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python數據分析第二版

發布時間: 2023-08-23 15:43:58

A. 我的爬蟲入門書 —— 《python3網路爬蟲開發實戰(第二版)》

年前學習python基礎知識之後,在好奇心的推動下,我開始接觸了python網路爬蟲,而在剛開始接觸網路爬蟲時,繁多的資料讓我猝不及防,對於習慣於優先通過書籍進行自主學習的我來說,通過長期看視頻學習反而不是很習慣,但是在網路上找到的許多爬蟲相關資料,不是說的過於簡略,就是部分內容有些「過時」。該跟誰走?該怎麼走?這個問題那段時間一直困擾著我。

所幸,在熱心群友的推薦下(haha,真的很熱心的一個老哥),我入手了崔大寫的《Python3網路爬蟲開發實戰(第二版)》,找到了符合我狀況的「引路書」。

初入手,書籍就令我驚訝,920頁左右的厚度,在我之前買過的相關書籍中,厚度也能算是前幾名,比實際想像的厚許多。

而當我翻開目錄,可以發現,與學科領域的「大部頭」專著相比(讀過幾本,看那種書真的蠻痛苦的hh),這本書的結構層次分明,由淺入深、層層遞進,由爬蟲基礎引入,再向各方面延伸,剛好滿足了我「半個小白」狀態的學習需要(經過近2個月的學習感覺也確實真的適合我)。

而在書的內容之外,不得不提的是,崔大的Scrape平台。崔大的Scrape平台合理的解決了爬蟲入門者實戰訓練的「場地」問題,防止了初步入門者無知的邁入了著作權的「灰色地帶」,這種提供練習平台的爬蟲教學,確實也我第一次遇到的,我對崔大的用心感到真心佩服。

   簡要的介紹到這里就結束了!目前我已經跟隨崔大的這本書學習了兩個月,受益匪淺,掌握了蠻多的技能。

總之,如果想跟隨較新的爬蟲教程學習,基礎跟我相似的同學,我認為崔大的《Python3網路爬蟲開發實戰(第二版)》是入門爬蟲絕不容錯過的一本書!

B. 強力推薦!非常全的Python學習資料

一、Python基礎教程


《圖靈程序設計叢書:Python基礎教程(第2版 修訂版)》包括Python程序設計的方方面面,首先從Python的安裝開始,隨後介紹了Python的基礎知識和基本概念,包括列表、元組、字元串、字典以及各種語句。然後循序漸進地介紹了一些相對高級的主題,包括抽象、異常、魔法方法、屬性、迭代器。此後探討了如何將Python與資料庫、網路、C語言等工具結合使用,從而發揮出Python的強大功能,同時介紹了Python程序測試、打包、發布等知識。結尾,作者結合前面講述的內容,按照實際項目開發的步驟向讀者介紹了幾個具有實際意義的Python項目的開發過程。



二、Python編程:從入門到實踐


本書是一本針對所有層次的Python讀者而作的Python入門書。全書分兩部分:首部分介紹用Python 編程所必須了解的基本概念,包括matplotlib、NumPy和Pygal等強大的Python庫和工具介紹,以及列表、字典、if語句、類、文件與異常、代碼測試等內容;第二部分將理論付諸實踐,講解如何開發三個項目,包括簡單的Python 2D游戲開發,如何利用數據生成互動式的信息圖,以及創建和定製簡單的Web應用,並幫讀者解決常見編程問題和困惑。


三、利用Python進行數據分析


《利用Python進行數據分析》講的是利用Python進行數據控制、處理、整理、分析等方面的具體細節和基本要點。同時,它也是利用Python進行科學計算的實用指南(專門針對數據密集型應用).《利用Python進行數據分析》重點介紹了用於高效解決各種數據分析問題的Python語言和庫。《利用Python進行數據分析》沒有闡述如何利用Python實現具體的分析方法。


四、Python核心編程


《Python核心編程(第3版)》是經典暢銷圖書《Python核心編程(第二版)》的全新升級版本,總共分為3部分。第1部分為講解了Python的一些通用應用,包括正則表達式、網路編程、Internet客戶端編程、多線程編程、GUI編程、資料庫編程、Microsoft Office編程、擴展Python等內容。第2部分講解了與Web開發相關的主題,包括Web客戶端和伺服器、CGI和WSGI相關的Web編程、Django Web框架、雲計算、高級Web服務。第3部分則為一個補充/實驗章節,包括文本處理以及一些其他內容。


《Python核心編程(第3版)》適合具有一定經驗的Python開發人員閱讀。


五、Python數據分析與挖掘實戰


本書共15章,分兩個部分:基礎篇、實戰篇。基礎篇介紹了數據挖掘的基本原理,實戰篇介紹了一個個真實案例,通過對案例深入淺出的剖析,使讀者在不知不覺中通過案例實踐獲得數據挖掘項目經驗,同時快速領悟看似難懂的數據挖掘理論。讀者在閱讀過程中,應充分利用隨書配套的案例建模數據,藉助相關的數據挖掘建模工具,通過上機實驗,以快速理解相關知識與理論。


以上就是關於Python學習資料的相關分享,希望對大家有所幫助,想要了解更多相關內容,歡迎及時關注本平台!

