Python数据分析与应用

图书介绍

1、本书内容契合“1+X”证书制度试点工作中的大数据应用开发（Python）职业技能中级证书考核标准。2、本书以企业真实需求任务为导向，以实际工作流程组织教材内容，注重终身学习、创新能力、职业素养、问题解决、项目管理、专业能力这六大能力培养，结合大数据分析的企业工程案例以及教学经验，将大数据常用技术和真实案例相融合，“深应用、浅理论”，以会用、会解决实际问题为目标，让学习者在专业能力、终身学习、创新、职业素养、解决问题、项目管理等能力方面得到初步的提升。3、 教材对接行业企业标准和规范，以学习者为中心，面向岗位能力需求，对数据分析师、大数据开发工程师岗位能力进行拆解，以工作过程为主线，贯穿以用为学的教学理念。

图书目录

第1章  Python数据分析概述    1

任务1.1  认识数据分析    1
任务1.2  熟悉Python数据分析的工具    5
任务1.3  安装Python的Anaconda发行版    9
任务1.4  掌握Jupyter Notebook常用功能    14
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
任务2.2  掌握NumPy矩阵与通用函数    34
任务2.3  利用NumPy进行统计分析    41
小结    50
实训    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
任务3.2  分析特征间的关系    59
任务3.3  分析特征内部数据分布与分散状况    68
小结    77
实训    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
任务4.2  掌握DataFrame的常用操作    89
任务4.3  转换与处理时间序列数据    107
任务4.4  使用分组聚合进行组内计算    113
任务4.5  创建透视表与交叉表    123
小结    130
实训    130
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
任务5.2  清洗数据    141
任务5.3  标准化数据    154
任务5.4  转换数据    158
小结    163
实训    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
任务6.2  构建并评价聚类模型    176
任务6.3  构建并评价分类模型    183
任务6.4  构建并评价回归模型    190
小结    196
实训    196
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
任务7.2  预处理航空客户数据    202
任务7.3  使用K-Means算法进行客户分群    209
小结    215
实训    215
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
任务8.2  分析财政收入数据特征的相关性    223
任务8.3  使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征    225
任务8.4  使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型    228
小结    236
实训    236
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
任务9.2  预处理热水器用户用水数据    242
任务9.3  构建用水行为特征并筛选用水事件    247
任务9.4  构建行为事件分析的BP神经网络模型    255
小结    263
实训    263
课后习题    265

附录Ⅰ    267

附录Ⅱ    270

参考文献    295