Python數據分析:從零基礎入門到案例實戰

本書是一本使用 Python 3.8 進行數據處理和分析的學習指南。
全書分為三部分：基礎入門、實戰案例及拓展與應用。
在基礎入門部分，介紹了 Python 的語法基礎，包括數據類型、流程控制、函數，數據的導入導出，
數據處理的 NumPy 和 Pandas 庫，數據清洗、數據分析、數據可視化和圖像處理，以及正則表達式和爬蟲方面的知識點；
在實戰案例部分，介紹了中文分詞 jieba 庫，並用三個完整的數據分析案例介紹了數據的清洗和分析過程；
在拓展與應用部分，主要介紹了 Python 對文件系統的操作和格式化字符串的輸出，
並對數據庫的操作、Python 應用模塊的 DIY 與發布，以及機器學習入門做了簡單的介紹。

本書內容豐富、簡單易懂，適合本科生、研究生閱讀，
以及對 Python 語言感興趣或者想要使用 Python 語言進行數據分析的讀者參考。

餘本國，博士，副教授，碩士研究生導師。

2001年畢業於石河子大學數學系，同年到中北大學（原華北工學院）任教，
主講線性代數、高等數學、微積分、概率統計、數學實驗、Python語言、大數據分析基礎等課程。
2012年到加拿大York University做訪問學者。
現工作於海南醫學院生物醫學信息與工程學院。
出版有個人著作《感受加拿大遊學週記》《Python數據分析基礎》《基於Python的大數據分析基礎及實戰》
《Python在機器學習中的應用》《Python 機器學習算法與實戰》
《PyTorch深度學習入門與實踐》《Python大數據分析與應用實戰》等。

第一部分  基礎入門
第 1 章　Python 基礎
1.1 安裝 Anaconda
1.2 語法基礎
1.3 程序結構
1.4 函數
1.5 數據類型
1.6 map()、filter() 和 reduce() 函數
1.7 面向對象編程基礎
1.8 實戰案例：我的第一個程序（驗證用戶名和密碼）
1.9 本章小結
第 2 章　NumPy 庫
2.1 數組的創建
2.2 數組的操作
2.3　數組的計算
2.4 統計基礎
2.5 矩陣運算
2.6 實戰案例：股票統計分析
2.7 本章小結
第 3 章　Pandas 庫
3.1 序列
3.2 數據框
3.3　數據的導入
3.4 數據的導出
3.5　實戰案例：身體質量數據處理
3.6 本章小結
第 4 章　數據處理
4.1　數據清洗
4.2　數據抽取
4.3　插入記錄
4.4　修改記錄
4.5 交換行或列
4.6 排名索引
4.7 數據合併
4.8 數據計算
4.9 數據分組
4.10 日期處理
4.11 實戰案例：數據處理
4.12 本章小結
第 5 章　數據分析
5.1 描述性統計分析
5.2　分組分析
5.3　分佈分析
5.4 交叉分析
5.5 結構分析
5.6 相關分析
5.7 實戰案例：電商數據相關分析
5.8 本章小結
第 6 章　數據可視化
6.1　Matplotlib 可視化
6.2 pyecharts 可視化
6.3　networkx 可視化
6.4 Plotly 可視化
6.5 Python 圖像處理基礎
6.6 實戰案例：貨物動態流向圖
6.7 本章小結
第 7 章　字符串處理與網絡爬蟲
7.1　字符串處理
7.2 網絡爬蟲
7.3 實戰案例：批量下載圖片
7.4　本章小結

第二部分  實戰案例
第 8 章　分詞與詞云
8.1 詞云的概念
8.2 安裝 jieba 庫
8.3　jieba 庫的用法
8.4 詞云
8.5 背景詞云圖的製作
8.6 本章小結
第 9 章　航空客戶分類
9.1　情景問題的提出
9.2 K-Means 算法
9.3 情景問題模型的建立
9.4　代碼實現
9.5　分類結果與分析
9.6 本章小結
第 10 章　文本分類分析
10.1 讀取數據
10.2　數據處理
10.3　構建文本特徵與建模
10.4　本章小結
第 11 章　貸款風險評估分析
11.1 問題分析
11.2 數據的導入與整理
11.3 模型訓練
11.4 模型預測
11.5 本章小結

第三部分  拓展與應用
第 12 章　os 與 glob 模塊
12.1 os 模塊
12.2 glob 模塊
12.3 實戰案例：生成專屬的二維碼
12.4 本章小結
第 13 章　字符串的格式化輸出
13.1 % 格式化
13.2 format 格式化
13.3 f 格式化
13.4 Template 格式化
13.5 本章小結
第 14 章　在 Python 中使用數據庫
14.1 創建 / 打開數據庫
14.2 插入數據
14.3 查詢記錄
14.4 修改記錄
14.5 刪除記錄
14.6 增刪改查的異常處理
14.7 實戰案例：我的庫我做主（MySQL）
14.8 本章小結
第 15 章　DIY 庫的發布
15.1 分形簡介
15.2 分形的繪製方法
15.3 發布 fractal 庫
15.4 本章小結
第 16 章　機器學習入門
16.1 入門案例
16.2 監督學習和無監督學習
16.3 機器學習中常見的算法
16.4 本章小結
參考文獻