C. 提高數據分析能力必讀書籍推薦

【導讀】隨著互聯網的發展,數據分析已經成了非常熱門的職業,大數據分析師也成了社會打工人趨之若鶩的職業,不僅高薪還沒有很多職場微世界的繁瑣事情,不過要想做好數據分析工作也並不簡單,參看一些好書,對行進數據分析會更有幫助!今天小編就給大家帶來了提高數據分析能力必讀書籍推薦,希望對各位小夥伴有所幫助。

數據分析進階

1.《精益數據分析》

本書展示了怎樣驗證自己的設想、找到實在的客戶、打造能掙錢的產品,以及行進企業知名度。並經過30多個事例剖析,深化展示了怎樣將六個典型的商業辦法運用到各種規劃的精益創業、數據分析根底,和數據驅動的思維辦法中,找到企業添加的首先要害方針。

2.《數學之美》

本書把深邃的數學原理講得愈加通俗易懂,讓非專業讀者也能領會數學的魅力。讀者經過具體的比方學到的是考慮問題的辦法 ——
怎樣化繁為簡,怎樣用數學去向理工程問題,怎樣跳出固有思維不斷去考慮立異。

數據挖掘

1.《數據挖掘導論(無缺版)》

本書全面介紹了數據挖掘,包括了五個主題:數據、分類、相關剖析、聚類和異常檢測。除異常檢測外,每個主題都有兩章。前一章包括根柢概念、代表性演算法和點評技術,然後一章談論高檔概念和演算法。這樣讀者在透徹地了解數據挖掘的根底的一同,還可以了解更多重要的高檔主題。

2.《數據挖掘概念與技術》

本書無缺全面地敘說數據挖掘的概念、辦法、技術和最新研討翻開。本書對前兩版做了全面修訂,加強和從頭組織了全書的技術內容,要害論說了數據預處理、再三辦法挖掘、分類和聚類等的內容,還全面敘說了OLAP和離群點檢測,並研討了挖掘網路、凌亂數據類型以及重要運用范疇。

3.《數據挖掘與數據化運營實戰:思維、辦法、技巧與運用》

現在有關數據挖掘在數據化運營實踐范疇比較全面和系統的作品,也是諸大都據挖掘書本中為數不多的交叉許多實在的實踐運用事例和場景的作品,更是發明性地針對數據化運營中不同剖析挖掘課題類型,推出逐一對應的剖析思路集錦和相應的剖析技巧集成,為讀者供給「菜單化」實戰錦囊的作品

作為數據分析師,如果僅僅安於現狀,不注重自我行進,那麼,不久的將來,你很或許成為公司的「人肉」取數機,影響往後的工作生計。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「提高數據分析能力必讀書籍推薦」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹,需要考取部分含金量高的數據分析師證書,一直學習,這樣更有核心競爭力與競爭資本。

D. 誰有有《利用Python進行數據分析》pdf 謝謝

利用python進行數據分析

鏈接: https://pan..com/s/15VdW4dcuPuIUEPrY3RehtQ

?pwd=3nfn 提取碼: 3nfn

本書也可以作為利用Python實現數據密集型應用的科學計算實踐指南。本書適合剛剛接觸Python的分析人員以及剛剛接觸科學計算的Python程序員。


E. 求python書籍推薦

關於Python,程序江湖裡從不缺少金句:「人生苦短,我用Python!」「學完Python,便可上天!」,而最近這些話從調侃正在變為事實!

上周,PYPL(編程語言受歡迎程度) 四月官方榜單已發布,Python榮獲NO.1,相比去年 4 月份,今年上漲了 5.2%,成績頗為亮眼,從去年開始,Python就開始霸佔榜單長達1年,成為編程市場上份額最高的語言!

