·围绕数据分析的全流程，系统、全面地介绍数据分析的主要知识。 ·对照Excel学习Python数据分析，降低学习门槛，方便快速上手。 ·知识全面，覆盖xlwings、openpyxl、pandas、Matplotlib和Seaborn等常用库。 ·突出案例实战，帮助读者形成数据分析的思维模式。 ·提供书中用到的Excel文件和对应的Python源代码，供读者免费下载使用。
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为什么要使用Python分析Excel数据
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第一部分 数据分析的概念和Python基础
第1章 数据分析基础知识
1.1 为什么要做数据分析
1.2 为什么要使用Python做数据分析
1.3 数据分析的对象
1.4 数据分析的流程
第2章 Python基础知识
2.1 安装Python和PyCharm
2.2 变量
2.3 简单的数据类型
2.4 控制语句
第3章 Python中的高级概念
3.1 复杂的数据类型
3.2 函数
3.3 类
3.4 异常
3.5 文件操作
第二部分 蜂蜜电商数据分析
第4章 读取和清洗数据
4.1 业务分析
4.2 读取Excel数据
4.3 清洗数据
4.4 编写读写文件的代码
第5章 筛选数据
5.1 通过条件筛选数据
5.2 通过交易日期筛选数据
第6章 数据的基础运算
6.1 算术运算
6.2 比较运算
6.3 通过函数运算数据
第7章 把数据连接起来
7.1 3种关联关系
7.2 合并多个Excel文件的数据
第8章 分组统计、数据透视表和排序
8.1 分组统计数据
8.2 数据透视表
8.3 排序
第9章 数据可视化
9.1 柱形图和图表基础
9.2 绘制常见的图表
9.3 其他常用的图表技术
第10章 保存数据和图表到Excel文件中
10.1 简单保存数据到Excel文件中
10.2 使用xlwings保存数据到Excel文件中
第三部分 实践案例
第11章 个人消费贷款数据分析
11.1 业务和数据特点分析
11.2 数据处理
11.3 数据筛选
11.4 统计分析
11.5 通过数据关联查询和统计分析数据
11.6 数据可视化
11.7 保存结果
第12章 螺蛳粉连锁店销售数据分析
12.1 业务分析
12.2 读取数据
12.3 整理和分析数据
12.4 数据可视化
12.5 保存结果
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