商品描述
本書在理論和實踐方面 都講解得淺顯易懂,能夠幫 助讀者快速上手,一步步學 會將Python與Excel相結合 ,從而實現 高效的數據處 理與分析操作。 全書共11章,主要介紹 了數據分析入門知識, Python的安裝與基礎知識, Excel與Python的數據獲取 、數據清洗、數據預處理、 數據計算、數據統計匯總和 數據可視化分析,還介紹了 Python批量處理Excel數據 的方法,並通過兩個綜合實 例講解了數據處理與分析的 實戰操作。 本書配有案例素材文件 和結果文件,同時提供了配 套的教學視頻,便於讀者邊 學邊練。本書既適合Python 、Excel和數據分析的初學 者學習,也適合希望從事數 據分析相關行業的讀者學習 ,還可作為職業院校數據分 析等相關專業的教學參考用 書。
目錄大綱
第1章 數據分析入門知識
1.1 認識數據分析
1.1.1 數據分析的概念
1.1.2 數據分析的價值
1.1.3 數據分析的流程
1.1.4 數據分析的應用場景
1.1.5 數據分析的常見問題
1.2 數據分析工具
1.2.1 數據分析的常用工具
1.2.2 Python數據分析的優勢
1.2.3 Python數據分析的常用庫
1.3 本章小結
第2章 Python的安裝與基礎知識
2.1 搭建Python編程環境
2.1.1 Anaconda的下載與安裝
2.1.2 Jupyter Notebook的使用方法
2.2 Python的入門知識
2.2.1 變量的命名規則與賦值
2.2.2 print()函數和input()函數
2.2.3 運算符的分類
2.3 Python的常用數據類型
2.3.1 整型和浮點型
2.3.2 字符串
2.3.3 列表
2.3.4 字典
2.4 Python的常用語句
2.4.1 條件語句
2.4.2 循環語句
2.4.3 嵌套語句
2.5 Python的常用內置函數
2.5.1 type()函數
2.5.2 int()函數
2.5.3 float()函數
2.5.4 str()函數
2.5.5 list()函數
2.5.6 len()函數
2.5.7 range()函數
2.6 Python庫
2.7 技能拓展
2.7.1 技能1:排列列表元素
2.7.2 技能2:合並字典
2.8 本章小結
第3章 Excel與Python的數據獲取
3.1 認識數據獲取
3.1.1 數據獲取的方法
3.1.2 數據獲取的原則
3.1.3 數據獲取的技巧
3.2 使用Excel實現數據獲取
3.2.1 數據分類
3.2.2 各類數據的錄入
3.2.3 數據錄入技巧
3.2.4 外部數據獲取
3.3 使用Python實現數據獲取
3.3.1 讀取Excel數據
3.3.2 讀取文本文件數據
3.3.3 讀取網頁數據
……
第4章 Excel與Python的數據清洗
第5章 Excel與Python的數據預處理
第6章 Excel與Python的數據計算
第7章 Excel與Python的數據統計匯總
第8章 Excel與Python的數據可視化分析
第9章 使用Python批量處理Excel數據
0章 綜合實例:電商運營數據分析
1章 綜合實例:用戶消費行為分析
本書在理論和實踐方面 都講解得淺顯易懂,能夠幫 助讀者快速上手,一步步學 會將Python與Excel相結合 ,從而實現 高效的數據處 理與分析操作。 全書共11章,主要介紹 了數據分析入門知識, Python的安裝與基礎知識, Excel與Python的數據獲取 、數據清洗、數據預處理、 數據計算、數據統計匯總和 數據可視化分析,還介紹了 Python批量處理Excel數據 的方法,並通過兩個綜合實 例講解了數據處理與分析的 實戰操作。 本書配有案例素材文件 和結果文件,同時提供了配 套的教學視頻,便於讀者邊 學邊練。本書既適合Python 、Excel和數據分析的初學 者學習,也適合希望從事數 據分析相關行業的讀者學習 ,還可作為職業院校數據分 析等相關專業的教學參考用 書。