推薦第一本書籍:python安裝+基礎入門+全面實戰

書名:《Python3破冰人工智慧:從入門到實戰》

今天小編帶來了4本Python和python實戰方面的書籍,根據自身條件及感興趣的方向,選擇喜歡的書籍進行學習,如果你喜歡,歡迎點贊分享。

F. 有哪些關於python數據分析方面比較好的書

基於我豐厚的收藏,我來回答這個問題再合適不過了。

我們把殲睜Python數據分析拆解為兩點:

第一,我們要學會Python的基本使用;第二,我們要學會Python的數據分敏碼析庫(假設你已經有了數據分析的基本理解,只是不清楚如何用Python完成數據分析工作)。

因此,我們針對兩個目的,分別列出一些書目。

Python的使用

《Python編程:從入門到實踐》:拋棄那些大部頭吧,我們不是Python後端工程師,不是Python前段工程師,也不是Python全棧開發者,我們暫時不需要掌握那麼多亂七八糟的功能。對於新手來說,二八法則永遠適用,我們只需要掌握百分之二十的功能,就足以應對絕大多數的工作了。《Python編程快速上手-讓繁瑣工作自動化》:同上,兩部都是比較好的入門書,可以幫助我們簡單、快速地上手。《Python3Cookbook》:這本書可以幫助你更加深入地探索Python3,里邊有各種各樣翔實的案例,假如你的目的只是學會使用Python做數據分析,這本書完全可以保證你在Python3的使用上沒有短板。

關於數據分析

《利用Python進行數據分析》第二版:這本書是Python數據分析領域聖經一般的書籍,作者是強大的數據分析庫Pandas的作者,他在書中講解了numpy、pandas、matplotlib等庫,作為入門書再好不過了。更重要的是,這本書由淺入深,可以開啟我們使用Python進行數據分析的大門。《Python數據分析》第二版:非同步社區有中文第二版,里邊更加深入地探討了如何使用Python進行數據分析工作,包括了對統計學、線性代數、可視化、時間序列、資料庫、自然語言處理、機器學習等方面的內容,這本書可以幫助我們更進一步

關於數據挖掘

《數據科學入門》:從零開始踏入數據科學的大門,搭建屬於自己的數據分析、數據挖掘工具。它能幫助我們更加深入地理解數據分析和數據挖掘的過程。《Python數據科學手冊》:強烈推薦,這部分由淺入深,詳細講氏拿歲解了數據分析、數據挖掘、機器學習的流程。《機器學習實戰》:經典書,但是使用的是Python2,年頭也比較久了,也是從零搭建機器學習的模型,對於我們深入理解機器學習的過程有很好的幫助。

關於數據可視化

《Python數據可視化編程實戰》第二版:很詳細的書。《Python數據可視化之matplotlib實踐》:極好的matplotlib入門書,非常適合新手學習。

由於Python如日中天,因此Python數據分析相關的書籍非常多,我們能認真讀完幾本,基本上都可以掌握大多數的數據科學流程。下邊是我收藏的一些書,感興趣的可以自己搜索一下,網上有正版出售,比如圖靈社區、非同步社區、華章數媒、博文視點等均有優質IT書籍出售,包括紙質版和電子版。

G. 《Python數據分析與數據化運營》epub下載在線閱讀全文,求百度網盤雲資源

《Python數據分析與數據化運營(第2版)》(宋天龍)電子書網盤下載免費在線閱讀

鏈接: https://pan..com/s/1W-5NaG7BaBuYws2kAzW9RQ

提取碼: 5dws

書名:Python數據分析與數據化運營(第2版)

作者:宋天龍

豆瓣評分:7.9

出版社:機械工業出版社

出版年份:2019-6-1

頁數:549

內容簡介:

這是一本將數據分析技術與數據使用場景深度結合的著作,從實戰角度講解了如何利用Python進行數據分析和數據化運營。

暢銷書全新、大幅升級,第1版近乎100%的好評,第2版不僅將Python升級到了新的版本,而且對具體內容進行了大幅度的補充和優化。作者是有10餘年數據分析與數據化運營的資深大數據專家,書中對50餘個數據工作流知識點、14個數據分析與挖掘主題、4個數據化運營主題、8個綜合性案例進行了全面的講解,能讓數據化運營結合數據使用場景360°落地。

全書一共9章,分為兩個部分:

第一部分(第1-4章) Python數據分析與挖掘

首先介紹了Python和數據化運營的基本知識,然後詳細講解了Python數據獲取(結構化和非結構化)、預處理、分析和挖掘的關鍵技術和經驗,包含10大類預處理經驗、14個數據分析與挖掘主題,50餘個知識點。

