python数据分析与应用Python数据分析与应用PDF内部全资料版

　　给大家带来的一篇关于Python数据相关的电子书资源，介绍了关于Python方面的内容，本书是由人民邮电出版社出版，格式为PDF，资源大小281 MB，黄红梅 张良均编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：7.8。
　　内容介绍
　　目录
　　第1章　Python数据分析概述　1
　　任务1.1　认识数据分析　1
　　1.1.1　掌握数据分析的概念　2
　　1.1.2　掌握数据分析的流程　2
　　1.1.3　了解数据分析应用场景　4
　　任务1.2　熟悉Python数据分析的工具　5
　　1.2.1　了解数据分析常用工具　6
　　1.2.2　了解Python数据分析的优势　7
　　1.2.3　了解Python数据分析常用类库　7
　　任务1.3　安装Python的Anaconda发行版　9
　　1.3.1　了解Python的Anaconda发行版　9
　　1.3.2　在Windows系统中安装Anaconda　9
　　1.3.3　在Linux系统中安装Anaconda　12
　　任务1.4　掌握Jupyter Notebook常用功能　14
　　1.4.1　掌握Jupyter Notebook的基本功能　14
　　1.4.2　掌握Jupyter Notebook的高 级功能　16
　　小结　19
　　课后习题　19
　　第2章　NumPy数值计算基础　21
　　任务2.1　掌握NumPy数组对象ndarray　21
　　2.1.1　创建数组对象　21
　　2.1.2　生成随机数　27
　　2.1.3　通过索引访问数组　29
　　2.1.4　变换数组的形态　31
　　任务2.2　掌握NumPy矩阵与通用函数　34
　　2.2.1　创建NumPy矩阵　34
　　2.2.2　掌握ufunc函数　37
　　任务2.3　利用NumPy进行统计分析　41
　　2.3.1　读/写文件　41
　　2.3.2　使用函数进行简单的统计分析　44
　　2.3.3　任务实现　48
　　小结　50
　　实训　50
　　实训1　创建数组并进行运算　50
　　实训2　创建一个国际象棋的棋盘　50
　　课后习题　51
　　第3章　Matplotlib数据可视化基础　52
　　任务3.1　掌握绘图基础语法与常用参数　52
　　3.1.1　掌握pyplot基础语法　53
　　3.1.2　设置pyplot的动态rc参数　56
　　任务3.2　分析特征间的关系　59
　　3.2.1　绘制散点图　59
　　3.2.2　绘制折线图　62
　　3.2.3　任务实现　65
　　任务3.3　分析特征内部数据分布与分散状况　68
　　3.3.1　绘制直方图　68
　　3.3.2　绘制饼图　70
　　3.3.3　绘制箱线图　71
　　3.3.4　任务实现　73
　　小结　77
　　实训　78
　　实训1　分析1996 2015年人口数据特征间的关系　78
　　实训2　分析1996 2015年人口数据各个特征的分布与分散状况　78
　　课后习题　79
　　第4章　pandas统计分析基础　80
　　任务4.1　读/写不同数据源的数据　80
　　4.1.1　读/写数据库数据　80
　　4.1.2　读/写文本文件　83
　　4.1.3　读/写Excel文件　87
　　4.1.4　任务实现　88
　　任务4.2　掌握DataFrame的常用操作　89
　　4.2.1　查看DataFrame的常用属性　89
　　4.2.2　查改增删DataFrame数据　91
　　4.2.3　描述分析DataFrame数据　101
　　4.2.4　任务实现　104
　　任务4.3　转换与处理时间序列数据　107
　　4.3.1　转换字符串时间为标准时间　107
　　4.3.2　提取时间序列数据信息　109
　　4.3.3　加减时间数据　110
　　4.3.4　任务实现　111
　　任务4.4　使用分组聚合进行组内计算　113
　　4.4.1　使用groupby方法拆分数据　114
　　4.4.2　使用agg方法聚合数据　116
　　4.4.3　使用apply方法聚合数据　119
　　4.4.4　使用transform方法聚合数据　121
　　4.4.5　任务实现　121
　　任务4.5　创建透视表与交叉表　123
　　4.5.1　使用pivot_table函数创建透视表　123
　　4.5.2　使用crosstab函数创建交叉表　127
　　4.5.3　任务实现　128
　　小结　130
　　实训　130
　　实训1　读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息　130
　　实训2　提取用户信息更新表和登录信息表的时间信息　130
　　实训3　使用分组聚合方法进一步分析用户信息更新表和登录信息表　131
　　实训4　对用户信息更新表和登录信息表进行长宽表转换　131
　　课后习题　131
　　第5章　使用pandas进行数据预处理　133
　　任务5.1　合并数据　133
　　5.1.1　堆叠合并数据　133
　　5.1.2　主键合并数据　136
　　5.1.3　重叠合并数据　139
　　5.1.4　任务实现　140
　　任务5.2　清洗数据　141
　　5.2.1　检测与处理重复值　141
　　5.2.2　检测与处理缺失值　146
　　5.2.3　检测与处理异常值　149
　　5.2.4　任务实现　152
　　任务5.3　标准化数据　154
　　5.3.1　离差标准化数据　154
　　5.3.2　标准差标准化数据　155
　　5.3.3　小数定标标准化数据　156
　　5.3.4　任务实现　157
　　任务5.4　转换数据　158
　　5.4.1　哑变量处理类别型数据　158
　　5.4.2　离散化连续型数据　160
　　5.4.3　任务实现　162
　　小结　163
　　实训　164
　　实训1　插补用户用电量数据缺失值　164
　　实训2　合并线损、用电量趋势与线路告警数据　164
　　实训3　标准化建模专家样本数据　164
　　课后习题　165
　　第6章　使用scikit-learn构建模型　167
