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Python数据分析实战——数据采集、分析及可视化(微课视频版)

提供教学大纲,课件,教案,源码,视频,在线作业,教学进度表,思政案例

作者:沈桂兰 主编;李玉霞 薛云 陈默 副主编
丛书名:大数据与人工智能技术丛书
定价:49.80
印次:1-1
ISBN:9787302661702
出版日期:2024.08.01
印刷日期:2024.07.18

"本书全面介绍使用Python进行数据获取、数据处理和分析、数据可视化以及文本分析的相关内容,旨在帮助读者理解与掌握数据分析全流程的相关知识和技能。全书按照“理论+方法+示例+实战”的设计思路,既注重知识系统性,又注重应用实战性。 全书共分为8章,包括Python数据分析概述、Python爬虫基础、Python爬虫实战、pandas和numpy基础、Python数据表分析、可视化分析、数据分析实战和文本数据分析。 本书可作为高等院校各专业数据分析相关课程的教材,也可作为企业电子商务、市场营销、数据分析人员的参考资料。 "

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前言 党的二十大报告指出: 教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑。必须坚持科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第一动力,深入实施科教兴国战略、人才强国战略、 创新驱动发展战略,开辟发展新领域新赛道,不断塑造发展新动能新优势。高等教育与经济社会发展紧密相连,对促进就业创业、助力经济社会发展、增进人民福祉具有重要意义。 数据是信息的载体,是重要的生产资料。生活在数字经济时代,获取、分析、处理数据的能力是每个现代人必须具备的基本素质,有实践经验的数据分析人才更是各企业争夺的对象。为了满足社会对数据分析人才的需求,很多高校开始尝试开设各类数据分析课程。Python具有语言简洁、优雅、健壮等特点,这使其成为工业界和学术界的最佳实践。随着大数据时代的到来,Python必将继续发挥其在数据分析领域的独特优势,成为高校培养学生数据分析能力的重要课程之一。 本书以数据分析流程为主线,按照“理论+方法+示例+实战”的设计思路,通过阐述理论知识帮助读者理解数据分析的相关原理、概念及术语; 通过操作方法帮助读者将知识和应用相结合; 通过多个操作示例帮助读者提升实践能力; 通过综合实战案例帮助读者综合运用所学知识解决具体问题。通过本书的学习,读者可以梳理出一条清晰的数据分析学习路线图。 本书提供了使用Python进行数据获取、处理、分析及可视化的各项知识内容,共分8章,第1章是Python数据分析概述,第2、3章是Python爬虫基础及实战,第4、5章讲解如何使用pandas和numpy进行数据表分析,第6章讲解如何使用matplotlib进行可视化分析,第7章是数据分析实战,第8章是文本数据分析。 本书具有以下特点。 (1) 技术主流、全面。本书内容丰富,涉及众多Python数据分析类库,具体包括编写爬虫爬取并解析数据的requests库和BeautifulSoup库,提高解析效率的正则表达式库re,进行数据处理和分析的numpy库和pandas库,进行数据可视化的matplotlib库,用于文本分析的jieba库和gensim库,生成词云图的wordcloud库等,读者通过一本书可以掌握数据分析领域的所有主流核心技术。 (2) 示例典型、充分。 本书通过132个示例透彻、详尽地讲述数据分析的相关知识。为便于读者阅读程序代码,编者对书中重要代码都给出了注释。 (3) 实战应用丰富。 本书提供19个实战案例,覆盖数据获取、结构化数据处理分析、可视化分析和文本分析,兼顾结构化、半结构化和非结构化数据类型的数据。通过深度剖析实战案例,帮助读者掌握在真实应用场景下使用Python进行各种类型数据的获取、处理分析和可视化的技能。 (4) 配套资源齐全。本书相关MOOC资源已经上线“学堂在线”,书中所有的示例、实战均提供了源代码和数据集,方便读者实践巩固,并提供了配套的教学大纲、教学课件、电子教案、在线题库、习题答案、教学进度表、650分钟的微课视频等备课资料。 资源下载提示 课件等资源: 扫描封底的“图书资源”二维码,在公众号“书圈”下载。 素材(源码)等资源: 扫描目录上方的二维码下载。 在线自测题: 扫描封底的作业系统二维码,再扫描自测题二维码在线做题。 微课视频: 扫描封底的文泉云盘防盗码,再扫描书中相应章节的视频讲解二维码,可以在线学习。 本书可作为高等院校各专业数据分析相关课程的教材,也可作为企业电子商务、市场营销、数据分析人员的参考资料。 本书第1~3章及第5章由沈桂兰编写,第4章由李玉霞编写,第6、7章由薛云编写,第8章由陈默编写。全书由沈桂兰负责统稿。张凯悦、李红晓参与了素材整理和校对工作。 由于编者水平有限,书中不当之处在所难免,欢迎广大同行和读者批评指正。 编者 2024年8月

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  • "本书以数据分析流程为主线,按照“理论+方法+示例+实战”的设计思路,通过阐述理论知识帮助读者理解数据分析的相关原理、概念及术语; 通过操作方法帮助读者将知识和应用相结合; 通过多个操作示例帮助读者提升实践能力; 通过综合实战案例帮助读者综合运用所学知识解决具体问题。通过本书的学习,读者可以梳理出一条清晰的数据分析学习路线图。本书提供132个知识点示例,19个实战案例。
    本书配套资源丰富,包括教学大纲、教学课件、电子教案、程序源码、教学进度表、在线题库、习题答案和650分钟的微课视频。"

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    第1章Python数据分析概述

    1.1什么是数据分析

    1.1.1数据分析的重要性

    1.1.2数据分析的内容

    1.2数据分析的基本流程

    1.3数据分析的常用工具

    1.4数据分析的常用类库

    1.5数据分析的开发环境

    1.5.1Anaconda的下载和安装

    1.5.2Jupyter Notebook的使用

    1.5.3Spyder的使用

    本章小结

    习题1

    第2章Python爬虫基础

    2.1认识爬虫

    2.1.1爬虫的概念

    2.1.2爬虫的原理与类型

    2.1.3爬虫的合法性和robots协议

    2.2爬虫的组成及反爬虫措施

    2.2.1网络爬虫的组成

    2.2.2网站反爬虫策略

    2.2.3爬取策略的制定

    2.3模拟请求爬取数据 

    2.3.1Chrome开发者工具

    2.3.2认识HTTP

    2.3.3认识requests库

    2.4解析数据

    2.4.1网页的组成

    2.4.2BeautifulSoup库

    2.4.3文档树的遍历

    2.4.4文档树的搜索

    2.4.5CSS选择器查找

    本章小结

    习题2

    第3章Python爬虫实战

    3.1实战: 中国A股上市公司相关数据的获取

    3.1.1目标网站分析

    3.1.2表格数据的爬取和解析

    3.1.3模块化程序的编写

    3.2解析数据的存取

    3.2.1文本文件的存取

    3.2.2CSV文件的存取

    3...

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