第二部分(第5~9章) Python數據化運營

這是本書的核心,詳細講解了會員運營、商品運營、流量運營和內容運營4大主題,以及提升數據化運營價值的方法。每個運營主題中都包含了基本知識、評估指標、應用場景、數據分析模型、數據分析小技巧、數據分析大實話以及2個綜合性的應用案例。

作者簡介:

宋天龍(TonySong)

大數據技術專家,觸脈咨詢合夥人兼副總裁,前Webtrekk中國區技術和咨詢負責人(Webtrekk,德國的在線數據分析服務提供商)。

擅長數據挖掘、建模、分析與運營,精通端到端數據價值場景設計、業務需求轉換、數據結構梳理、數據建模與學習以及數據工程交付。在電子商務、零售、銀行、保險等多個行業擁有豐富的數據項目工作經驗,參與過集團和企業級數據體系規劃、DMP與數據倉庫建設、大數據產品開發、網站流量系統建設、個性化智能推薦與精準營銷、企業大數據智能等。參與實施客戶案例包括聯合利華、Webpower、德國OTTO集團電子商務(中國)、Esprit中國、豬八戒網、順豐優選、樂視商城、泰康人壽、酒仙網、國美在線、迪信通等。

H. 想學習數據分析,有哪些書籍或資料參考學習

入門數據分析類
師父領進門,修行在個人。下面這兩本書是入門數據分析必看的書籍,也是檢驗自己是否真的喜歡數據分析。
從0到1:《深入淺出數據分析》
為什麼是它?借用一位讀者的評價「我家的貓都喜歡這本書!」

01 內容簡介
以類似「章回小說」的活潑形式,生動地向讀者展現優秀的數據分析人員應知應會的技術;正文以後,意猶未盡地以三篇附錄介紹數據分析十大要務、R工具及ToolPak工具,在充分展現目標知識以外,為讀者搭建了走向深入研究的橋梁。
02 推薦理由
書名已經很好地表現出了這本書的優點——「深入淺出」。忘記煩惱,這本書與現實世界緊密互動,讓你不再只有枯燥的理論,並且將知識圖形化,復雜的概念簡單化。
經典小黃書:《誰說菜鳥不會數據分析》
是本很好的書,但看過之後,這本書就真一文不值了。

01 內容簡介
很多人看到數據分析就望而卻步,擔心門檻高,無法邁入數據分析的門檻。《誰說菜鳥不會數據分析》努力將數據分析寫成像小說一樣通俗易懂,使讀者可以在無形之中學會數據分析,按照數據分析工作的完整流程來講解。
02 推薦理由
數據分析的入門極品,但真的很入門,優缺兼有。對於入門理解來說是絕佳選擇,對之後的修煉還是不夠的。建議之前全都是自己瞎摸瞎撞搞數據分析的同學進行閱讀,頗有醍醐灌頂之感。
分析工具類

與數據分析相關的工具非常之多,我們常用的有Excel、PPT、SQL等。如果您想精通他們,直接在嗶哩嗶哩搜索聚數雲海,即可找到相關優質課程。
1.Excel
大家常說的Excel,但是不要以為你很會Excel!Excel是所有職場人必備的辦公軟體。Excel功能非常強大,在數據量不是很大的情況下,基本上都能用Excel實現數據分析。推薦如下書籍:
《Excel高效辦公數據處理與分析》

01 內容簡介
根據現代企業決策和管理工作的主要特點,從實際應用出發,介紹了Excel強大的數據處理與分析功能在企業決策和管理工作中的具體應用。
02 推薦理由
本書同時提供了大量需要你做的實例,學而不練是不存在的!
《別怕,Excel函數其實很簡單》

01 內容簡介
《別怕,Excel 函數其實很簡單》用淺顯易懂的圖文、生動形象的比喻以及大量實際工作中的經典案例,介紹了Excel最常用的一部分函數的計算原理和應用技巧,還介紹了數據的科學管理方法,以避免從數據源頭就產生問題。
02 推薦理由
適合希望提高辦公效率的職場人士,特別是經常需要處理分析大量數據並製作統計報表的相關人員,以及相關專業的高校師生閱讀,小白需謹慎!
2. SQL
SQL是數據分析的基礎,是想要學會數據分析能力的必備技能。那這里我只給大家介紹三本書,第一本書零基礎入門,第二是進階,第三本是SQL中的字典,話不多說,我們直接上架。
《SQL基礎教程》

01 推薦理由
介紹了關系資料庫以及用來操作關系資料庫的SQL語言的使用方法。書中通過豐富的圖示、大量示常式序和詳實的操作步驟說明,讓讀者循序漸進地掌握SQL的基礎知識和使用技巧,切實提高編程能力。每章結尾設置有練習題,幫助讀者檢驗對各章內容的理解程度。另外,本書還將重要知識點總結為「法則」,方便讀者隨時查閱。
本書107張圖表+209段代碼+88個法則,是零基礎進階人士必備!
SQL進階:《SQL進階教程》

