python数据分析实战pdf
① 如何自学数据分析
很多人都觉得,自己是文科类出身,或者对数理专业不熟悉,会很难上手数据分析。其实不是这样子的,学习数据分析,不同于程序员,它不会专门要求我们一定要掌握编程,只是理解熟悉就可以。个人的逻辑思维能力、个人兴趣所在,以及自身的决心毅力,这些才是构成一个人学成与否的关键和最重要因素。
小编觉得最重要的一点就是,我们得清楚企业对数据分析师的基础技能需求是什么。这样我们才能有的放矢。我大抵总结如下:
(1)SQL数据库的基本操作,会基本的数据管理
(2)会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示
(3)会用脚本语言进行数据分析,Python or R
(4)有获取外部数据的能力,如爬虫
(5)会基本的数据可视化技能,能撰写数据报告
(6)熟悉常用的数据挖掘算法:回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等
之后,怎么安排自己的业余时间就看个人了。总体来说,先学基础,再学理论,最后是工具。基本上,每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。
1、学习数据分析基础知识,包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊,基础都还没扎实,知识大厦是很容易倒的哈。
2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的,要学习证券、银行、财务等各种知识,不然到了公司就一脸懵逼啦。
3、学习数据分析工具,软件结合案列的实际应用,关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难):Excel,SPSS,stata,R,Python,SAS等。
4、学会怎样操作这些软件,然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理,分析,最后输出结果,检验及解读数据。
② 有哪些 Python 经典书籍
【Python从入门到精通经典书籍推荐】
Python入门
目的:了解Python,学会用Python编程。
Python入门书众多,没必要全部阅读,根据介绍挑选合适自己的。PS:排名不分先后。
《Python编程入门:从入门到实践》
【同时使用Python 2.X和3.X讲解】
Amazon编程入门类榜首图书,最值得关注的Python入门书
从基本概念到完整项目开发,帮助零基础读者迅速掌握Python编程,开发实际项目
这本书分两部分:
第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念,包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍,以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容;
第二部分将理论付诸实践,讲解如何开发三个项目,包括简单的Python 2D游戏开发,如何利用数据生成交互式的信息图,以及创建和定制简单的Web应用,并帮读者解决常见编程问题和困惑。
《Python基础教程(第2版·修订版)》
【Python 2.5讲解,Python 3上也能运行】
各大网店最畅销的Python入门书
全书分为三部分。
第一部分讲述Python语法,没有废话,还掺入了一些Python 3.0要注意的细节。
第二部分介绍了常用的GUI、框架等应用,点到即止,算是为第三部分做铺垫了,从数目众多的应用中可以了解到Python的强大。
第三部分是Project,全书最大的亮点,大家肯定喜欢。
作者将前面讲述的内容应用到10个引人入胜的项目中,并以模板的形式介绍了项目的开发过程,手把手教授Python开发。
《Python语言及其应用》
【Python 3.X】
语言风格轻松诙谐,讲解多种Python工具和第三方库
实例涉及商业、科研以及艺术领域使用Python开发各种应用
亚马逊最受欢迎的Python编程书之一,评分4.5
书中首先介绍了Python的基础知识,然后逐渐深入多种主题,结合教程和攻略式风格来讲解Python 3中的概念。每章结尾的练习可以帮助你巩固所学的知识。
本书会为你学习Python打下坚实的基础,包括测试、调试、代码复用的最佳实践以及其他开发技巧。
《Python编程入门(第3版)》
【Python 3.X 】
从算术运算、字符串、变量,到函数、数据结构、输入输出和异常处理,应有尽有
《父与子的编程之旅:与小卡特一起学Python》
【Python 2.X 】
原版Amazon 最受欢迎的青少年编程图书
最简单易学的内容组织方式,老少皆宜
第一版获Jolt大奖
本书中,Warren和Carter父子以亲切的笔调、通俗的语言,透彻全面地介绍了计算机编程世界。
他们以简单易学的Python语言为例,通过可爱的漫画、有趣的例子,生动地介绍了变量、循环、输入和输出、数据结构以及图形用户界面等编程的基本概念。
