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    該商品所屬分類:圖書 -> 大中專教材
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    396-576
    【優惠價】
    248-360
    【作者】 王斌會王術 
    【出版社】電子工業出版社 
    【ISBN】9787121344954
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    內容介紹



    出版社:電子工業出版社
    ISBN:9787121344954
    商品編碼:44561362123

    品牌:文軒
    出版時間:2019-03-01
    代碼:49

    作者:王斌會,王術

        
        
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    作  者:王斌會,王術 著
    /
    定  價:49
    /
    出 版 社:電子工業出版社
    /
    出版日期:2019年03月01日
    /
    頁  數:205
    /
    裝  幀:平裝
    /
    ISBN:9787121344954
    /
    目錄
    ●部分 數據分析基礎知識
    章 數據收集與分析軟件 2
    1.1 數據收集過程 2
    1.1.1 數據的類型 2
    1.1.2 數據的收集 3
    1.1.3 數據的管理 8
    1.2 數據分析軟件 9
    1.2.1 數據分析軟件簡介 9
    1.2.2 Python語言介紹 10
    1.2.3 Python在線平臺 13
    1.3 Python編程基礎 18
    1.3.1 Python編程入門 18
    1.3.2 Python數據類型 20
    1.3.3 數值分析包numpy 24
    1.3.4 數據分析包pandas 25
    1.3.5 Python編程運算 34
    數據及練習1 38
    第2章 數據挖掘的分析基礎 41
    2.1 數據的描述分析 41
    2.1.1 基本統計量 41
    2.1.2 基本繪圖函數 46
    2.2 數據的透視分析 55
    2.2.1 一維頻數分析 56
    2.2.2 二維集聚分析 57
    2.2.3 多維透視分析 60
    數據及練習2 62
    第3章 簡單數據的統計分析 64
    3.1 隨機變量及其分布 64
    3.1.1 均勻分布 64
    3.1.2 正態分布 65
    3.2 隨機模擬及其應用 67
    3.2.1 隨機模擬方法 67
    3.2.2 模擬大數定律 68
    3.2.3 模擬方法求積分 69
    3.3 單變量統計分析模型 70
    3.3.1 單變量線性相關模型 71
    3.3.2 單變量線性回歸模型 73
    數據及練習3 75
    第二部分 數據分析不錯方法
    第4數據的綜合分析 78
    4.線性相關與回歸 79
    4.1.線性相關 79
    4.1.線性回歸模型 81
    4.2 綜合評價方法 91
    4.2.1 綜合評價指標體繫 91
    4.2.2 綜合評價分析方法 93
    4.3 數據壓縮方法 99
    4.3.1 主成分分析的基本思想 99
    4.3.2 主成分的基本分析 101
    4.4 聚類分析方法 105
    4.4.1 聚類分析的概念 105
    4.4.2 繫統聚類方法 108
    數據與練習4 113
    第5章 時序數據的模型分析 116
    5.1 時間序列簡介 116
    5.1.1 時間序列的概念 116
    5.1.2 時間序列的模擬 116
    5.1.3 時間序列的讀取 118
    5.2 時間序列分析模型 119
    5.2.1 AR模型 120
    5.2.2 MR模型 120
    5.2.3 ARMA模型 121
    5.2.4 ARIMA模型 122
    5.3 ARMA模型的構建 124
    5.3.1 序列的相關性檢驗 124
    5.3.2 ARMA模型的建立與檢驗 127
    5.3.3 序列的平穩性檢驗 131
    5.4 股票指數預測模型的構建 133
    5.4.1 模型的預處理 134
    5.4.2 參數的估計與檢驗 135
    5.4.3 模型的預測 136
    數據與練習5 137
    第三部分 大數據基本處理方法
    第6章 大數據分析基礎應用 140
    6.1 大數據的概念 140
    6.1.1 大數據的含義 140
    6.1.2 大數據應用舉例 141
    6.1.3 大數據分析方法 142
    6.2 Python文本預處理 144
    6.2.1 字符串的基本操作 144
    6.2.2 字符串查詢與替換 146
    6.3 網絡爬蟲及應用 146
    6.3.1 網頁的基礎知識 147
    6.3.2 Python爬蟲步驟 148
    6.3.3 爬蟲方法的應用 149
    6.4 數據庫技術及應用 154
    6.4.1 Python中數據庫的使用 154
    6.4.2 數據庫的建立與使用 155
    數據及練習6 156
    第7章 文獻計量與科研評價 159
    7.1 文獻計量研究的框架 159
    7.2 文獻數據的獲取與分析 161
    7.2.1 文獻數據的獲取 161
    7.2.2 文獻數據的分析 163
    7.3 科研數據的管理與評價 166
    7.3.1 科研單位與項目分析 167
    7.3.2 科研期刊與作者分析 169
    數據及練習7 171
    第8章 社會網絡分析方法 172
    8.1 社會網絡的初步印像 172
    8.1.1 社會網絡分析概念 172
    8.1.2 社會網絡分析包 174
    8.2 社會網絡圖的構建 174
    8.2.1 社會網絡數據形式 174
    8.2.2 社會網絡統計量 177
    8.2.3 網絡圖之知識圖譜 180
    數據及練習8 183
    第9章 數據分析編程平臺 185
    9.1 Anaconda科學計算發行包 185
    9.1.1 Anaconda下載與安裝 185
    9.1.2 Anaconda啟動與運行 186
    9.2 Jupyter編輯平臺 188
    9.2.1 Jupyter Notebook 188
    9.2.2 Jupyter Lab 193
    9.2.3 在Jupyter中使用R語言 196
    9.3 Spyder分析平臺 197
    9.3.1 Spyder平臺簡介 197
    9.3.2 Spyder平臺使用 198
    附錄A 本書的學習網站 200
    附錄B 書中的例子數據 201
    附錄C 書中自定義函數 202
    參考文獻 205
    內容簡介
    本書重點介紹Python語言在數據處理與數據挖掘方面的應用技巧,主要包括數據分析基礎知識(數據收集與分析軟件、數據挖掘的分析基礎、簡單數據的統計分析),數據分析不錯方數據的綜合分析、時序數據的模型分析),大數據基本處理方法(大數據分析基礎應用、文獻計量與科研評價、社會網絡分析方法、數據分析編程平臺)等內容。附錄中還提供了Python數據分析相關方法和函數等,方便讀者隨時查看。本書內容豐富,圖文並茂,可操作性強且便於查閱,主要面向數據分析的讀者,能有效幫助讀者提高數據處理與分析的水平,提升工作效率。



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