Python大数据分析与挖掘(微课版)--聚文网

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内容简介

本书以Python 3.9为数据分析与挖掘的工具，课程内容包括基础篇和综合篇。基础篇从Python基础知识出发，围绕数据分析与挖掘常用的科学计算包NumPy、数据处理包Pandas、数据可视化包Matplotlib以及机器学习库Scikit-learn进行理实一体化讲练；综合篇聚焦汽车、交通行业案例进行数据分析综合应用，包括新能源汽车运行数据分析、汽车贷款违约概率预测、航空公司客户价值分析，以及吉利汽车用户在线评论数据分析4个综合应用案例。
本书遵循从基础到综合应用、理论与实践一体化的编写原则，各章按照“案例驱动”编写模式，体验从问题求解到程序设计的转换过程，适合应用型本科高校工科类、管理类专业学生及其他Python数据分析与挖掘爱好者使用。

基础篇
第1章Python数据分析与挖掘基础3
1.1数据分析与挖掘简介3
1.2Python开发环境5
1.3Python数据类型及常用操作8
1.4流程控制语句13
1.5函数定义与调用16
本章小结17
第2章NumPy科学计算与分析19
2.1NumPy简介19
2.2数组的创建及常见操作20
2.3矩阵的创建及常见操作27
2.4NumPy统计分析29
本章小结36
第3章Pandas数据处理与分析37
3.1Pandas简介37
3.2序列37
3.3数据框45
3.4外部文件读取49
3.5Pandas数据处理53
3.6Pandas数据分析62
本章小结69
第4章Matplotlib数据可视化71
4.1数据可视化与Matplotlib简介71
4.2Matplotlib绘图基础72
4.3Matplotlib常见图表绘制79
本章小结88
第5章Scikit-Learn机器学习90
5.1机器学习与Scikit-Learn简介90
5.2数据预处理与降维92
5.3回归分析98
5.4分类分析101
5.5聚类分析110
本章小结112
综合应用篇
第6章新能源汽车运行数据分析117
6.1需求分析117
6.2数据加载与预处理117
6.3探索性数据分析122
6.4电池健康状态可视化124
6.5能耗预测131
本章小结135
第7章汽车贷款违约概率预测136
7.1需求分析136
7.2数据加载、清洗与分析136
7.3预测模型构建与评估146
7.4预测可视化148
本章小结149
第8章航空公司客户价值分析151
8.1需求分析与数据加载152
8.2数据预处理153
8.3数据K-均值聚类156
8.4价值分析可视化157
本章小结159
第9章吉利汽车用户在线评论数据分析160
9.1需求分析160
9.2数据加载与预处理161
9.3词云图可视化分析165
9.4关键词共现分析167
本章小结170

Python大数据分析与挖掘(微课版)

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