- 数据智能(Python数据分析与可视化全国高等学校计算机教育研究会十四五系列教材)
- - 作者：编者:王肃|责编:谢琛//薛阳|总主编:郑莉
  - 出版社：清华大学
  - ISBN：9787302641742
  - 出版日期：2023/08/01
  - 页数：192
- 售价：19.2

内容大纲
本书以数据智能和编程思维为核心，围绕数据的全生命周期管理概念，详细介绍了基于Python的数据分析与可视化方法，涵盖基本概念、数据处理、数据获取、数据计算、数据分析、数据可视化及综合应用。
本书分为理论和实验两部分，内容由浅入深，语言通俗易懂，案例贴近学生生活和学习真实场景，既体现了数据科学的技术热点，又兼顾了案例的生动性和趣味性，适合全国高等学校各专业作为“新文科”建设背景下的人工智能和数据科学通识课教材使用，也可作为大数据、智能数据处理相关专业的专业教材或参考教材。
作者介绍
王肃华东师范大学数据科学与工程学院讲师。研究方向为智能系统、智能教育，主要承担课程包括计算机与程序设计、数据科学与工程基础、计算机技术基础、计算机技术应用等。指导学生参加校级、省部级及国家级比赛，共获奖20余项。上海市精品课程大学计算机主讲教师，上海市高等学校信息技术等级考试命题教师。主持及参与多项国家级、省部级科研项目和教改项目。发表论文20余篇，编写计算机相关教材10本，其中国家级审定教材2本。
目录
理论篇
  第1章  数据智能概述
    1.1  数据智能技术
      1.1.1  数据科学过程的基本概念
      1.1.2  机器学习
      1.1.3  深度学习
      1.1.4  习题与实践
    1.2  编程思维
      1.2.1  编程思维概述
      1.2.2  习题与实践
    1.3  数据结构与应用
      1.3.1  数据的逻辑结构
      1.3.2  数据的存储结构
      1.3.3  常见的数据结构
      1.3.4  习题与实践
    1.4  数据隐私与数据安全
      1.4.1  数据隐私
      1.4.2  数据安全
      1.4.3  数据道德
      1.4.4  习题与实践
  第2章  基本数据处理
    2.1  算法的表达
      2.1.1  什么是算法
      2.1.2  算法流程图
      2.1.3  算法的控制结构
      2.1.4  习题与实践
  2.2  数据基础
      2.2.1  数据的程序表达
      2.2.2  数据的传递
      2.2.3  习题与实践
    2.3  批量数据处理应用
      2.3.1  字符串
      2.3.2  列表
      2.3.3  元组
      2.3.4  字典
      2.3.5  集合
      2.3.6  习题与实践
  第3章  数据处理编程
    3.1  程序的基本结构
      3.1.1  控制流
      3.1.2  程序运算选择
      3.1.3  程序运算控制
      3.1.4  习题与实践
    3.2  模块化程序设计
      3.2.1  函数
      3.2.2  模块与Python库
      3.2.3  习题与实践
  第4章  数据获取与计算
    4.1  数据采集和处理
      4.1.1  文件输入输出

      4.1.2  读取文件内容
      4.1.3  将数据写入文件
      4.1.4  习题与实践
    4.2  数据预处理
      4.2.1  数据探查
      4.2.2  搜集数据
      4.2.3  数据预处理的方法
      4.2.4  习题与实践
    4.3  Python数值统计
      4.3.1  NumPy
      4.3.2  ndarray对象
      4.3.3  NumPy数据类型
      4.3.4  NumPy数组属性
      4.3.5  其他创建数组的方式
      4.3.6  切片、迭代和索引
      4.3.7  NumPy计算
      4.3.8  习题与实践
  第5章  数据分析与可视化
    5.1  Python数据分析
      5.1.1  Series数据结构
      5.1.2  DataFrame对象
      5.1.3  Pandas的数据预处理
      5.1.4  习题与实践
    5.2  Python数据可视化
      5.2.1  Matplotlib模块
      5.2.2  Seaborn模块
      5.2.3  习题与实践
  第6章  电信行业客户行为分析与流失预警
    6.1  客户流失分析
      6.1.1  客户流失分析的核心问题
      6.1.2  流失客户分析
    6.2  数据获取
    6.3  数据预处理
    6.4  流失用户的特征分析
    6.5  流失用户分析与预警
实验篇
  实验1  计算思维和编程思维实践
  实验2  数据的输入和输出
  实验3  数据的程序表达
  实验4  程序运算选择
  实验5  程序运算控制
  实验6  批量数据处理
  实验7  模块化程序设计
  实验8  数据采集和预处理
  实验9  Python数据分析
  实验10  Python数据可视化1
  实验11  Python数据可视化2

内容大纲

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