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數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作受到越來越多的青睞。python作為數(shù)據(jù)分析編程語言的首選有著無可比擬的自身優(yōu)勢(shì)：

1).語法簡(jiǎn)潔，適合初學(xué)者入門

2).擁有一系列成熟的庫及工具

3).強(qiáng)大的通用編程能力

4).方便對(duì)接其他語言

學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)分析可洞察業(yè)務(wù)、市場(chǎng)規(guī)律，依賴數(shù)據(jù)做出超前的商業(yè)決策，職場(chǎng)收益長(zhǎng)久，越老越吃香，外部影響較小，職業(yè)穩(wěn)定。隨著越來越多知名企業(yè)依賴數(shù)據(jù)做出關(guān)鍵決策，對(duì)數(shù)據(jù)分析人才的需求與日俱增。

這份資料從基礎(chǔ)到實(shí)戰(zhàn)，教你如何用python做數(shù)據(jù)分析。詳解如何用Python對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和清洗。從Python基礎(chǔ)知識(shí)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)到數(shù)據(jù)加載存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)清晰和準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)加工、繪圖和可視化、數(shù)據(jù)匯總以及一些常用算法，一一為你拆解。融入了數(shù)據(jù)分析必備的庫及工具的使用教程。內(nèi)容非常詳細(xì)，代碼清晰可復(fù)制。案例豐富，非常適合python數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)。

python數(shù)據(jù)分析最新版，采用python3.6版本。

資料目錄

CHAPTER 1：預(yù)備知識(shí)

1.1 這本書是關(guān)于什么的

1.2 為什么使用Python做數(shù)據(jù)分析

1.3 一些重要的Python庫

1.4 安裝和設(shè)置

1.5 （社區(qū)和討論組）+ 私貨

1.6 本書導(dǎo)航

Chapter 2: Python語言基礎(chǔ)，Ipython和Jupyter Notebooks

2.1 python解釋器

2.2 IPython基礎(chǔ)

2.3 Python語言基礎(chǔ)

Chapter 3: 內(nèi)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，函數(shù)和文件

3.1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與序列

3.2 函數(shù)

3.3 文件以及操作系統(tǒng)

Chapter 4: NumPy基礎(chǔ)：數(shù)組和向量化計(jì)算

4.1 ndarray: 多維數(shù)組對(duì)象

4.2 通用函數(shù)：快速點(diǎn)對(duì)點(diǎn)數(shù)組函數(shù)

4.3 數(shù)組導(dǎo)向編程

4.4 通過數(shù)組來進(jìn)行文件的輸入和輸出

4.5 線性代數(shù)

4.6 偽隨機(jī)數(shù)生成

4.7 例子：隨機(jī)漫步

Chapter 5: 開始使用pandas

5.1 pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

5.2 主要功能

5.3 匯總和描述性統(tǒng)計(jì)

Chapter 6: 數(shù)據(jù)加載，存儲(chǔ)，文件格式

6.1 以文本格式讀取和寫入數(shù)據(jù)

6.2 二進(jìn)制數(shù)據(jù)格式

6.3 網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的API交互

6.4 與數(shù)據(jù)庫的交互

Chapter 7: 數(shù)據(jù)清洗和準(zhǔn)備

7.1 處理缺失數(shù)據(jù)

7.2 數(shù)據(jù)變換

7.3 字符串處理

Chapter 8: 數(shù)據(jù)加工：加入, 結(jié)合, 變型

8.1 分層索引

8.2 合并數(shù)據(jù)集

8.3 整形和旋轉(zhuǎn)

Chapter 9: 繪圖和可視化

9.1 簡(jiǎn)單的matplotlib API入門

9.2 用pandas和seaborn繪圖

9.3 其他一些Python可視化工具

Chapter 10: 數(shù)據(jù)匯總和組操作

10.1 分組機(jī)制

10.2 數(shù)據(jù)聚合

10.3 應(yīng)用：通用的分割-應(yīng)用-合并

10.4 數(shù)據(jù)透視表和交叉表

Chapter 11: 時(shí)間序列

11.1 日期和時(shí)間數(shù)據(jù)類型及其工具

11.2 時(shí)間序列基礎(chǔ)

11.3 日期范圍，頻度，和位移

11.4 時(shí)區(qū)處理

11.5 周期和周期運(yùn)算

11.6 重采樣和頻度轉(zhuǎn)換

11.7 移動(dòng)窗口函數(shù)

Chapter 12: 高級(jí)pandas用法

12.1 類別數(shù)據(jù)

12.2 高級(jí)GroupBy用法

12.3 方法鏈接的技巧

Chapter 13: Python中建模庫的介紹

13.1 pandas與建模代碼間的交互

13.2 利用Patsy創(chuàng)建模型描述

13.3 statsmodels簡(jiǎn)介

13.4 scikit-learn簡(jiǎn)介

Chapter 14: 數(shù)據(jù)分析實(shí)例

14.1 USA.gov數(shù)據(jù)集

14.2 MovieLens 1M數(shù)據(jù)集

14.3 1880年至2010年美國(guó)嬰兒姓名

14.4 美國(guó)農(nóng)業(yè)部食品數(shù)據(jù)庫

14.5 2012聯(lián)邦選舉委員會(huì)數(shù)據(jù)庫

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備注“數(shù)分筆記”領(lǐng)取

376頁筆記，Python數(shù)據(jù)分析技能全拆解

376頁筆記，Python數(shù)據(jù)分析技能全拆解