为你推荐
内容简介
前言
第1章 数据分析基础
1.1 什么是数据分析
1.2 数据分析的重要性
1.3 数据分析的基本流程
1.4 数据分析的常用工具
1.5 小结
第2章 搭建Python数据分析环境
2.1 快速了解Python
2.2 搭建Python开发环境
2.3 集成开发环境PyCharm
2.4 数据分析标准环境Anaconda
2.5 Jupyter Notebook开发工具
2.6 小结
第3章 Pandas入门
3.1 认识Pandas
3.2 Series对象
3.3 DataFrame对象
3.4 外部数据读取
3.5 数据抽取
3.6 数据的增加、修改和删除
3.7 数据清洗
3.8 索引设置
3.9 数据排序与排名
3.10 小结
第4章 Pandas进阶
4.1 数据计算
4.2 数据格式化
4.3 数据分组统计
4.4 数据移位
4.5 数据转换
4.6 数据合并
4.7 数据导出
4.8 日期数据处理
4.9 时间序列
4.10 小结
第5章 可视化数据分析图表
5.1 数据分析图表的作用
5.2 图表的基本组成
5.3 Matplotlib概述
5.4 图表的常用设置
5.5 常用图表的绘制
5.6 小结
第6章 图解数组计算模块NumPy
6.1 初识NumPy
6.2 创建数组
6.3 数组的基本操作
6.4 NumPy矩阵基本操作
6.5 NumPy常用统计分析函数
6.6 小结
第7章 数据统计分析案例
7.1 对比分析
7.2 同比、定比和环比分析
7.3 贡献度分析
7.4 差异化分析
7.5 相关性分析
7.6 时间序列分析
7.7 小 结
第8章 机器学习Scikit-Learn
8.1 Scikit-Learn简介
8.2 安装Scikit-Learn
8.3 线性模型
8.4 支持向量机
8.5 聚类
8.6 小结
第9章 Python股票数据分析（Jupyter Notebook版）
9.1 概述
9.2 项目效果预览
9.3 项目开发环境
9.4 前期准备
9.5 数据预处理
9.6 数据统计分析
9.7 关键技术
9.8 小结
第10章 京东电商销售数据分析与预测
10.1 概述
10.2 项目效果预览
10.3 项目开发环境
10.4 分析方法
10.5 项目实现过程
10.6 小结
买过这本书的人还买过
读了这本书的人还在读
同类图书排行榜
购物车
个人中心
