Python數據分析案例實戰（慕課版）

內容簡介

主要內容包括：數據分析基礎、NumPy模組實現數值計算、Pandas模再檔巴良塊實現統計分析、Matplotlib模組實現數據可視化、【案例】客戶價值分析、【案例】銷售收入預測、【案例】二手房數據分析預測系統、【案例】智慧型停車場運營分析系統、【案例】影視戒判籃作品分析和【案例】看店寶。

圖書目錄

第1章　數據分析基礎 1

1．1　什麼是數據分析　2

1．2　數據分析的套用　2

1．3　數據分析方法　2

1．3．1　對比分析法　3

1．3．2　同比分析法　3

1．3．3　環比分析法　4

1．3．4　80/20法則　4

1．3．5　回歸分析法　4

1．3．6　聚類分析法　5

1．3．7　時間序列分析法　5

1．4　數據分析工具　6

1．5　數據分析流程　7

1．5．1　明確目的　7

1．5．2　獲取數據　8

1．5．3　數據處理　9

1．5．4　數據分析　10

1．5．5　驗證結果　10

1．5．6　數據展現　10

1．5．7　數據套用　10

1．6　Python數據分析常用模組　10

1．6．1　數值計算模組　10

1．6．2　數騙戰再據處理模組　10

1．6．3　數據可視化模組　11

1．6．4　機器學習模組　11

小結　11

習題　11

第2章　全催NumPy模組實現

數值計算　12

2．1　初識NumPy模組　13

2．1．1　NumPy的誕生　13

2．1．2　NumPy的安裝　13

2．1．3　NumPy的數據類型　14

2．1．4　數組對象ndarray　15

2．1．5　數據類型對象dtype　16

2．2　NumPy模組中數組的基本操作　16

2．2．1　內置的數組創建方法　16

2．2．2　生成隨機數　19

2．2．3　切片和索引　20

2．2．4　修改數組形狀　21

2．2．5　組合數組　22

2．2．6　數組分割　24

2．3　NumPy模組中函式的套用　25

2．3．1　數學函式　26

2．3．2　算術函式　27

2．3．3　統計函式　27

2．3．4　矩陣函式　30

2．4　廣播機制　31

小結　32

習題　32

第3章　pandas模組實現統計

分析　33

3．1　安裝pandas模組　34

3．2　pandas數據結構　35

3．2．1　Series對象　35

3．2．2　DataFrame對象　37

3．3　讀、寫數據　38

3．3．1　讀、寫文本檔案　組體協38

3．3．2　讀、寫Excel檔案　40

3．3．3　讀、寫資料庫數據　41

3．4　數據操作　44

3．4．1　數據的增、刪、改、查　44

3．4．2　NaN數據處理　47

3．4．3　時間數據的處理　50

3．5　數據的分組與聚合　52

3．5．1　分組數據　52

3．5．2　聚合數據　54

3．6　數據的預處理　56

3．6．1　合併數據　56

3．6．2　去除重複數據　60

小結　62

習題　62

第4章　Matplotlib模組實現

數據可視化　63

4．1　基本用法　64

4．1．1　安裝 Matplotlib　64

4．1．2　pyplot子模組的繪圖流程　65

4．1．3　pyplot子模組的常用語法　65

4．2　繪製常用圖表　66

4．2．1　繪製條形圖　66

4．2．2　繪製折線圖　69

4．2．3　繪製散點圖　70

4．2．4　繪製餅圖　71

4．2．5　繪製箱形圖整盼匙獄　73

4．2．6　多面板圖表　75

4．3　3D繪圖　78

4．3．1　3D線圖　78

4．3．2　3D曲面圖　79

4．3．3　3D條形圖　81

小結　82

習題　82

第5章　客戶價值分析　83

5．1　背景　84

5．2　系統設計　84

5．2．1　系統功能結構　84

5．2．2　系統業務流程　84

5．2．3　系統預覽　84

5．3　系統開發必備　86

5．3．1　開發環境及工具　86

5．3．2　項目檔案結構　86

5．4　分析方法　87

5．4．1　RFM模型　87

5．4．2　聚類分析　87

5．4．3　k-means聚類算法　88

5．5　技術準備　88

5．5．1　sklearn模組　89

5．5．2　k-means聚類　89

5．5．3　pandas模組　90

5．6　用Python實現客戶價值分析　90

5．6．1　數據抽取　90

5．6．2　數據探索分析　90

5．6．3　數據處理　91

5．6．4　客戶聚類　92

5．6．5　客戶價值分析　94

小結　94

習題　94

第6章　銷售收入分析與預測　95

6．1　背景　96

6．2　系統設計　96

6．2．1　系統功能結構　96

6．2．2　系統業務流程　腿擔境96

6．2．3　系統預覽　97

6．3　系統開發必備　97

6．3．1　開發環境及工具　97

6．3．2　項目檔案結構　97

6．4　分析方法　97

6．4．1　線性回歸　97

6．4．2　最小二乘法　98

6．5　線性回歸模型　100

6．6　Excel日期數據處理　101

6．6．1　按日期篩選數據　101

6．6．2　按日期顯示數據　101

6．6．3　按日期統計數據　102

6．7　分析與預測　102

6．7．1　數據處理　103

6．7．2　日期數據統計並顯示　103

6．7．3　根據歷史銷售數據

繪製擬合圖　103

6．7．4　預測銷售收入　104

小結　105

