送书【新书】 |《Python数据分析全流程实操》

Python乱炖

共 1459字,需浏览 3分钟

 · 2020-09-10




又到了每周三的送书时刻啦!本周我们送出的是《Python数据分析全流程实操》



(文末查看送书规则)




内容简介



本书基于Python3.7版本软件编写,全书主要围绕整个数据分析方法论的标准流程,为读者重点展示了Python在数据获取、数据处理、数据探索、数据分析及数据可视化等领域的应用技术。

本书首先介绍了数据分析的方法论,给读者介绍了具体的数据分析挖掘标准流程,接着介绍了Python常用的工具包,包括科学计算库NumPy、数据分析库Pandas、数据挖掘库Scikit-Learn,以及数据可视化库Matplotlib和Seaborn的基本知识,并从数据分析挖掘过程中的数据获取、数据处理、数据探索等实际业务应用出发,以互联 

网、金融及零售等行业真实案例,比如客户分群、产品精准营销、房价预测、特征降维等,深入浅出、循序渐进地介绍Python数据分析的全过程。 

本书内容精练、重点突出、案例丰富,实践性和指导性极强,值得一读,特别适合在企业中从事数据分析、数据挖掘、机器学习、运营分析等工作的人员使用,同样适合想从事数据分析挖掘工作的各大中专院校的学生与教师,以及其他对数据分析挖掘技术领域有兴趣爱好的各类人员使用。






本书特色



● 简单易学,Python 的关键字相对较少,结构简单,语法定义明确,学习起来更加简单; 

● Python 代码定义得更清晰,易于阅读维护; 

● Python 是机器学习的首选语言; 

● 开源免费,用户使用 Python 进行开发和发布自己编写的程序,不需要支付任何费用,也不用担心版权问题,即使作为商业用途,Python 也是免费的。 


本书的特色 

● 贴合数据分析实际工作:本书不空讲 Python 语法,而是基于企业实际数据分析工作中遇到的问题,清晰简明地介绍如何用 Python 来处理分析数据; 

● 内容全面:覆盖数据分析过程中频繁使用到的各种工具库,包括科学计算库 NumPy、数据分析库 Pandas、数据挖掘库 Scikit-Learn 及数据可视化库 Matplotlib 和 Seaborn ; 

● 结合企业中的热点应用案例:比如客户分群、产品精准营销、房价预测、特征降维等,如果读者是企业中的数据分析师,则可以直接参考案例进行相关数据的分析处理及模型研发; 

● 最新的软件版本:截至本书完稿,Python 的最新版本为 Python3.7,本书以此版本软件为基础,向读者介绍如何使用 Python 进行数据挖掘项目的开发工作; 

● 附赠数据文件和源代码:提供所有案例的数据文件和 Python 源代码,供读者操作练习、快速学习。读者可用微信扫一扫右侧二维码关注微信公众号,输入代码“35789”,即可获取附赠资源。 

● 学习路线图清晰:每个案例均按照数据分析项目的一般工作流程逐步展开。 

本书包括什么内容 

本书基于 Python 3.7 版本软件编写,全书主要围绕整个数据分析方法论的标准流程,为读者重点展示了 Python 在数据获取、数据处理、数据探索、数据分析与数据可视化等方面的操作,以及在客户分群、产品精准营销、房价预测、特征降维等案例项目中的应用技术。




本书预览





送书规则



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