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Python數據分析基礎(第3版)（簡體書）
- 系列名：“十四五”全國統計規劃教材
- ISBN13：9787503799464
- 出版社：中國統計出版社
- 作者：阮敬; 劉帥
- 裝訂／頁數：平裝／564頁
- 規格：24cm*17cm (高/寬)
- 版次：三版
- 出版日：2022/08/01
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商品簡介
作者簡介
目次
商品簡介
本書通過真實案例，全面介紹Python 3編程基礎及其數據分析工具的應用，培養讀者通過數據分析問題、解決問題以及對結果評價的能力。全書內容包括：Python 3基本配置和編程基礎、編程進階、數據預處理、數據描述與數據探索、繪圖與可視化、統計推斷、相關分析、關聯分析、回歸分析、主成分和因子分析、聚類、判別與分類、列聯分析、對應分析、定性數據分析、神經網絡和深度學習、時間序列分析、信號濾波等，將讀者關注的基本數據分析方法進行剖析。
作者簡介
阮敬（1979.10-），博士，現任首都經濟貿易大學研究生院副院長，統計學院教授，北京市豐臺區政協委員。兼任北京大數據協會副秘書長、中國統計教育學會常務理事兼高等教育分會副秘書長、中國商業統計學會常務理事、全國工業統計學教學研究會理事等職。近年來主持國家社科基金、人文社科基金、北京市自然科學基金、北京市社科基金、留學人員科技活動擇優資助項目等10余項；主持世界500強企業及大型國企、國家部委及北京市政府部門等的大數據分析相關橫向課題20余項。在國內外公開發表論文50余篇，出版專著教材5部，先後11次榮獲國務院學位辦全國應用統計專業學位研究生教育指導委員會優秀教學成果獎、全國統計科學研究優秀成果獎、北京市哲學社會科學優秀成果獎、北京市統計科學研究優秀成果獎等科研和教學獎勵。
目次
第1章 Python編程基礎
1.1 Python系統配置
1.1.1 在macOS和Windows系統中安裝Python
1.1.2 在Linux系統中安裝Python
1.1.3 使用Jupvter Notebook
1.1.4 內核升級
1.1.5 本書約定
1.2 Python基礎知識
1.2.1 幫助
1.2.2 標識符
1.2.3 行與縮進
1.2.4 物件
1.2.4.1 賦值與綁定
1.2.4.2 淺復制與深復制
1.2.4.3 物件操作的實質
1.2.5 數字與表達式
1.2.6 運算符
1.2.7 字符串
1.2.7.1 轉義字符
1.2.7.2 字符串格式化
1.2.7.3 字符串的內置方法
1.2.8 日期和時間
1.2.9 語法糖
1.2.10 魔術命令
1.3 數據結構與序列
1.3.1 列表
1.3.1.1 列表索引和切片
1.3.1.2 列表操作
1.3.1.3 內置列表函數
1.3.1.4 列表方法
1.3.2 元組
1.3.3 字典
1.3.4 集合
1.3.5 推導式
1.4 語句與控制流
1.4.1 條件語句
1.4.2 循環語句
1.4.2.1 while循環
1.4.2.2 for循環
1.4.2.3 循環控制
1.5 函數
1.5.1 函數的參數
1.5.2 物件的作用域
1.5.2.1 全局物件與局部物件
1.5.2.2 非局部物件
1.5.3 匿名函數
1.5.4 遞歸
1.5.5 閉包
1.5.6 柯裡化與反柯裡化
1.5.7 常用的內置高階函數
1.5.7.1 filter函數
1.5.7.2 map函數
1.5.7.3 reduce函數
1.6 迭代器、生成器和裝飾器
1.6.1 迭代器
1.6.2 生成器
1.6.2.1 生成器函數
1.6.2.2 生成器表達式
1.6.2.3 嵌套生成器
1.6.3 裝飾器
1.7 正則表達式
1.7.1 正則表達式語法
1.7.2 re模塊
1.7.2.1 模式標識
1.7.2.2 模式匹配
1.7.2.3 模式查找
1.7.2.4 模式分割
……
第2章 Python編程進階
第3章 數據預處理與數據探索
第4章 數據描述
第5章 繪圖與可視化
第6章 簡單統計推斷
第7章 方差分析
第8章 非參數檢驗
第9章 相關分析與關聯分析
第10章 回歸分析
第11章 離散因變量模型
第12章 主成分與因子分析
第13章 列聯分析與對應分析
第14章 聚類
第15章 判別和分類
第16章 神經網絡與深度學習
第17章 時間序列與信號濾波
附錄：各章圖形（部分）
1.1 Python系統配置
1.1.1 在macOS和Windows系統中安裝Python
1.1.2 在Linux系統中安裝Python
1.1.3 使用Jupvter Notebook
1.1.4 內核升級
1.1.5 本書約定
1.2 Python基礎知識
1.2.1 幫助
1.2.2 標識符
1.2.3 行與縮進
1.2.4 物件
1.2.4.1 賦值與綁定
1.2.4.2 淺復制與深復制
1.2.4.3 物件操作的實質
1.2.5 數字與表達式
1.2.6 運算符
1.2.7 字符串
1.2.7.1 轉義字符
1.2.7.2 字符串格式化
1.2.7.3 字符串的內置方法
1.2.8 日期和時間
1.2.9 語法糖
1.2.10 魔術命令
1.3 數據結構與序列
1.3.1 列表
1.3.1.1 列表索引和切片
1.3.1.2 列表操作
1.3.1.3 內置列表函數
1.3.1.4 列表方法
1.3.2 元組
1.3.3 字典
1.3.4 集合
1.3.5 推導式
1.4 語句與控制流
1.4.1 條件語句
1.4.2 循環語句
1.4.2.1 while循環
1.4.2.2 for循環
1.4.2.3 循環控制
1.5 函數
1.5.1 函數的參數
1.5.2 物件的作用域
1.5.2.1 全局物件與局部物件
1.5.2.2 非局部物件
1.5.3 匿名函數
1.5.4 遞歸
1.5.5 閉包
1.5.6 柯裡化與反柯裡化
1.5.7 常用的內置高階函數
1.5.7.1 filter函數
1.5.7.2 map函數
1.5.7.3 reduce函數
1.6 迭代器、生成器和裝飾器
1.6.1 迭代器
1.6.2 生成器
1.6.2.1 生成器函數
1.6.2.2 生成器表達式
1.6.2.3 嵌套生成器
1.6.3 裝飾器
1.7 正則表達式
1.7.1 正則表達式語法
1.7.2 re模塊
1.7.2.1 模式標識
1.7.2.2 模式匹配
1.7.2.3 模式查找
1.7.2.4 模式分割
……
第2章 Python編程進階
第3章 數據預處理與數據探索
第4章 數據描述
第5章 繪圖與可視化
第6章 簡單統計推斷
第7章 方差分析
第8章 非參數檢驗
第9章 相關分析與關聯分析
第10章 回歸分析
第11章 離散因變量模型
第12章 主成分與因子分析
第13章 列聯分析與對應分析
第14章 聚類
第15章 判別和分類
第16章 神經網絡與深度學習
第17章 時間序列與信號濾波
附錄：各章圖形（部分）
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