只要懂得计算机的基本操作,如启动程序、保存文件,任何人都可以跟随本书,由简入难,学会编写程序,甚至制作游戏。
本书内容经过教育专家的评审,经过孩子的亲身检验,并得到了家长的认可。
《编程导论》
【Python 2.7】
以麻省理工学院开放式课程(OpenCourseWare)中最受欢迎的计算机科学课程为基础,旨在培养读者的编程思维,使读者拥有计算机科学家的视野
本书涵盖了Python的大部分特性,重点介绍如何使用Python这门语言,共包含编程基础、Python程序设计语言、理解计算的关键概念、计算问题的解决技术等四个方面。
本书将Python语言特性和编程方法贯穿全书,目的是帮助读者在学习Python的同时掌握如何使用计算来解决有趣的问题。
Python进阶
需要一定Python基础。
《流畅的Python》
【兼顾Python 3和Python 2】
PSF研究员、知名PyCon演讲者心血之作
Python核心开发人员担纲技术审校
全面深入,对Python语言关键特性剖析到位
大量详尽代码示例,并附有主题相关高质量参考文献和视频链接
本书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性,避免重复劳动,同时写出简洁、流畅、易读、易维护,并且具有地道Python风格的代码。本书尤其深入探讨了Python语言的高级用法,涵盖数据结构、Python风格的对象、并行与并发,以及元编程等不同的方面。
《Python项目开发实战(第2版)》
【Python 2.7】
网罗Python项目开发中的流程,让你的编程事半功倍
Python项目与封装/团队开发环境/问题驱动开发/源码管理(Mercurial) Jenkins持续集成(CI)/环境搭建与部署的自动化(Ansible)/Django框架……
这是一本偏工程的图书,没怎么讲Python语言基础知识,直接告诉你怎么搭建开发环境,做好代码管理和文档管理以及缺陷管理等工作。
《Python网络编程攻略》
【Python 2.7】
可作为任何一门网络编程课程中培养实践技能的补充材料
需要读者对Python语言及TCP/IP等基本的网络概念有了解,但即使不精通也能通过本书理解相关概念
本书全面介绍了Python网络编程涉及的重要问题,包括网络编程、系统和网络管理、网络监控以及Web应用开发。作者通过70多篇攻略,清晰简明地描述了各种网络任务和问题,提出了可用于多种场景的解决方案,并细致地分析了整个操作过程。
《Python网络编程(第3版)》
【Python 3.X】
涵盖网络编程所有经典话题,提供大量代码清单及示例
从应用开发角度介绍网络编程基本概念、模块以及第三方库
本书针对想要深入理解使用Python来解决网络相关问题或是构建网络应用程序的技术人员,结合实例讲解了网络协议、网络数据及错误、电子邮件、服务器架构和HTTP及Web应用程序等经典话题。
具体内容包括:全面介绍Python3中最新提供的SSL支持,异步I/O循环的编写,用Flask框架在Python代码中配置URL,跨站脚本以及跨站请求伪造攻击网站的原理及保护方法,等等。
《Python性能分析与优化》
【Python 2.X】
全面掌握Python代码性能分析和优化方法
消除性能瓶颈,迅速改善程序性能
本书首先介绍什么是性能分析,性能分析如何在项目开发周期中发挥作用,以及通过在项目中进行性能分析实践能够取得的效果。
紧接着介绍分析性能所需的核心工具(性能分析器和可视化性能分析器)。
然后介绍一系列性能优化技术,最后一章会介绍一个具有实际意义的优化案例。
《精通Python设计模式》
【Python 3.X】
用现实例子展示各模式的关键特性
16种基本设计模式,轻松解决软件设计常见问题
本书分三部分,共16章介绍一些常用的设计模式。
第一部分介绍处理对象创建的设计模式,包括工厂模式、建造者模式、原型模式;
第二部分介绍处理一个系统中不同实体(类、对象等)之间关系的设计模式,包括外观模式、享元模式等;
第三部分介绍处理系统实体之间通信的设计模式,包括责任链模式、观察者模式等。
《Flask Web开发:基于Python的Web应用开发实战》
【Python 2.7和3.3】
从安装与环境设置讲起,一步一步搭建服务器端Web应用
全流程讲解Web应用开发,给出最佳实践
本书共分三部分,全面介绍如何基于Python微框架Flask进行Web开发。
第一部分是Flask简介,介绍使用Flask框架及扩展开发Web程序的必备基础知识。
第二部分则给出一个实例,真正带领大家一步步开发完整的博客和社交应用Flasky,从而将前述知识融会贯通,付诸实践。
第三部分介绍了发布应用之前必须考虑的事项,如单元测试策略、性能分析技术、Flask程序的部署方式等。
《Python Web开发:测试驱动方法》
【(Django、Selenium)相关部分使用Python 3.3讲解】
亚马逊4.8星评好书
实战式TDD开发指南,使用Django等流行框架开发现代Web应用!
