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本书以Python语言为基础，介绍利用Python进行数据科学研究与商业分析的全貌。其核心的设计理念是通过经典的商业应用案例对数据爬取、数据存储、数据清洗、数据建模的核心Python模块做相应的介绍。
- 版权信息
- 序1 最年长的Python学习者
- 序2 Python教学的新模式
- 前言
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第1章 基于Python的数据科学环境搭建
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1.1 Python是数据科学“大势所趋”
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1.2 Anaconda入门——工欲善其事，必先利其器
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1.2.1 Anaconda功能简介
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1.2.2 Anaconda的下载和安装
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1.2.3 Navigator和Prompt的选择
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1.2.4 Conda的使用
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1.3 Jupyter Notebook入门
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1.3.1 Jupyter Notebook——“程序猿”里的“散文家”
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1.3.2 Jupyter Notebook的优势
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1.3.3 Jupyter Notebook的界面
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1.3.4 Jupyter Notebook的基本使用
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1.4 Markdown单元格的使用
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1.4.1 入门简介
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1.4.2 基础语法
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1.4.3 扩展语法
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1.5 Spyder入门
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1.5.1 Spyder——Python编程的“热带雨林”
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1.5.2 Spyder的特点
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1.5.3 Spyder的用户界面组件
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1.5.4 Spyder的核心构建块
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1.6 小结
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第2章 Python基础
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2.1 “火锅团购数据”简介
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2.2 读写数据
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2.2.1 文件管理
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2.2.2 读入火锅团购数据
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2.2.3 利用open（）函数读写文件
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2.3 Python数据类型与结构
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2.3.1 基本数据类型
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2.3.2 基本数据结构
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2.4 控制流、函数与模块
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2.4.1 控制流
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2.4.2 函数
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2.4.3 模块
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2.5 面向对象编程的基本概念
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2.5.1 类的基本定义和使用
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2.5.2 对象
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2.5.3 继承
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2.5.4 方法重写
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2.6 Numpy简介
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2.6.1 Numpy数组对象
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2.6.2 数据读入
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2.6.3 数据去重
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2.6.4 基本索引方式
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2.6.5 利用Numpy进行统计分析
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2.7 小结
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第3章 Python的数据处理模块
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3.1 初级篇——相遇Pandas
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3.1.1 读入数据——数据分析的“米”
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3.1.2 检查重复——重复的东西咱不要
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3.1.3 判断表达式——更Pythonic
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3.1.4 检查缺失——要命的缺失
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3.1.5 切片函数——最“笨”的办法
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3.1.6 描述性统计——一个函数搞定
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3.1.7 其他——实用的小操作
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3.2 进阶篇——相识Pandas
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3.2.1 apply（）——为你私人定制的函数
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3.2.2 分组与聚合——速度与优雅兼具
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3.2.3 时间序列——跨不过的坎
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3.2.4 合并——Pandas和SQL完美结合
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3.3 小结
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第4章 Python的绘图模块
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4.1 为什么需要数据可视化
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4.2 初级篇——Matplotlib基础
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4.2.1 画布——绘图的画板
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4.2.2 配置——更个性化的绘图
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4.2.3 散点图、线图
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4.2.4 绘制箱线图
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4.2.5 绘制柱状图
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4.2.6 绘制饼图、直方图
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4.3 高级篇——Plotly基础
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4.3.1 开始之前——理解Plotly
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4.3.2 绘制散点图、线图
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4.3.3 绘制箱线图
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4.3.4 绘制柱状图（多子图）
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4.3.5 绘制饼图、直方图
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4.4 小结
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第5章 Python的统计建模模块
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5.1 Statsmodels简介
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5.2 数据接入
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5.3 统计模型参数估计
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5.3.1 用Patsy描述统计模型
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5.3.2 模型中分类变量的处理
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5.3.3 拟合线性回归模型
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5.4 统计假设检验
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5.4.1 问题提出
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5.4.2 一元单因素方差分析
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5.4.3 一元多因素方差分析
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5.5 探索分析
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5.5.1 箱线图
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5.5.2 相关图
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5.5.3 拟合图
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5.5.4 回归图
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5.6 小结
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第6章 Python的机器学习模块
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6.1 机器学习的定义
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6.2 使用scikit-learn
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6.2.1 数据准备
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6.2.2 模型选择
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6.2.3 模型训练
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6.2.4 模型评估
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6.2.5 模型调参
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6.2.6 模型结果
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6.2.7 模型保存与加载
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6.3 小结
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第7章 Python的爬虫模块
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7.1 爬虫的定义
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7.2 初级篇——单页面静态爬虫
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7.2.1 入门——一级页面采集
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7.2.2 进阶——二级页面采集
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7.3 中级篇——多页面静态爬虫
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7.3.1 入门——单分类多页面采集
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7.3.2 进阶——多分类多页面采集
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7.3.3 高级——多线程采集
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7.4 高级篇——爬虫的伪装
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7.4.1 入门——伪装请求头
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7.4.2 进阶——IP池
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7.4.3 其他
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7.5 终级篇——动态爬虫
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7.5.1 入门——区分静态和动态数据
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7.5.2 进阶——采集动态数据
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7.6 爬虫注意事项
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7.7 小结
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第8章 Python的文本分析模块
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8.1 准备：理解文本分析流程
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8.1.1 分词
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8.1.2 特征提取
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8.2 实战
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8.2.1 数据准备
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8.2.2 分词
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8.2.3 统计词频
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8.2.4 词云
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8.2.5 提取feature
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8.2.6 用sklearn进行训练
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8.3 小结
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第9章 Python的数据库模块
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9.1 为什么需要数据库
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9.2 初级篇——SQLAlchemy的基本使用
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9.2.1 连接数据库
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9.2.2 创建数据表
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9.2.3 增加数据
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9.2.4 查看数据
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9.2.5 修改数据
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9.2.6 删除数据
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9.3 高级篇
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9.3.1 构建表关系
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9.3.2 Pandas读取SQL
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9.4 小结
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第10章 第10章精品案例——火锅团购分析
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10.1 背景介绍
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10.1.1 化零为整——从零散的模块学习到完整的案例分析
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10.1.2 案例背景
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10.2 数据描述
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10.2.1 数据说明
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10.2.2 可视化描述
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10.3 建模分析
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10.3.1 建模结果及模型解读
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10.3.2 模型对比分析及结论
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10.4 小结
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- 出版地 ： 中國大陸
- 語言 ： 簡體中文
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