编程菜鸟学Python数据分析

作者: 纪贺元　著

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已完结现代当代当代文学

目录 (126章)

倒序

正文

001 学习Python的优势 002 .1 Python的特色 003 .1.1 代码简单易懂 004 .1.2 包罗万象的Python包 005 .1.3 超高的知名度和广泛的应用面 006 .2 学习Python的收获 007 .2.1 工作效率的提升 008 .2.2 工作能力的增强 009 .2.3 职场竞争力的提高 010 .3 如何高效地学习Python 011 .3.1 打好编程基础 012 .3.2 多“攒”代码 013 .3.3 精通代码调试 014 .3.4 面向实际工作场景 015 Python的工作环境 016 .1.1 核心的Python软件 017 .1.2 Anaconda 018 .1.3 IDE 019 .2 安装过程中的常见问题 020 .3 Python的两种解释器 021 .4 包的安装 022 .4.1 在线安装 023 .4.2 离线安装 024 .5 PyCharm中的解释器配置 025 .5.1 两种解释器的配置 026 .5.2 Anaconda中第三方包的配置 027 .6 编译.py文件生成.exe文件 028 Python编程基础 029 .1 与文件系统相关的5个常见问题 030 .2 编码格式 031 .3 Python编程中的特殊之处 032 .4 Python中的数据结构 033 .4.1 序列 034 .4.2 列表 035 .4.3 元组 036 .4.4 字典 037 .4.5 集合 038 .5 Python基础语句 039 Python程序调试 040 .1 程序调试的常识 041 .2 Python代码的常见错误类型 042 .3.1 程序调试的基本操作 043 .3.2 程序调试的基本方法 044 Excel和Text文件的读写操作 045 .1 Text文件读写包 046 .2 Excel读写的四重循环 047 .3 openpyxl包 048 .4 xlsxwriter包 049 数据处理神器pandas 050 .1 pandas的安装 051 .2 pandas的数据结构 052 .3.1 从Excel文件中读取数据 053 .3.2 切片 054 .3.3 排序、筛选与分类汇总 055 .3.4 数据合并 056 .4 pandas统计分析 057 .4.1 统计分析指标 058 .4.2 pandas绘图 059 .5 其他pandas功能 060 Matplotlib图形呈现包 061 .1 Matplotlib包介绍 062 .2 利用Matplotlib包绘图 063 .2.1 折线图 064 .2.2 散点图 065 .2.3 柱状图 066 .2.4 饼图 067 .2.5 直方图 068 .3 图形部件绘制代码 069 .4 综合绘图示例 070 Python数据分析高级篇 071 数据预处理 072 .1 数据预处理的目标和方法 073 .1.1 缩放法 074 .1.2 分段转换 075 .1.3 定性数据定量化 076 .1.4 数据填充 077 .2 Python数据预处理的方法 078 数据分析的常见问题和方法 079 .1 数据分析的常见问题 080 .1.1 数据采集问题 081 .1.2 数据描述问题 082 .1.3 数据间关系的界定和挖掘问题 083 .1.4 时间序列（预测）问题 084 .2 数据分析的常见方法 085 .2.1 标识分析法 086 .2.2 排序分析法 087 .2.3 漏斗分析法 088 .2.4 二八分析法 089 .2.5 异常值分析法 090 .2.6 对比分析法 091 .2.7 分组（类）分析法 092 .2.8 因果关系判断法 093 .2.9 假设排除分析法 094 .2.10 趋势分析法 095 相关与回归 096 .1.1 相关分析的含义 097 .1.2 相关分析在Excel软件中的实现 098 .1.3 相关分析在Python中的实现 099 .2 回归 100 .2.1 线性回归 101 .2.2 非线性回归 102 .2.3 多元线性回归 103 .2.4 Logistic回归 104 分类 105 .1 KNN算法 106 .2 聚类原理 107 .3 聚类在Python中的实现 108 决策树 109 .1 决策树原理 110 .2 决策树代码解析 111 关联分析 112 .1 关联分析原理 113 .2 关联分析的数据预处理 114 .3 关联分析代码解析 115 降维 116 .1 为什么要降维 117 .2 用Python实现主成分分析 118 通过爬虫获取数据的方法与实践 119 .1 爬虫基本原理 120 .2 爬虫爬取的内容 121 .3 爬虫实践 122 .3.1 新闻资讯类网站爬取 123 .3.2 图片类网站爬取 124 .3.3 金融类数据爬取 125 .3.4 电商类数据爬取 126 .4 应用爬取的数据进行数据分析

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