本书采用理论与案例相结合的形式,以Anaconda为主要开发工具,系统全面地介绍了Python数据分析的相关知识。全书共分为9章,第1章介绍了数据分析的基本概念,以及开发工具的安装和使用;第2~6章介绍了Python数据分析的常用库及其应用,涵盖了科学计算库NumPy、数据分析库Pandas、数据可视化库Matplotlib、Seaborn与Bokeh,较为全面地讲述了Python数据分析技术;第7~8章属于拓展知识,主要介绍了时间序列和文本数据的分析;第9章结合之前所学的技术开发了一个综合案例,动手演示如何在项目中运用所学的知识。除了第1章外,其他章节都包含了很多示例和案例,通过动手操作和练习,可以帮助读者更好地理解和掌握所学的知识。
特色一:零基础、入门级讲解
本书以初学者的角度出发,铺垫讲解了很多关于数据分析的基础知识,能够让读者理解与熟悉数据分析完整流程。
特色二:循序渐进,通俗易懂
在课程知识和内容讲解上,本书所涉及到的知识点都是对应实际应用需求,课程的编排顺序符合大众的认知规律,在知识讲解时采用易于理解的图示和举例的方式,将抽象的概念具体化,并利用示例进一步验证和测试,以总结出实用的经验。
特色三:案例丰富、实战性强
为了提高读者学习的动力,在学习的过程中,每个章节都会设立一个实用性比较强的案例,将每章中所涉及的知识进一步运用,以更快地、更直观地方式进行展现,从而满足了读者的成就感。
特色四:知识点全面,针对性强
为了拓宽读者的编程能力,本书在介绍传统类型数据的分析同时,还另外介绍了其它类型数据的分析,以便能够让读者更加适应岗位的需求。