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计算机教材

Python数据分析与应用案例教程

作者：李兆延，刘佳雪，罗鑫鑫主编

出版社：上海交通大学出版社出版时间：2022-08-01

开本： 26cm 页数： 200页

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Python数据分析与应用案例教程版权信息

ISBN：9787313270146
条形码：9787313270146 ; 978-7-313-27014-6
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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计算机教材

Python数据分析与应用案例教程内容简介

本书以数据预处理、分析与可视化的流程为主线，介绍了利用Python进行数据分析的相关知识和技术。全书共8章，内容包括数据分析入门、Python数据分析基础、Pandas数据预处理、Pandas数据分析、Matplotlib数据可视化、旅游网站精华游记数据分析、二手房数据分析与房价预测、电商客户价值分析。

Python数据分析与应用案例教程目录

基础篇数据分析入门 ②1.1 数据分析概述 1.1.1什么是数据分析 1.1.2数据分析的流程 1.1.3数据分析的应用场景 1.2数据分析工具 1.2.1常用的数据分析工具 1.2.2 Python数据分析的优势 1.2.3 Python数据分析常用类库 1.3搭建 Python 开发环境 1.3.1 安装Anaconda 1.3.2 安装PyCharm 1.3.3 安装Python数据分析常用库典型案例——学生语文成绩分析 ⑤课堂实训1 本章考核1 Python 数据分析基础 ⑤2.1 NumPy库 2.1.1创建数组 2.1.2查看数组属 2.1.3数组的索引与切片 2.1.4数组的运算 2.1.5常用的数算画数 ⑤2.2 Pandas库 2.2.1 Pandas的数据结构 2.2.2数据的选取 2.2.3数据的改、增、删 2.2.4 数据的保存与导入典型案例——按行业分析城镇单位业人员年平均工资课堂实训2 本章考核2 Pandas数据预处理 ①3.1数据的清洗 3.1.1缺失值的处理 3.1.2重复值的处理 3.1.3异常值的处理 3.2数据的合并 3.2.1数据的横向合并 3.2.2数据的纵向合并 3.3数据的聚合与分组 3.3.1数据的聚合 3.3.2数据的分组 3.4数据的转换 3.4.1字符型数据的编码 …… 7.3.4 是否靠近地铁的不同装修房均价分析 7.4使用线回归模型预测房价本章考核7 电商客户价值分析需求分析新老客户分析新老客户分析法 8.2.2新老客户价值分析 8.3RFM模型分析 8.3.1RFM模型 8.3.2聚类算法 8.3.3RFM模型特征值构建和标准 8.3.4店铺客户价值分析本章考核8 参考文献

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