学习Django、Selenium、Git、jQuery和Mock,以及其他当前流行Web开发技术
“这本书很棒、很有趣,所讲的全都是重点知识。如果有人想用Python做测试、学习Django或者想使用Selenium,我极力推荐这本书。要使开发者保持头脑清醒,测试可谓至关重要。Harry完成了一项不可思议的工作,他不仅吸引了我们对测试的关注,而且还探索了切实可行的测试实践方案。”
——Michael Foord,Python核心开发者,unittest维护者
Python应用
用Python数据分析,数据处理,机器学习等等。
《数据科学入门》
【Python 2.7】
Google数据科学家、软件工程师Joel Grus作品
用Python从零开始讲解数据科学的重量级读本
数据科学、机器学习、模式识别领域必备
本书从零开始讲解数据科学。
具体内容包括Python简介,可视化数据,线性代数,统计,概率,假设与推断,梯度下降法,如何获取数据,k近邻法,朴素贝叶斯算法等。
作者借助大量具体例子以及数据挖掘、统计学、机器学习等领域的重要概念,通过讲解基础数据科学工具和算法实现,带你快速跨入数据科学大门。
书中含大量数据科学领域的库、框架、模块和工具包。
《机器学习实战》
【Python 2.7】
最畅销机器学习图书
介绍并实现机器学习的主流算法
面向日常任务的高效实战内容
全书通过精心编排的实例,切入日常工作任务,摒弃学术化语言,利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据,进行数据分析及可视化。
通过各种实例,读者可从中学会机器学习的核心算法,并能将其运用于一些策略性任务中,如分类、预测、推荐。另外,还可用它们来实现一些更高级的功能,如汇总和简化等。
《机器学习系统设计》
【Python 2.7及以上】
微软Bing核心团队成员推出
聚焦算法编写和编程方式
结合大量实例学会解决实际问题
本书将向读者展示如何从原始数据中发现模式,首先从Python与机器学习的关系讲起,再介绍一些库,然后就开始基于数据集进行比较正式的项目开发了,涉及建模、推荐及改进,以及声音与图像处理。通过流行的开源库,我们可以掌握如何高效处理文本、图片和声音。同时,读者也能掌握如何评估、比较和选择适用的机器学习技术。
《Python数据处理》
【Python 2.7】
将数据处理过程自动化!
全面掌握用Python进行爬虫抓取以及数据清洗与分析的方法,轻松实现高效数据处理!
本书采用基于项目的方法,介绍用Python完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。
主要内容包括:Python基础知识,如何从CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取数据,如何获取与存储数据,各种数据清洗与分析技术,数据可视化方法,如何从网站和API中提取数据。
《Python数据分析基础教程:NumPy学习指南(第2版)》
【Python 2.7】
NumPy中文入门教程,Python数据分析首选
从最基础的知识讲起,手把手带你进入大数据挖掘领域
囊括大量具有启发性与实用价值的实战案例
本书从NumPy安装讲起,逐渐过渡到数组对象、常用函数、矩阵运算、线性代数、金融函数、窗函数、质量控制等内容,致力于向初中级Python编程人员全面讲述NumPy及其使用。
另外,通过书中丰富的示例,你还将学会Matplotlib绘图,并结合使用其他Python科学计算库(如SciPy和Scikits),让工作更有成效,让代码更加简洁而高效。
《Python数据挖掘入门与实践》
【Python 3.4】
全面释放Python的数据分析能力
掌握大数据时代核心技术,轻松入门数据挖掘技术并将其应用于实际项目
本书使用简单易学且拥有丰富第三方库和良好社区氛围的Python语言,由浅入深,以真实数据作为研究对象,真刀实枪地向读者介绍Python数据挖掘的实现方法。通过本书,读者将迈入数据挖掘的殿堂,透彻理解数据挖掘基础知识,掌握解决数据挖掘实际问题的最佳实践!
《Python科学计算基础教程》
【Python 2.7及以上】
精彩案例展示Numpy等科学计算模块的强大功能和广泛应用
剖析Python关于并行与大数据计算的方法
总结科学计算的任务、难点以及最佳实践经验
本书是将Python用于科学计算的实用指南,既介绍了相关的基础知识,又提供了丰富的精彩案例,并为读者总结了最佳实践经验。
其主要内容包括:科学计算的基本概念与选择Python的理由,科学工作流和科学计算的结构,科学项目相关数据的各个方面,用于科学计算的API和工具包,如何利用Python的NumPy和SciPy包完成数值计算,用Python做符号计算,数据分析与可视化,并行与大规模计算,等等。
《Python数据分析实战》
【Python 2.X】
了解Python在信息处理、管理和检索方面的强大功能
学会如何利用Python及其衍生工具处理、分析数据
三个真实Python数据分析案例,将理论付诸实践
《Python数据分析实战》展示了如何利用Python 语言的强大功能,以最小的编程代价进行数据的提取、处理和分析,主要内容包括:数据分析和Python 的基本介绍,NumPy 库,pandas 库,如何使用pandas 读写和提取数据,用matplotlib 库和scikit-learn 库分别实现数据可视化和机器学习,以实例演示如何从原始数据获得信息、D3 库嵌入和手写体数字的识别。
《Python网络数据采集》
【Python 3.X】
原书4.6星好评,一本书搞定数据采集
涵盖数据抓取、数据挖掘和数据分析
提供详细代码示例,快速解决实际问题
本书介绍网络数据采集,并为采集新式网络中的各种数据类型提供了全面的指导。
第一部分重点介绍网络数据采集的基本原理:如何用Python从网络服务器请求信息,如何对服务器的响应进行基本处理,以及如何以自动化手段与网站进行交互。
第二部分介绍如何用网络爬虫测试网站,自动化处理,以及如何通过更多的方式接入网络。
《Python计算机视觉编程》
【Python 2.6及以上】
亚马逊计算机视觉类图书No.1
详细剖析多种计算机视觉工具
大量示例极易上手
本书是计算机视觉编程的权威实践指南,通过Python语言讲解了基础理论与算法,并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、3D重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。