Python數據分析從0到1（簡體書）
商品資訊
系列名：清華開發者書庫.Python
ISBN13：9787302587170
出版社：清華大學出版社(大陸)
作者：鄧立文; 俞心宇; 牛瑤
出版日：2021/12/01
裝訂／頁數：平裝／507頁
規格：24cm*17cm (高/寬)
版次：一版
商品簡介
《Python數據分析從0到1/清華開發者書庫·Python》以Python作為數據分析的工具，系統地介紹數據分析所需的核心知識，為書中的數據分析任務提供分析說明、代碼示例和極為詳細的代碼注釋，對於代碼中出現的重要知識點會細心地為讀者標注出相關內容及在書中出現的具體位置。
《Python數據分析從0到1/清華開發者書庫·Python》分為3篇共11章：初識篇（第1章和第2章），主要介紹數據分析和Python的相關基礎概念，一些數據分析的具體應用場景及Python的集成開發環境；基礎篇（第3-9章），主要介紹Python的基礎語法，自動化辦公的基礎操作，數據可視化庫Matplotlib和Seaborn，數據分析的核心庫NumPy和Pandas，提供了大量翔實、有趣的編程和數據分析示例；進階篇（第10章和第11章），主要介紹機器學習的入門基礎理論知識和代碼實現，監督學習和無監督學習的各種典型算法，涉及機器學習和數據挖掘的常用庫scikit-learn及神經網絡框架PyTorch等的使用，還介紹了編程算法中的動態規劃，以及數據分析的實戰例子。
《Python數據分析從0到1/清華開發者書庫·Python》面向數據分析的初學者，可以作為高等院校各專業的“數據分析”課程教材，也可以作為廣大數據分析從業者、愛好者、辦公人員、科研人員的參考和學習用書。
作者簡介
鄧立文，廈門大學智能多媒體技術實驗室成員。承擔過多項數據分析與挖掘相關的科研項目，多次在各類數據科學競賽中獲獎，積累了豐富的實踐經驗，對數據分析有著深刻的理解，從事健康醫療大數據、機器學習和軟件開發相關研究。
俞心宇，廈門大學數據挖掘與計算智能實驗室成員。多次在國賽、美賽等數學建模和數據分析競賽中獲獎，曾在多個科研項目中承擔數據分析和挖掘工作，有豐富的數據分析相關項目經歷，從事生物信息學相關研究工作。
牛瑤，廈門大學智能多媒體技術實驗室成員。曾多次在國賽等數學建模競賽及廈門大學思維邏輯大賽中獲獎，曾在多個科研項目中承擔數據分析工作，有豐富的數據分析相關項目經歷，從事醫療視覺和機器學習相關研究工作。
名人/編輯推薦
本書系統、全面講解Python數據分析知識，幫助讀者掌握學習數據分析的技巧，提升編程能力，讓讀者在掌握本書知識內容的情況下，無論是繼續學習數據分析相關知識，還是想拓展涉及更多更深的Python應用領域（如人工智能、機器學習方向），都能夠有扎實的基礎。
序
為什麼要寫本書
隨著信息技術和人工智能產業的蓬勃發展，數據成為時代發展下的珍貴資源。各行各業通過數據分析技術挖掘數據的價值，數據分析技術在如醫療健康、交通出行、商業策略、經濟金融、城鄉規劃、氣象變化、科學研究及自動化辦公等許多領域大放異彩，取得了巨大的成功，因此無論是工業界還是學術界，對數據分析人才的需求都十分迫切。
本書選擇Python作為數據分析的利器。Python作為一門簡單易用的編程語言，又因其具有眾多功能強大的第三方庫而被廣泛應用於人工智能領域，許多與人工智能關聯的框架都是以Python作為主要語言進行開發的。數據分析與人工智能等相關領域密不可分，數據分析中可以應用相應的智能算法輔助決策，人工智能也離不開對數據的分析與處理，因此使用Python作為數據分析的工具能很好地適應智能產業時代的發展，並且Python與其他學科有很好的交融性、適應性。
