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数据分析方法与实践-陈岗

数据分析方法与实践

丛书名:匡时﹒工程管理系列
著(译)者:陈岗
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责任编辑:邱仿
字       数:390千字
开       本:16 开
印       张:20.5
出版版次:1
出版年份:2025-12-31
书       号:978-7-5642-4848-2/F.4848
纸书定价:69.00元   教师会员可用500积分申请样书

随着大数据与人工智能技术的深度渗透,数据分析已成为各行业从业者的必备技能,Python 凭借高效灵活的特性,成为数据分析的核心工具。在工程管理等领域,数据分析方法课程的重要性愈发凸显。本书紧扣经济建设主战场需求,依托作者多年教学经验编写,共分12章,内容深入浅出、循序渐进,着重讲述Python语言和数据分析工具包的应用,全面、系统地介绍了Python编程技术及其在数据科学、机器学习、数据可视化等领域应用中的核心知识点。针对每个知识点,均搭配多个实例进行拆解分析,既提升读者学习兴趣,又加深对知识的理解吸收。

  • 随着大数据与人工智能技术的深度渗透,数据分析已成为各行业从业者的必备技能,Python 凭借高效灵活的特性,成为数据分析的核心工具。

    在工程管理等领域,数据分析方法课程的重要性愈发凸显。

    本书紧扣经济建设主战场需求,依托作者多年教学经验编写,共分12章,内容深入浅出、循序渐进,着重讲述Python语言和数据分析工具包的应用,全面、系统地介绍了Python编程技术及其在数据科学、机器学习、数据可视化等领域应用中的核心知识点。

    针对每个知识点,均搭配多个实例进行拆解分析,既提升读者学习兴趣,又加深对知识的理解吸收。

    本书适用范围广泛,不仅可作为高校 IT 相关专业的教材,还能作为工程管理、金融科技等专业的课程教材与参考用书,同时为数据分析、机器学习领域的专业人士与研究人员提供实用指导。

    本书中配有二维码,扫码可以获取习题解答、补充案例以及书中源程序和数据集。


  • 第1章 开发环境和工具 /1。
    1.1 Python开发环境 /1。
    1.2 Python开发和运行工具 /3。
    本章小结 /16。
    本章习题 /16。
    第2章 Python数据类型和结构 /17。
    2.1 标识符与变量 /17。
    2.2 Python基本数据类型 /19。
    2.3 Python内置数据类型 /25。
    2.4 综合案例 /43。
    本章小结 /44。
    本章习题 /44。
    第3章 Python程序结构 /45。
    3.1 顺序结构 /45。
    3.2 选择结构 /50。
    3.3 循环结构 /56。
    本章小结 /63。
    本章习题 /63。
    第4章 Python函数 /64。
    4.1 Python函数概述 /64。
    4.2 内置函数和标准库函数 /65。
    4.3 自定义函数 /68。
    4.4 函数的递归调用 /75。
    4.5 综合案例 /77。
    4.6 Lambda函数 /81。
    本章小结 /83。
    本章习题 /83。
    第5章 数据分析的基础模块 /84。
    5.1 模块 /84。
    5.2 NumPy模块 /85。
    5.3 Pandas模块 /108。
    本章小结 /141。
    本章习题 /142。
    第6章 数据可视化 /143。
    6.1 用 Matplotlib实现数据可视化 /144。
    6.2 Turtle模块 /167。
    6.3 用seaborn实现数据可视化 /173。
    6.4 词云 /181。
    本章小结 /186。
    本章习题 /186。
    第7章 数据分析基础 /187。
    7.1 数据分析概述 /187。
    7.2 数据分析流程 /190。
    7.3 数据分析报告 /207。
    本章小结 /211。
    本章习题 /212。
    第8章 数据分析方法 /213。
    8.1 数据质量分析 /213。
    8.2 数据特征分析 /217。
    8.3 数据分析方法 /220。
    8.4 综合案例 /234。
    本章小结 /238。
    本章习题 /238。
    第9章 淘宝用户购物行为数据分析 /239。
    9.1 数据来源与预处理 /239。
    9.2 数据分析与可视化 /243。
    9.3 数据分析结论及对企业的建议 /247。
    本章小结 /248。
    本章习题 /249。
    第10章 基于BOSS直聘的数据分析师薪资结构研究 /250。
    10.1 数据来源 /250。
    10.2 数据清洗 /252。
    10.3 可视化分析 /255。
    10.4 数据分析结论 /262。
    本章小结 /262。
    本章习题 /263。
    第11章 基于K-Means聚类分析的超市客户细分与精准营销策略 /264。
    11.1 数据来源 /265。
    11.2 数据分析可视化 /273。
    11.3 所用模型 /280。
    本章小结 /288。
    本章习题 /288。
    第12章 基于随机森林模型的电商客户流失数据分析 /289。
    12.1 业务场景分析及数据来源 /290。
    12.2 数据预处理 /291。
    12.3 随机森林模型建立与分析 /307。
    12.4 平台运营建议 /313。
    本章小结 /314。
    本章习题 /314。
    主要参考文献 /316

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