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| 內容簡介： |
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随着大数据与人工智能技术的深度渗透，数据分析已成为各行业从业者的必备技能，Python 凭借高效灵活的特性，成为数据分析的核心工具。在工程管理等领域，数据分析方法课程的重要性愈发凸显。本书紧扣经济建设主战场需求，依托作者多年教学经验编写，共分12章，内容深入浅出、循序渐进，着重讲述Python语言和数据分析工具包的应用，全面、系统地介绍了Python编程技术及其在数据科学、机器学习、数据可视化等领域应用中的核心知识点。针对每个知识点，均搭配多个实例进行拆解分析，既提升读者学习兴趣，又加深对知识的理解吸收。本书适用范围广泛，不仅可作为高校 IT 相关专业的教材，还能作为工程管理、金融科技等专业的课程教材与参考用书，同时为数据分析、机器学习领域的专业人士与研究人员提供实用指导。 本书中配有二维码，扫码可以获取习题解答、补充案例以及书中源程序和数据集。
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| 關於作者： |
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陈岗，博士，上海财经大学工程管理专业硕士（MEM）教育中心主任、副教授。曾任上海财经大学信息管理与工程学院计算机系副主任、上海财经大学教育技术中心副主任。教育部学位论文评审专家。
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| 目錄：
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第1章 开发环境和工具 ／1 1.1 Python开发环境 ／1 1.2 Python开发和运行工具 ／3 本章小结 ／16 本章习题 ／16 第2章 Python数据类型和结构 ／17 2.1 标识符与变量 ／17 2.2 Python基本数据类型 ／19 2.3 Python内置数据类型 ／25 2.4 综合案例 ／43 本章小结 ／44 本章习题 ／44 第3章 Python程序结构 ／45 3.1 顺序结构 ／45 3.2 选择结构 ／50 3.3 循环结构 ／56 本章小结 ／63 本章习题 ／63 第4章 Python函数 ／64 4.1 Python函数概述 ／64 4.2 内置函数和标准库函数 ／65 4.3 自定义函数 ／68 4.4 函数的递归调用 ／75 4.5 综合案例 ／77 4.6 Lambda函数 ／81 本章小结 ／83 本章习题 ／83 第5章 数据分析的基础模块 ／84 5.1 模块 ／84 5.2 NumPy模块 ／85 5.3 Pandas模块 ／108 本章小结 ／141 本章习题 ／142 第6章 数据可视化 ／143 6.1 用 Matplotlib实现数据可视化 ／144 6.2 Turtle模块 ／167 6.3 用seaborn实现数据可视化 ／173 6.4 词云 ／181 本章小结 ／186 本章习题 ／186 第7章 数据分析基础 ／187 7.1 数据分析概述 ／187 7.2 数据分析流程 ／190 7.3 数据分析报告 ／207 本章小结 ／211 本章习题 ／212 第8章 数据分析方法 ／213 8.1 数据质量分析 ／213 8.2 数据特征分析 ／217 8.3 数据分析方法 ／220 8.4 综合案例 ／234 本章小结 ／238 本章习题 ／238 第9章 淘宝用户购物行为数据分析 ／239 9.1 数据来源与预处理 ／239 9.2 数据分析与可视化 ／243 9.3 数据分析结论及对企业的建议 ／247 本章小结 ／248 本章习题 ／249 第10章 基于BOSS直聘的数据分析师薪资结构研究 ／250 10.1 数据来源 ／250 10.2 数据清洗 ／252 10.3 可视化分析 ／255 10.4 数据分析结论 ／262 本章小结 ／262 本章习题 ／263 第11章 基于K-Means聚类分析的超市客户细分与精准营销策略 ／264 11.1 数据来源 ／265 11.2 数据分析可视化 ／273 11.3 所用模型 ／280 本章小结 ／288 本章习题 ／288 第12章 基于随机森林模型的电商客户流失数据分析 ／289 12.1 业务场景分析及数据来源 ／290 12.2 数据预处理 ／291 12.3 随机森林模型建立与分析 ／307 12.4 平台运营建议 ／313 本章小结 ／314 本章习题 ／314 主要参考文献 ／316
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