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内容大纲
本书立足于财经类专业岗位群工作职责与职业素养，从大数据分析岗位应用技能出发，向学生普及大数据的基础知识，使学生能够了解大数据的基本概念、基本技术和应用场景，理解大数据分析的基本原理和方法，并能够应用大数据分析方法解决本专业的相关问题。
本书的主要内容包括：
（1）Python语言基础，包括Python大数据认知、Python程序基本语法、高级数据类型、Python条件语句、Python循环语句、函数等内容。
（2）Python大数据分析，包括Pandas数据结构、数据的查增删改、数据清洗、数据统计分析、数据可视化、Python大数据分析综合实训。
（3）Python网络爬虫与数据库基础。 -
作者介绍
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目录
基础篇 Python语言基础
项目一 Python大数据认知
任务一 大数据认知
任务二 搭建Python开发环境
任务三 认识Jupyter Notebook
任务四 初识Python程序
任务五 输出与输入
课后练习
项目二 Python程序基本语法
任务一 变量
任务二 基本数据类型
任务三 运算符
任务四 实训任务
课后练习
项目三 高级数据类型
任务一 列表
任务二 字典
任务三 实训任务
课后练习
项目四 Python条件语句
任务一 Python中常见的条件语句
任务二 if语句的嵌套
任务三 实训任务
课后练习
项目五 Python循环语句
任务一 while循环
任务二 for循环
任务三 跳转语句
任务四 实训任务
课后练习
项目六 函数
任务一 函数的创建与调用
任务二 参数传递
任务三 变量的作用域
任务四 匿名函数
任务五 内置函数与TqumPy库
任务六 实训任务
课后练习
提高篇 Python大数据分析
项目七 Pandas数据结构
任务一 Series的创建与操作
任务二 DataFrame的创建与操作
任务三 Pandas读写文件
任务四 实训任务
课后练习
项目八 数据的查、增、删、改
任务一 数据筛选
任务二 数据的增加
任务三 数据的删除
任务四 数据的修改
任务五 实训任务
课后练习
项目九 数据清洗
任务一 数据的去空与填充
任务二 数据的去重与替换
任务三 时间数据的转换与提取
任务四 实训任务
课后练习
项目十 数据统计分析
任务一 数据连接
任务二 数据统计
任务三 数据分组聚合
任务四 数据透视表
任务五 实训任务
课后练习
项目十一 数据可视化
任务一 认识Matplotlib
任务二 简单绘图
任务三 实训任务
课后练习
项目十二 Python大数据分析综合实训
任务一 电商平台用户行为大数据分析
任务二 学生校园消费行为大数据分析
任务三 零售业经营销售大数据分析
拓展篇 Python网络爬虫与数据库基础
项目十三 Python网络爬虫
任务一 爬虫简介
任务二 爬虫库
任务三 爬虫的道德问题和法律问题
课后练习
项目十四 Python数据库基础
任务一 SQL语言
任务二 Python数据库编程
课后练习
参考文献
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