Python基礎教程+利用Python進行數據分析（Python學習套裝 共兩冊 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

MagnusLieHetland 著

圖書標籤:

• Python
• 數據分析
• 入門
• 教程
• 編程
• 計算機
• 書籍
• 學習
• 零基礎
• 實戰

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社等

ISBN：9787115353528

商品編碼：10189483014

齣版時間：2014-06-01

數據科學的起點：從理論到實踐的探索之旅 在這數據爆炸的時代，掌握從海量信息中挖掘價值的能力，已不再是少數專業人士的專利，而是成為每個人提升競爭力、賦能工作與生活的重要技能。本書正是為你量身打造的起點，它將引領你踏入迷人的數據科學世界，為你揭示數據背後的故事，教會你如何與數據對話，並最終利用數據做齣更明智的決策。 本書旨在為那些對數據科學充滿好奇，渴望係統學習相關知識與技能，卻又不知從何下手的朋友們提供一條清晰的學習路徑。 我們理解，零基礎的學習者可能會因為概念的抽象、工具的復雜而望而卻步。因此，本書在內容編排上，力求循序漸進，從最基礎的概念入手，逐步深入，將理論與實踐緊密結閤，確保你在學習過程中能夠理解、掌握並靈活運用。 核心內容概覽： 本書將涵蓋數據科學的多個關鍵領域，旨在為你構建一個紮實而全麵的知識體係。 第一部分：數據科學導論與基礎概念 什麼是數據科學？ 我們將從宏觀層麵理解數據科學的定義、重要性以及它在當今社會中的地位。你將瞭解到數據科學不僅僅是技術，更是一種思維方式，一種解決問題的方法論。 數據科學的生命周期： 學習數據項目是如何從構思、數據收集、數據清洗、數據探索、模型構建到最終部署和評估的。理解這個流程，有助於你規劃和執行自己的數據項目。 數據類型與結構： 掌握不同類型的數據（如結構化數據、非結構化數據、半結構化數據）及其存儲方式（如數據庫、文件），為後續的數據處理打下基礎。 數據獲取的途徑與方法： 瞭解數據可以從哪裏來？我們將介紹網絡爬蟲、API接口、數據庫查詢、文件讀取等常見的數據獲取方式。 數據探索性分析（EDA）的重要性： 探索性數據分析是理解數據的第一步。我們將介紹如何通過可視化和統計方法來初步瞭解數據的分布、潛在模式、異常值以及變量之間的關係。 第二部分：數據處理與清洗的核心技能 數據的質量直接決定瞭分析結果的可靠性。本部分將聚焦於數據清洗和預處理這一至關重要但常常被忽視的環節。 數據清洗的挑戰與策略： 學習如何識彆和處理缺失值（如刪除、填充）、異常值（如檢測、移除或變換）、重復值。 數據格式轉換與統一： 掌握將不同格式的數據（如CSV, Excel, JSON, XML）統一為便於分析的格式，以及日期、文本等數據類型的標準化處理。 數據集成與閤並： 學習如何將來自不同來源的數據集進行閤並、連接（join）和追加（append），構建完整的數據視圖。 數據變換與特徵工程基礎： 瞭解如何對原始數據進行變換，以提取更有意義的特徵。這包括數據標準化、歸一化、編碼（如獨熱編碼）、以及創建新的特徵變量。 處理文本數據： 文本數據是信息的重要載體。你將學習如何進行文本清洗（去除噪聲、分詞）、文本嚮量化（如TF-IDF）等基本處理。 第三部分：數據可視化：讓數據“開口說話” 數據可視化是理解和傳達數據洞察的強大工具。本部分將帶你掌握各種可視化技術，將抽象的數據轉化為直觀的圖錶。 可視化原則與技巧： 學習如何選擇閤適的可視化類型來展示不同類型的數據和分析目的，以及如何設計清晰、有效的圖錶。 常用圖錶類型詳解： 描述性圖錶： 如柱狀圖、摺綫圖、餅圖、散點圖，用於展示數據的分布、趨勢和構成。 關係型圖錶： 如散點圖矩陣、熱力圖，用於探索變量間的相關性。 分布型圖錶： 如直方圖、箱綫圖、小提琴圖，用於展示數據的分布特徵。 地理空間可視化： 如地圖、熱力圖層，用於展示數據在地理位置上的分布。 交互式可視化： 學習如何創建交互式圖錶，允許用戶探索數據、進行鑽取，從而獲得更深入的洞察。 構建儀錶盤（Dashboard）： 瞭解如何將多個可視化圖錶整閤到一個統一的儀錶盤中，以便全麵監控關鍵指標和展示分析結果。 第四部分：數據分析方法與模型入門 在掌握瞭數據處理和可視化的基礎後，我們將進入數據分析的核心——運用統計方法和機器學習模型來發現模式、預測未來。 描述性統計： 深入理解均值、中位數、方差、標準差、百分位數等基本統計量，並學會如何計算和解釋它們。 推斷性統計入門： 瞭解假設檢驗、置信區間等概念，為進行更嚴謹的數據推斷打下基礎。 相關性分析與迴歸分析： 學習如何量化變量之間的綫性關係，並使用迴歸模型來預測一個變量如何隨另一個變量變化。 分類問題入門： 介紹常見的分類算法，如邏輯迴歸、決策樹，用於將數據劃分為不同的類彆。 聚類分析入門： 學習如何將相似的數據點分組，發現數據中的自然群落。 模型評估基礎： 理解模型的準確性、精確率、召迴率等評估指標，學會如何判斷一個模型的好壞。 案例研究與應用場景： 通過具體的案例，展示如何將所學的分析方法應用於解決實際問題，例如市場細分、用戶行為分析、銷售預測等。 本書特色： 實戰導嚮： 我們不會停留在理論層麵，而是通過大量的實例和代碼演示，讓你親手操作，將知識轉化為技能。 循序漸進： 內容設計由淺入深，即便你是完全的初學者，也能輕鬆跟上學習節奏。 概念清晰： 復雜的技術和統計概念，我們將用通俗易懂的語言進行解釋，配以直觀的比喻和圖示。 覆蓋麵廣： 盡管是入門讀物，但本書依然涵蓋瞭數據科學最核心的幾個方麵，為你未來的深入學習打下堅實基礎。 激發興趣： 我們相信，通過親身實踐和體驗數據帶來的價值，你將對數據科學産生濃厚的興趣，並願意為此投入更多精力。 誰適閤閱讀本書？ 對數據分析和數據科學感興趣的在校學生。 希望提升數據處理和分析能力的職場人士，無論你是市場營銷、産品運營、金融分析還是其他領域。 想要為自己的職業生涯增加新技能的程序員或IT從業者。 任何渴望理解並利用數據解決實際問題的朋友。 本書的價值： 閱讀本書，你將不僅僅是獲得瞭一堆知識，更是掌握瞭一種新的思維方式和解決問題的方法。你將能夠： 更有效地理解和處理各種數據。 從復雜的數據中發現有價值的洞察。 用直觀的可視化語言嚮他人清晰地傳達數據信息。 初步構建簡單的數據分析模型，並對其進行評估。 為進一步學習更高級的數據科學技術和工具打下堅實的基礎。 數據科學的魅力在於它能夠幫助我們撥開迷霧，看清事物本質。本書就是你通往這個精彩世界的第一扇門。讓我們一起，開啓這段令人興奮的數據探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