習題　105

第7章　二手房數據分析

預測系統　106

7．1　需求分析　107

7．2　系統設計　107

7．2．1　系統功能結構　107

7．2．2　系統業務流程　107

7．2．3　系統預覽　107

7．3　系統開發必備　111

7．3．1　開發環境及工具　111

7．3．2　資料夾組織結構　111

7．4　技術準備　111

7．4．1　sklearn庫概述　111

7．4．2　載入datasets子模組中的

數據集　111

7．4．3　支持向量回歸函式　114

7．5　圖表工具模組　115

7．5．1　繪製餅圖　115

7．5．2　繪製折線圖　116

7．5．3　繪製條形圖　117

7．6　二手房數據分析　118

7．6．1　清洗數據　118

7．6．2　各區二手房均價分析　119

7．6．3　各區房子數量比例　120

7．6．4　全市二手房裝修程度分析　121

7．6．5　熱門戶型均價分析　122

7．6．6　二手房售價預測　123

小結　126

習題　126

第8章　智慧型停車場運營

分析系統　127

8．1　需求分析　128

8．2　系統設計　128

8．2．1　系統功能結構　128

8．2．2　系統業務流程　128

8．2．3　系統預覽　128

8．3　系統開發必備　132

8．3．1　開發環境及工具　132

8．3．2　資料夾組織結構　132

8．4　技術準備　133

8．4．1　初識Pygame　133

8．4．2　Pygame的基本套用　133

8．4．3　時間模組　136

8．4．4　日期時間模組　138

8．5　智慧型停車場數據分析　141

8．5．1　停車時間數據分布圖　141

8．5．2　停車尖峰時間所占比例　143

8．5．3　每周繁忙統計　145

8．5．4　月收入分析　147

8．5．5　每日接待車輛統計　149

8．5．6　車位使用率　150

小結　152

習題　152

第9章　影視作品分析　153

9．1　需求分析　154

9．2　系統設計　154

9．2．1　系統功能結構　154

9．2．2　系統業務流程　154

9．2．3　系統預覽　155

9．3　系統開發必備　156

9．3．1　開發環境及工具　156

9．3．2　資料夾組織結構　156

9．4　技術準備　157

9．4．1　使用jieba模組進行分詞　157

9．4．2　使用wordcloud庫實現

詞雲圖　159

9．5　主窗體設計　162

9．5．1　實現主窗體　162

9．5．2　查看部分的隱藏與顯示　163

9．5．3　下拉列表處理　164

9．6　數據分析與處理　166

9．6．1　獲取數據　166

9．6．2　生成全國熱力圖檔案　167

9．6．3　生成主要城市評論數及平均

分檔案　168

9．6．4　生成詞雲圖　168

9．7　單擊查看顯示內容　169

9．7．1　創建顯示HTML頁面的窗體　169

9．7．2　創建顯示圖片的窗體　170

9．7．3　綁定查詢按鈕單擊事件　171

小結　172

習題　172

第10章　看店寶　173

10．1　需求分析　174

10．2　系統設計　175

10．2．1　系統功能結構　175

10．2．2　系統業務流程　175

10．2．3　系統預覽　175

10．3　系統開發必備　179

10．3．1　開發環境及工具　179

10．3．2　資料夾組織結構　179

10．4　技術準備　180

10．4．1　使用Python運算元據庫　180

10．4．2　JSON模組的套用　181

10．5　主窗體的UI設計　182

10．5．1　對主窗體進行可視化設計　182

10．5．2　將可視化窗體轉換為．py

檔案　184

10．5．3　設定窗體及控制項背景　184

10．5．4　創建窗體控制檔案　185

10．5．5　主窗體預覽效果　185

10．6　設計資料庫表結構　186

10．7　初始數據的爬取　187

10．7．1　爬取排行信息　187

10．7．2　爬取價格信息　190

10．7．3　爬取評價信息　191

10．7．4　定義資料庫操作檔案　194

10．8　圖表分析數據　197

10．8．1　餅圖展示評價信息　197

10．8．2　分析出版社所占比例的

條形圖　198

10．8．3　折線圖分析價格走勢　199

10．8．4　Top10數據展示　200

10．9　商品排行展示　203

10．9．1　熱銷商品排行榜　203

10．9．2　熱門商品展示　205

10．10　關注商品　207

10．10．1　分析關注商品的預警信息　207

10．10．2　重點商品的關注與取消　208

10．11　商品行銷預警　214

10．11．1　商品中、差評預警　214

10．11．2　商品價格變化預警　216

10．12　關注商品圖表分析　218

10．12．1　關注商品評價分析餅圖　218

10．12．2　關注商品出版社占有比例　220

10．13　其他功能　222

小結　224

習題　224

作者簡介

明日科技，程式設計類暢銷圖書作者，絕大多數品種在“全國計算機圖書排行榜”同品種排行中名列前茅，累計銷售百萬冊。作者編寫的《Python從入門到項目實戰》《零基礎學Python》《Python從入門到精通》等長期占據各網店排行榜的榜首位置。

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