由於知識更新迭代的速度日新月異，本書編寫的目的不僅僅是希望讀者掌握本書介紹的Python數據分析知識，更希望讀者能夠掌握學習數據分析的技巧，重視編程能力提升，讓讀者在掌握本書知識內容的情況下，無論是繼續學習數據分析相關知識，還是想拓展涉及更多更深的Python應用領域（如人工智能、機器學習方向），都能夠有扎實的基礎。
本書內容與特色
全書共分為3篇：初識篇、基礎篇和進階篇。初識篇（第1章和第2章），主要介紹數據分析和Python的相關基礎概念，一些數據分析的具體應用場景及Python的集成開發環境；基礎篇（第3～9章），主要介紹Python的基礎語法，自動化辦公的基礎操作，借助Matplotlib和Seaborn進行數據可視化，數據分析的核心庫NumPy和Pandas，提供了大量翔實、有趣的編程和數據分析示例；進階篇（第10章和第11章），主要介紹機器學習的入門基礎理論知識和代碼實現，監督學習和無監督學習的各種典型算法，涉及機器學習和數據挖掘的常用庫scikit-learn及神經網絡框架PyTorch等的使用，還介紹了編程算法中的動態規劃，以及數據分析的實戰例子。
由於不同的讀者對Python代碼的接受程度不一樣，知識基礎也不一樣，因此為了讓讀者盡可能輕鬆地理解全書內容，沒有專業障礙地進行全書內容學習，編者盡量站在讀者的角度進行全書的寫作。本書以通俗語言為讀者進行內容的闡釋，對於書中所舉的數據分析任務提供分析說明和示例代碼，在代碼中也有著極為詳細的注釋，如果書中後面內容的代碼使用了前面內容介紹的知識，還會細心地為讀者標注相關內容在書中出現的具體位置，以期減輕讀者的代碼閱讀負擔，提高讀者的學習效率，節省讀者的時間。
目次
初識篇
第1章 Python與數據分析
1．1 數據分析概念
1．2 為什麼使用Python
1．2．1 智能時代的通用語言
1．2．2 強大高效的第三方庫
1．2．3 輕鬆的代碼結合能力
1．3 數據分析領域的應用場景
1．3．1 醫療健康
1．3．2 交通出行
1．3．3 商業策略
1．3．4 經濟金融
1．3．5 城鄉規劃
1．3．6 氣象變化
1．3．7 科研及自動化辦公
1．4 本章小結
第2章 初識Python
2．1 Python語言特點
2．2 Python安裝方式
2．2．1 Anaconda安裝
2．2．2 官網安裝
2．3 Python集成開發環境
2．3．1 JupyterNotebook
2．3．2 Spyder
2．3．3 PyCharm
2．4 本章小結
基礎篇
第3章 Python基礎
3．1 變量與賦值
3．1．1 變量
3．1．2 賦值
3．2 輸入與輸出
3．2．1 輸入
3．2．2 輸出
3．3 Python物件
3．3．1 Python物件的概念
3．3．2 變量與物件的關係
3．4 數據類型
3．4．1 數字
3．4．2 字符串
3．4．3 列表
3．4．4 元組
3．4．5 字典
3．4．6 集合
3．5 運算符與表達式
3．5．1 算術運算符
3．5．2 比較運算符
3．5．3 邏輯運算符
3．5．4 位運算符
3．5．5 賦值運算符
3．5．6 成員運算符
3．5．7 身份運算符
3．6 選擇結構
3．6．1 if語句
3．6．2 if-else語句
3．6．3 if-elif-else語句
3．7 循環結構
3．7．1 while循環
3．7．2 for循環
3．7．3 循環嵌套
3．7．4 循環控制語句
……
進階篇
參考文獻
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