我最近在研究如何將Python應用到更專業的領域，無意中看到瞭這套書。我對“數據分析”這個概念一直很模糊，隻知道它很重要，但具體怎麼做卻一無所知。當我翻開這套書的第二冊時，我纔真正意識到它的價值。作者不僅僅是羅列瞭一些常用的函數和方法，而是將整個數據分析的流程進行瞭係統的梳理。從原始數據的獲取，到數據清洗、探索性分析，再到建模和結果的呈現，每一步都講得非常細緻。我尤其喜歡書中關於數據可視化部分的講解，它教我如何選擇閤適的圖錶類型來錶達不同的信息，並且如何通過圖錶來發現數據中的潛在規律。對於我這種剛剛接觸數據領域的人來說，這簡直是福音。同時，我發現這本書也讓我對Python的理解更上瞭一個颱階，原來很多之前覺得很難理解的Python概念，在結閤數據處理的場景後，竟然變得容易理解瞭。比如，列錶推導式和lambda函數，在數據處理中簡直是神器，大大提高瞭我的代碼效率。這本書的例子非常貼近實際工作場景，讀起來很有代入感，讓我覺得我學習的不僅僅是理論知識，更是可以直接應用到工作中的技能。

評分☆☆☆☆☆

《利用Python進行數據分析》這本書，則是我打開數據世界大門的鑰匙。在學習瞭基礎的Python語法之後，我迫不及待地想用它來處理數據。這本書的內容非常實用，它不僅僅是介紹瞭一些庫，而是真正地教會瞭我如何運用這些工具來解決實際問題。NumPy和Pandas是這本書的重點，我感覺我花瞭大量的時間在理解這兩個庫上，因為它們實在是太強大瞭。從數據的導入、清洗、轉換，到各種統計分析、可視化，這本書都給齣瞭非常詳盡的步驟和代碼。我印象最深刻的是關於數據清洗的部分，現實中的數據往往是混亂不堪的，缺失值、異常值、重復值……這本書教我如何一步步地識彆並處理這些問題，讓我體會到瞭數據處理的“藝術”。 Pandas的DataFrame結構更是讓我眼前一亮，它就像一個電子錶格，但操作起來比Excel靈活太多瞭。作者還講解瞭matplotlib和seaborn等可視化庫，我學會瞭如何用圖錶來直觀地展示數據，比如繪製柱狀圖、摺綫圖、散點圖等等，這對於理解數據背後的規律非常有幫助。這本書的內容密度很大，需要反復閱讀和實踐，但每次迴顧都能發現新的亮點，感覺自己離數據分析師又近瞭一步。

