在众多开发语言中,Python语言是数据分析开发工程师的首选。本书介绍使用Python进行数据分析的技术,尤其是使用Numpy和Pandas进行数据分析的技术和方法。根据每章知识点、技能点的不同,设计了多个切合教学主题的案例,便于初学者理解;按照数据分析的过程,本书按顺序讲解了数据质量分析、数据预处理、数据整合等几个主题,每个...
下面我们将通过一个实际的Python数据分析项目案例,帮助读者将所学知识融会贯通,全面掌握Python数据分析的实践技能。本项目将涉及以下几个方面:1. 数据采集:通过爬虫技术获取互联网上的股票数据。2. 数据清洗和预处理:对获取的股票数据进行数据清洗和预处理,包括缺失值处理、异常值处理等。3. 统计分析:对预处理后的股...
数据处理用Python的panda和numpy库,先去除不用的列,再去除信息缺失严重的行,有编号和文本对应的,只保留编号列。由此得到清理后的数据表,再根据分析方向对该表做统计,得到5张图用的5个csv,总共大小压缩到了2MB以内。这样保证前端不会出现读取过慢,网页卡顿的问题。 可视化技术路线 前端框架:Vue emm现在反思一下其实...
6.3.2 分析化妆品和蔬菜的相关性 6.3.3 分析化妆品和海鲜销售额的相关性 6.3.4 使用parldas分析多种商品销售额的相关性 6.4 知识储备 6.4.1 方差、标准差、协方差、相关系数 6.4.2 使用Matplotlib进行数据可视化 6.5 课后练习 参考文献
《数据分析技术:Python数据分析项目化教程》主要包括安装、配置Python及第三方扩展包的方法;Python语言基础;使用Python进行数据分析的基本方法;使用numpy进行数据分析的基本方法;使用pandas进行数据分析的基本方法和数据可视化技术。《数据分析技术:Python数据分析项目化教程》为新形态一体化教材,配有丰富的教学资源,包括微课...
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