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共61章
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版权信息
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内容简介
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作者简介
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前言
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第1章 数据分析与Python
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1.1 数据分析概述
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1.2 数据项目
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1.3 Python与数据分析的关系
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1.4 数据分析人员的学习地图
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第2章 Python基础
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2.1 Python简介
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2.2 开发环境准备
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2.3 一个简单的范例
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2.4 数据类型
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2.5 数据运算
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2.6 流程控制
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2.7 函数与类
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2.8 错误处理
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第3章 数据来源与获取
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3.1 数据来源与数据格式
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3.2 开放数据及其来源
3.3 如何使用Python存取数据
3.4 API数据来源与请求串接存取
第4章 网络爬虫的技术和实战
4.1 认识HTTP网站架构与数据沟通方式
4.2 网页爬虫之静态网页篇
4.3 网页爬虫之动态网页篇
4.4 实践中的爬虫应用
第5章 常见的数据分析工具
5.1 高效能的数学运算工具NumPy
5.2 串起数据与程序分析工具Pandas
5.3 可视化呈现数据工具Matplotlib
第6章 定义问题与观察数据
6.1 如何定义一个数据项目
6.2 如何学习并开始一个数据项目
6.3 观察数据的N件事
6.4 示范如何观察数据
第7章 数据清理与类型转换
7.1 清理缺失或错误数据
7.2 选取和筛选数据
7.3 定义缺失值与查阅数据
7.4 缺失值处理策略
7.5 数据类型及其转换
第8章 数据探索与可视化
8.1 数据探索概述
8.2 统合性数据描述
8.3 利用描述统计认识数据
8.4 利用可视化图表探索数据
8.5 数据探索实战分享
第9章 特征工程
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