　　任务6.1　使用sklearn转换器处理数据　167
　　6.1.1　加载datasets模块中的数据集　167
　　6.1.2　将数据集划分为训练集和测试集　170
　　6.1.3　使用sklearn转换器进行数据预处理与降维　172
　　6.1.4　任务实现　174
　　任务6.2　构建并评价聚类模型　176
　　6.2.1　使用sklearn估计器构建聚类模型　176
　　6.2.2　评价聚类模型　179
　　6.2.3　任务实现　182
　　任务6.3　构建并评价分类模型　183
　　6.3.1　使用sklearn估计器构建分类模型　183
　　6.3.2　评价分类模型　186
　　6.3.3　任务实现　188
　　任务6.4　构建并评价回归模型　190
　　6.4.1　使用sklearn估计器构建线性回归模型　190
　　6.4.2　评价回归模型　193
　　6.4.3　任务实现　194
　　小结　196
　　实训　196
　　实训1　使用sklearn处理wine和wine_quality数据集　196
　　实训2　构建基于wine数据集的K-Means聚类模型　196
　　实训3　构建基于wine数据集的SVM分类模型　197
　　实训4　构建基于wine_quality数据集的回归模型　197
　　课后习题　198
　　第7章　航空公司客户价值分析　199
　　任务7.1　了解航空公司现状与客户价值分析　199
　　7.1.1　了解航空公司现状　200
　　7.1.2　认识客户价值分析　201
　　7.1.3　熟悉航空客户价值分析的步骤与流程　201
　　任务7.2　预处理航空客户数据　202
　　7.2.1　处理数据缺失值与异常值　202
　　7.2.2　构建航空客户价值分析关键特征　202
　　7.2.3　标准化LRFMC模型的5个特征　206
　　7.2.4　任务实现　207
　　任务7.3　使用K-Means算法进行客户分群　209
　　7.3.1　了解K-Means聚类算法　209
　　7.3.2　分析聚类结果　210
　　7.3.3　模型应用　213
　　7.3.4　任务实现　214
　　小结　215
　　实训　215
　　实训1　处理信用卡数据异常值　215
　　实训2　构造信用卡客户风险评价关键特征　217
　　实训3　构建K-Means聚类模型　218
　　课后习题　218
　　第8章　财政收入预测分析　220
　　任务8.1　了解财政收入预测的背景与方法　220
　　8.1.1　分析财政收入预测背景　220
　　8.1.2　了解财政收入预测的方法　222
　　8.1.3　熟悉财政收入预测的步骤与流程　223
　　任务8.2　分析财政收入数据特征的相关性　223
　　8.2.1　了解相关性分析　223
　　8.2.2　分析计算结果　224
　　8.2.3　任务实现　225
　　任务8.3　使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征　225
　　8.3.1　了解Lasso回归方法　226
　　8.3.2　分析Lasso回归结果　227
　　8.3.3　任务实现　227
　　任务8.4　使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型　228
　　8.4.1　了解灰色预测算法　228
　　8.4.2　了解SVR算法　229
　　8.4.3　分析预测结果　232
　　8.4.4　任务实现　234
　　小结　236
　　实训　236
　　实训1　求取企业所得税各特征间的相关系数　236
　　实训2　选取企业所得税预测关键特征　237
　　实训3　构建企业所得税预测模型　237
　　课后习题　237
　　第9章　家用热水器用户行为分析与事件识别　239
　　任务9.1　了解家用热水器用户行为分析的背景与步骤　239
　　9.1.1　分析家用热水器行业现状　240
　　9.1.2　了解热水器采集数据基本情况　240
　　9.1.3　熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程　241
　　任务9.2　预处理热水器用户用水数据　242
　　9.2.1　删除冗余特征　242
　　9.2.2　划分用水事件　243
　　9.2.3　确定单次用水事件时长阈值　244
　　9.2.4　任务实现　246
　　任务9.3　构建用水行为特征并筛选用水事件　247
　　9.3.1　构建用水时长与频率特征　248
　　9.3.2　构建用水量与波动特征　249
　　9.3.3　筛选候选洗浴事件　250
　　9.3.4　任务实现　251
　　任务9.4　构建行为事件分析的BP神经网络模型　255
　　9.4.1　了解BP神经网络算法原理　255
　　9.4.2　构建模型　259
　　9.4.3　评估模型　260
　　9.4.4　任务实现　260
　　小结　263
　　实训　263
　　实训1　清洗运营商客户数据　263
　　实训2　筛选客户运营商数据　264
　　实训3　构建神经网络预测模型　265
　　课后习题　265
　　附录A　267
　　附录B　270
　　参考文献　295
　　学习笔记 python数据分析用什么编译器
　　Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 。 定义 （推荐学习：Python视频教程） 用户可以通过电子邮件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，将 Jupyter Notebook 分享给其他人。 在Jupyter Notebook 中，代码可以实时的生成图像，视频，LaTeX和JavaScript。 使用 数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是Jupyter 格式 。 架构 Jupyter组件 Jupyter包含以下组件： Jupyter Notebook 和 …… Python实现的微信好友数据分析功能示例
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