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内容大纲
本书以数据分析流程为主线，借助实际案例，引导读者建立数据分析思维，内容涵盖数据分析基本理论、数据分析工具选择、数据获取方法、数据分析及可视化方法。本书案例紧贴业务场景，读者可以学完即用，避免因迷失在众多理论和技术中而难以入手。本书案例探索和分析真实世界中的数据，帮助读者深入理解社会经济、科技发展等方面的问题，以分析结果引导读者积极思考社会责任和价值观问题。本书各章内容相对独立，旨在解决数据分析某一环节的问题，读者可以根据自己的需求选择性地学习。每章内容分为学习目标、案例知识点讲解、本章小结、思考与练习四部分，目标明确、内容完整。
本书适合作为高等学校文科类专业计算机相关课程的教材。 -
作者介绍
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目录
第1章 我们可以用数据做什么
学习目标
1.1 数据分析的意义
1.2 数据分析的基本流程
1.3 常用的数据分析工具
本章小结
思考与练习
第2章 工欲善其事，必先利其器
学习目标
2.1 程序设计语言
2.1.1 程序设计语言发展史
2.1.2 “翻译”高级程序设计语言
2.2 Python简介
2.3 搭建Python环境
2.4 安装Python解释器
2.4.1 下载Python安装文件
2.4.2 安装Python
2.4.3 检验安装是否成功
2.4.4 配置环境变量
2.4.5 Python IDLE的使用
2.5 集成开发环境VS Code
2.5.1 安装VS Code
2.5.2 安装插件
2.5.3 配置Python解释器
2.5.4 在VS Code中编辑和运行Python程序
2.6 集成开发环境PyCharm
2.6.1 PyCharm安装
2.6.2 PyCharm配置
2.6.3 PyCharm中编辑和运行Python文件
2.7 集成开发环境Anaconda
2.7.1 Anaconda安装
2.7.2 使用Jupyter新建交互脚本
2.8 人工智能辅助编码
2.8.1 大模型API辅助编程
2.8.2 AI编程插件
本章小结
思考与练习
第3章 与计算机沟通的规则——Python基本语法
学习目标
3.1 程序的格式框架
3.2 注释
3.3 标识符
3.4 赋值语句
3.5 输入语句
3.6 输出语句
本章小结
思考与练习
第4章 用计算机语言表达想法——数值类型、运算符与表达式、内置函数与库
学习目标
4.1 数值类型
4.1.1 整数类型
4.1.2 浮点数类型
4.1.3 复数类型
4.1.4 布尔类型
4.2 运算符与表达式
4.2.1 运算符
4.2.2 表达式
4.3 内置函数与库
4.3.1 内置函数
4.3.2 库
4.3.3 math库的使用
4.3.4 random库的使用
4.3.5 turtle绘图
思考与练习
第5章 复杂逻辑实现——程序控制结构
学习目标
5.1 顺序结构
5.2 分支结构
5.2.1 单分支结构
5.2.2 双分支结构
5.2.3 多分支结构
5.3 循环结构
5.3.1 遍历循环
5.3.2 条件循环
5.4 break语句和continue语句
5.5 循环嵌套
5.6 循环的else子句
本章小结
思考与练习
第6章 代码复用——函数与模块
学习目标
6.1 函数的基本使用
6.1.1 函数基本概念
6.1.2 函数返回值
6.1.3 函数的形参与实参
6.1.4 变量的作用域
6.2 递归函数
6.3 常用内置函数
6.3.1 lambda()函数
6.3.2 map()函数
6.3.3 zip()函数
本章小结
思考与练习
第7章 数据采集
学习目标
7.1 爬虫的原理
7.2 网页基础
7.2.1 网页基本结构
7.2.2 网页访问原理
7.3 获取网页信息——requests库
7.4 页面内容提取
7.4.1 BeautifulSoup页面解析
7.4.2 Xpath页面解析
7.4.3 正则表达式
7.5 Selenium
7.5.1 Selenium网页爬取
7.5.2 元素定位与交互
本章小结
思考与练习
第8章 文本分析
学习目标
8.1 中文分词jieba库
8.1.1 jieba分词
8.1.2 词性标注
8.1.3 关键词提取
8.2 wordcloud词云制作
8.2.1 wordcloud概述
8.2.2 wordcloud库解析
8.3 LDA主题模型
8.3.1 LDA主题模型简介
8.3.2 LDA模型实现及可视化
本章小结
思考与练习
第9章 数据分析
学习目标
9.1 Pandas数据结构
9.1.1 Series对象
9.1.2 DataFrame对象
9.2 文件读写
9.2.1 读文件
9.2.2 写文件
9.3 数据审查与校验
9.4 数据清洗
9.5 数据抽取
9.6 数据增、删、改
9.6.1 增加数据
9.6.2 删除数据
9.6.3 修改数据
9.7 数据统计
9.8 数据排序与排名
9.8.1 数据排序
9.8.2 排名
9.9 数据汇总
9.9.1 分类汇总
9.9.2 数据透视表
9.10 日期数据处理
本章小结
思考与练习
第10章 数据可视化
学习目标
10.1 图表及实现工具
10.2 matplotlib简介
10.2.1 matplotlib绘图方式
10.2.2 matplotlib中文显示
10.3 图表的常用设置
10.4 常用图表的绘制
10.4.1 绘制散点图
10.4.2 绘制柱形图
10.4.3 绘制饼图
10.5 综合案例
10.6 pyecharts交互式图表
10.6.1 pyecharts快速上手
10.6.2 pyecharts实现大屏可视化
10.7 大屏可视化综合案例
思考与练习
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