01 推薦理由
本書是為志在向中級進階的資料庫工程師編寫的一本SQL技能提升指南。全書可分為兩部分,第一部分介紹了SQL語言不同尋常的使用技巧,帶領讀者從SQL常見技術,去探索新發現。旨在幫助讀者提升編程水平;第二部分著重介紹關系資料庫的發展史,把實踐與理論結合起來,旨在幫助讀者加深對關系資料庫和SQL語言的理解。
本書不適合小白!適合具有半年以上SQL使用經驗、已掌握SQL基礎知識和技能、希望提升自己編程水平的讀者閱讀。
SQL輔導書籍

01 推薦理由
本書是麻省理工學院、伊利諾伊大學等眾多大學的參考教材,由淺入深地講解了SQL的內容,實例豐富,便於查閱。本書沒有過多闡述資料庫基礎理論,而是專門針對一線軟體開發人員,直接從SQL SELECT開始,講述實際工作環境中最常用和最必需的SQL知識,實用性極強。
有一定SQL基礎的人士可以將它當做一本字典使用,遇到問題可以查找相應內用。
3.Python
「人生苦短,我用Python」。Python編程語言是最容易學習,並且功能強大的語言。但是很多人聲稱自己精通Python,自己卻寫不出Pythonic的代碼,對很多常用的包不是很了解。萬丈高樓平地起,咱們先從Python中最最基礎的開始。
《Python編程,從入門到實踐》

01 推薦理由
本書最大的特點就是零基礎完全不懂編程的小白也能夠學習,新手想學習選它絕對錯不了。知識點由淺入深循循漸進,並配有視頻教程手把手教學,同時所需的軟體也是免費的。本書也配有相關輔導書籍,有興趣的話可以去看看,但是請記住,這本書是最核心的。
《利用Python進行數據分析》

01 推薦理由
不像別的編程書一樣,從盤古開天闢地開始講起。這本書是直接應用到數據分析的,所以很多在數據分析上應用不那麼頻繁的模塊也就沒有講。
本書第二版針對Python 3.6進行了更新,並增加實際案例向你展示如何高效地解決一系列數據分析問題。你將在閱讀過程中學習到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
4.R語言
R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。但是R是有一定難度的,沒有基礎的話請謹慎嘗試!推薦書籍:
《R語言入門與實踐》

01 推薦理由
本書通過三個精心挑選的例子,深入淺出地講解如何使用R語言玩轉數據。將數據科學家必需的專業技能融合其中,教會讀者如何將數據存儲到計算機內存中,如何在必要的時候轉換內存中的數據值,如何用R編寫自己的程序並將其用於數據分析和模擬運行。
案例提升類

《活用數據:驅動業務的數據分析實戰》

01 推薦理由
是一本用數據來幫助企業破解業務難題的實操書,有理論、有方法、有實戰案例。具有業務驅動、案例閉環、思維先導、實戰還原4大特色,同時在思路上清晰連貫,在表達上深入淺出,既能幫助數據分析從業者入門和提升,也能輔助企業各業務部門和各級管理人員做量化決策。
《精益數據分析》
01 推薦理由
本書展示了如何驗證自己的設想、找到真正的客戶、打造能賺錢的產品,以及提升企業知名度。30多個案例分析,全球100多位知名企業家的真知灼見,為你呈現來之不易、經過實踐檢驗的創業心得和寶貴經驗,值得每位創業家和企業家一讀。

I. 學Python數據分析看誰的書比較好

一、Python編程

你想過可以通過一本書就學會Python嗎?《Head First Python(中文版)》超越枯燥的語法和甩法手冊,通過一種獨特的方法教你學習這種語言。你會迅速掌握Python的基礎知識,然後轉向持久存儲、異常處理、Web開發、SQLite、數據加工和lGoogle App Engine。你還將學習如何為Android編寫移動應用,這都要歸功於Python為你賦予的強大能力。本書會提供充分並且完備的學習體驗,幫助你成為一名真正的Python程序員。 作者巴里覺得你的時間相當寶貴,不應當過多地花費在與新概念的糾纏之中。通過應用認知科學和學習理論的最新研究成果,《Head First Python(中文版)》可以讓你投入一個需要多感官參與的學習體驗,這本書採用豐富直觀的形式使你的大腦真正開動起來,而不是長篇累牘地說教,讓你昏昏欲睡。

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