【正版全新】Python数据分析 张惠玲主编 西北工业大学出版社 9787561284797 chm umd 阿里云 下载 夸克云 pdf azw3 kindle

本书系统讲解了数据分析工作流程中的核心问题，涉及数据探索、数据预处理、建模分析等内容。书中使用Python作为编程语言，全面介绍了Python编程基础及常用数据分析库的使用，在传统的数据统计分析方法的基础上，增加了分类、回归、聚类等机器学习建模分析方法，通过贴近日常生活和工作的实践案例，帮助读者建立数据分析思维，实现从基础理论到实践应用的过渡，提高综合运用数据分析方法和技术解决实际问题的能力。本书可作为高等院校数学、计算机等专业的数据分析相关课程的教材，也可作为数据分析等领域从业人员的参考用书。

部分 基础篇

章 数据分析概述

1．1 数据分析的定义

1．2 数据分析的标准过程

1．3 数据分析的作用

1．4 常用的数据分析工具

第2章 Python编程基础

2．1 Python开发环境搭建

2．2 Python基础语法

2．3 Python数据类型

2．4 程序控制结构

2．5 函数

2．6 模块

第3章 常用的数据分析库

3．1 NumPy

3．2 Pandas

3．3 Matplotlib

3．4 SciPy

3．5 Sklearn

第二部分 中级篇

第4章 描述性统计分析与数据可视化

4．1 描述性统计分析

4．2 数据可视化

第5章 统计推断

5．1 假设检验

5．2 相关分析

第6章 数据预处理

6．1 数据清洗

6．2 数据集成

6．3 数据变换

6．4 数据规约

第三部分 实战篇

第7章 线性回归分析

7．1 算法原理

7．2 算法流程

7．3 算法案例

第8章 分类

8．1 分类的基本概念

8．2 KNN算法

8．3 决策树算法

第9章 聚类分析

9．1 聚类的基本概念

9．2 KMeans算法

9．3 DBSCAN算法

参考文献

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书籍介绍

本书系统讲解了数据分析工作流程中的核心问题，涉及数据探索、数据预处理、建模分析等内容。书中使用Python作为编程语言，全面介绍了Python编程基础及常用数据分析库的使用，在传统的数据统计分析方法的基础上，增加了分类、回归、聚类等机器学习建模分析方法，通过贴近日常生活和工作的实践案例，帮助读者建立数据分析思维，实现从基础理论到实践应用的过渡，提高综合运用数据分析方法和技术解决实际问题的能力。本书可作为高等院校数学、计算机等专业的数据分析相关课程的教材，也可作为数据分析等领域从业人员的参考用书。