123,123,123

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《Python數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐》是由狗熊會(huì)推出的一本利用Python介紹數(shù)據(jù)科學(xué)基本過程的著作。本書以Python語(yǔ)言為基礎(chǔ)，介紹利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)研究與商業(yè)分析的全貌。其核心的設(shè)計(jì)理念是通過經(jīng)典的商業(yè)應(yīng)用案例對(duì)數(shù)據(jù)爬取、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)建模的核心Python模塊做相應(yīng)的介紹。　本書的特點(diǎn)是強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)科學(xué)帶來(lái)的商業(yè)價(jià)值理念，所以其可以作為高等學(xué)校數(shù)據(jù)科學(xué)、大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用、統(tǒng)計(jì)或相關(guān)專業(yè)的教材，也適合從事數(shù)據(jù)分析的工作者和愛好者閱讀。

作者簡(jiǎn)介

　　常象宇，西安交通大學(xué)管理學(xué)院副教授，西安交通大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)系與加州大學(xué)伯克利分校統(tǒng)計(jì)系聯(lián)合培養(yǎng)博士，華盛頓大學(xué)西雅圖分校工業(yè)與系統(tǒng)工程系客座副教授，狗熊會(huì)聯(lián)合創(chuàng)始人，負(fù)責(zé)歐亞·狗熊會(huì)數(shù)據(jù)科學(xué)研究院的工作。對(duì)人工智能、統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等有深入研究。　曾智億，畢業(yè)于西南交通大學(xué)金融學(xué)專業(yè)，曾參與西南交通大學(xué)智慧營(yíng)銷實(shí)驗(yàn)室、平安證券、建設(shè)銀行、榮耀電商、三一重工等實(shí)習(xí)或駐場(chǎng)項(xiàng)目，對(duì)爬蟲數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、自然語(yǔ)言處理等有深入研究。　李春艷，西安交通大學(xué)工業(yè)工程專業(yè)碩士在讀，曾參與狗熊會(huì)火鍋系列精品案例的編寫，以及參與新浪微博和百詞斬等項(xiàng)目實(shí)踐，對(duì)商務(wù)統(tǒng)計(jì)分析有深入研究。　程茜，西安歐亞學(xué)院金融學(xué)院教師。2015年進(jìn)入狗熊會(huì)數(shù)據(jù)分析研究院，2017年開始承擔(dān)金融學(xué)院數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)教學(xué)工作，教授課程有編程和程序設(shè)計(jì)、回歸分析和數(shù)據(jù)挖掘等。

圖書目錄

第1章　基于Python的數(shù)據(jù)科學(xué)環(huán)境搭建 1
1.1　Python是數(shù)據(jù)科學(xué) “大勢(shì)所趨”2
1.2　Anaconda入門 ——工欲善其事，必先利其器 4
1.3　Jupyter Notebook入門 15
1.4　Markdown單元格的使用 25
1.5　Spyder入門 34
1.6　小結(jié) 38

第2章　Python基礎(chǔ) 39
2.1　“火鍋團(tuán)購(gòu)數(shù)據(jù)”簡(jiǎn)介 40
2.2　讀寫數(shù)據(jù) 41
2.3　Python數(shù)據(jù)類型與結(jié)構(gòu) 44
2.4　控制流、函數(shù)與模塊 58
2.5　面向?qū)ο缶幊痰幕靖拍?66
2.6　Numpy簡(jiǎn)介 72
2.7　小結(jié) 77

第3章　Python的數(shù)據(jù)處理模塊 78
3.1　初級(jí)篇 ——相遇 Pandas79
3.2　進(jìn)階篇 ——相識(shí) Pandas90
3.3　小結(jié) 99

第4章　Python的繪圖模塊 100
4.1　為什么需要數(shù)據(jù)可視化 101
4.2　初級(jí)篇 ——Matplotlib基礎(chǔ) 102
4.3　高級(jí)篇 ——Plotly基礎(chǔ) 121
4.4　小結(jié) 139

第5章　Python的統(tǒng)計(jì)建模模塊 141
5.1　Statsmodels簡(jiǎn)介 142
5.2　數(shù)據(jù)接入 143
5.3　統(tǒng)計(jì)模型參數(shù)估計(jì) 145
5.4　統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn) 153
5.5　探索分析 159
5.6　小結(jié) 165

第6章　Python的機(jī)器學(xué)習(xí)模塊 166
6.1　機(jī)器學(xué)習(xí)的定義 167
6.2　使用 scikit -learn169
6.3　小結(jié) 182

第7章　Python的爬蟲模塊 183
7.1　爬蟲的定義 184
7.2　初級(jí)篇 ——單頁(yè)面靜態(tài)爬蟲 185
7.3　中級(jí)篇 ——多頁(yè)面靜態(tài)爬蟲 197
7.4　高級(jí)篇 ——爬蟲的偽裝 205
7.5　終級(jí)篇 ——?jiǎng)討B(tài)爬蟲 212
7.6　爬蟲注意事項(xiàng) 217
7.7　小結(jié) 217

第8章　Python的文本分析模塊 218
8.1　準(zhǔn)備 :理解文本分析流程 219
8.2　實(shí)戰(zhàn) 224
8.3　小結(jié) 232

第9章　Python的數(shù)據(jù)庫(kù)模塊 233
9.1　為什么需要數(shù)據(jù)庫(kù) 234
9.2　初級(jí)篇 ——SQLAlchemy的基本使用 235
9.3　高級(jí)篇 244
9.4　小結(jié) 248

第10章　精品案例——火鍋團(tuán)購(gòu)分析 249
10.1　背景介紹 250
10.2　數(shù)據(jù)描述 252
10.3　建模分析 264
10.4　小結(jié) 269