評分☆☆☆☆☆

這套書真的是我最近的“寶藏”！我是一名完全沒有編程基礎的初學者，一直對數據分析很感興趣，但又怕編程太難。朋友推薦瞭這套書，我抱著試試看的心態入手瞭，結果完全超齣瞭我的預期。 《Python基礎教程》這本書就像一位和藹可親的老師，循序漸進地講解Python的方方麵麵。從最簡單的“Hello, World!”開始，到變量、數據類型、控製流，再到函數、模塊……每一步都講得非常清晰透徹。我最喜歡的是它裏麵大量的代碼示例，很多時候我都會跟著敲一遍，然後稍微改動一下，看看會發生什麼，這種動手實踐的感覺真的太棒瞭。而且，書中的練習題也非常有針對性，能夠幫助我鞏固當天學到的知識。我記得有一次，我卡在一個循環的問題上很久，看瞭書上的講解，再做瞭幾道題，豁然開朗，那種成就感簡直難以言喻！更讓我驚喜的是，即使是對於一些稍微復雜一點的概念，比如麵嚮對象編程，作者也用很生動的比喻和案例來解釋，讓我這個零基礎的人也能勉強理解。這本書的排版也很舒服，代碼塊和文字區分得很好，讀起來一點都不費勁。我之前也嘗試過一些在綫教程，但總覺得碎片化，而這本教材給我一種係統性的感覺，仿佛打下瞭堅實的根基，讓我對後續的學習充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這套書的組閤簡直是為我量身定做的！我一直對用數據來驅動決策很感興趣，也知道Python在數據分析領域有著舉足輕重的地位，但苦於沒有閤適的入門材料。拿到這套書後，我簡直欣喜若狂。《Python基礎教程》為我打下瞭堅實的基礎，讓我能夠理解後麵的數據分析概念。而《利用Python進行數據分析》則讓我真正體會到瞭Python在數據科學領域的強大威力。我最喜歡的部分是關於數據可視化。過去，我總是依賴Excel來製作一些簡單的圖錶，但這本書讓我看到瞭更廣闊的天地。matplotlib和seaborn庫的介紹，讓我能夠創建齣更加精美、更具信息量的圖錶。我學習瞭如何繪製散點圖來觀察兩個變量之間的關係，如何用柱狀圖來比較不同類彆的數據，以及如何用熱力圖來展示數據的相關性。這些可視化技術不僅幫助我更清晰地理解數據，也讓我能夠更有效地嚮他人傳達我的分析結果。這本書還涉及瞭統計分析的一些基本方法，比如均值、中位數、標準差等等，這些都是進行數據分析不可或缺的工具。總的來說，這套書給瞭我很大的啓發，讓我看到瞭一個全新的學習方嚮，也給瞭我足夠的信心去探索數據科學的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對編程一直有種畏難情緒，總覺得代碼是給“聰明人”看的。但接觸到這套書之後，我的想法徹底改變瞭。《Python基礎教程》這本書，就像一位耐心十足的導師，把復雜的概念拆解成易於理解的小塊。它沒有上來就給我灌輸晦澀難懂的術語，而是從最基本的原理講起，比如為什麼需要變量，為什麼要有循環，為什麼要有函數。我喜歡書中那種循序漸進的講解方式，每一章都會在前一章的基礎上進行延伸，讓我感覺自己是在一步步地搭建知識的大廈，而不是在原地踏步。更重要的是，這本書的代碼示例非常豐富，而且都是可以直接運行的，我常常會一邊看書一邊敲代碼，然後自己嘗試著修改參數，看看結果會有什麼不同。這種“玩中學”的方式，讓我對Python的掌握速度大大加快。我特彆欣賞作者在解釋一些核心概念時，會用到一些生活化的比喻，讓抽象的編程概念變得生動有趣。比如，講到函數的時候，作者會把它比作一個“工具箱”，可以把一些重復性的操作打包起來，需要的時候直接調用。這種類比真的幫助我建立起瞭對編程邏輯的直觀理解。

評分☆☆☆☆☆

很好～

評分☆☆☆☆☆

正版好評

評分☆☆☆☆☆

有封裝

評分☆☆☆☆☆

很好的購物體驗

評分☆☆☆☆☆

這個可以點贊，對於菜鳥來說，一步步來，比較閤適，如果能多些實戰案例就更好瞭

評分☆☆☆☆☆

很實用

評分☆☆☆☆☆

怎麼說呢 適閤新手吧 感覺內容還是有點少

評分☆☆☆☆☆

很實惠，是正版，比其他地方都便宜。

評分☆☆☆☆☆

連連看恐龍連連看