是枯燥乏味的理论书，而是注重数据思维认知的培养，强调知识技能与工作实战的结合。 2.语言幽默风趣，通俗易懂，小白轻松上手：本书通过有趣的故事对话场景与大量的漫画插图，让读者轻松理解数据分析与决策中涉及到的相关概念，学习不再枯燥乏味！ 3.内容丰富，知识实用，帮助你解决实际问题：不仅从技术角度介绍了数据采集、清洗、分析的相关工具与方法论，而且对其在运营和增长方面的业务应用也进行了体系化的介绍。 4.
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