Python數據分析與應用 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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黃紅梅，張良均 著

圖書標籤:

• Python
• 數據分析
• 數據挖掘
• 機器學習
• Pandas
• NumPy
• Matplotlib
• 統計分析
• 數據可視化
• 實戰應用

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115373045

版次：1

商品編碼：12324549

包裝：平裝

叢書名： 大數據人纔培養規劃教材

開本：16開

齣版時間：2018-04-01

用紙：膠版紙

頁數：294

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

資 深大數據專傢張良均領銜暢銷書作者團隊，教育部長江學者特聘教授、國傢傑齣青年基金獲得者、IEEE Fellow、華南理工大學計算機與工程學院院長張軍傾力推薦。
本書采用瞭以任務為導嚮的教學模式，按照解決實際任務的工作流程路綫，逐步展開介紹相關的理論知識點，推導生成可行的解決方案，* 後落實在任務實現環節。
全書大部分章節緊扣任務需求展開，不堆積知識點，著重於解決問題時思路的啓發與方案的實施。通過從任務需求到實現這一完整工作流程的體驗，幫助讀者真正理解與消化Python數據分析與應用。
書中案例全部源於企業真實項目，可操作性強，引導讀者融會貫通，並提供源代碼等相關學習資源，幫助讀者快速掌握大數據相關技能。

內容簡介

本書以任務為導嚮，全麵地介紹數據分析的流程和Python數據分析庫的應用，詳細講解利用Python解決企業實際問題的方法。全書共9章，* 1章介紹瞭數據分析的基本概念等相關知識；* 2～6章介紹瞭Python數據分析的常用庫及其應用，涵蓋NumPy數值計算、Matplotlib數據可視化、pandas統計分析、使用pandas進行數據預處理、使用scikit-learn構建模型，較為全麵地闡述瞭Python數據分析方法；第7～9章結閤之前所學的數據分析技術，進行企業綜閤案例數據分析。除* 1章外，本書各章都包含瞭實訓與課後習題，通過練習和操作實踐，幫助讀者鞏固所學的內容。
本書可作為高校大數據技術類專業的教材，也可以作為大數據技術愛好者的自學用書。

作者簡介

張良均，高 級信息係統項目管理師，泰迪杯全國大學生數據挖掘競賽（www.tipdm.org）發起人。華南師範大學、廣東工業大學兼職教授，廣東省工業與應用數學學會理事。兼有大型高科技企業和高校的工作經曆，主要從事大數據挖掘及其應用的策劃、研發及谘詢培訓。全國計算機技術與軟件專業技術資格（水平）考試繼續教育和CDA數據分析師培訓講師。發錶數據挖掘相關論文數二十餘篇，已取得國傢發明專利12項，主編《Hadoop大數據分析與挖掘實戰》《Python數據分析與挖掘實戰》《R語言數據分析與挖掘實戰》等多本暢銷圖書，主持並完成科技項目9項。獲得SAS、SPSS數據挖掘認證及Hadoop開發工程師證書，具有電力、電信、銀行、製造企業、電子商務和電子政務的項目經驗和行業背景。

目錄

第1章　Python數據分析概述　1

任務1．1　認識數據分析　1

1．1．1　掌握數據分析的概念　2

1．1．2　掌握數據分析的流程　2

1．1．3　瞭解數據分析應用場景　4

任務1．2　熟悉Python數據分析的工具　5

1．2．1　瞭解數據分析常用工具　6

1．2．2　瞭解Python數據分析的優勢　7

1．2．3　瞭解Python數據分析常用類庫　7

任務1．3　安裝Python的Anaconda發行版　9

1．3．1　瞭解Python的Anaconda發行版　9

1．3．2　在Windows係統中安裝Anaconda　9

1．3．3　在Linux係統中安裝Anaconda　12

任務1．4　掌握Jupyter Notebook常用功能　14

1．4．1　掌握Jupyter Notebook的基本功能　14

1．4．2　掌握Jupyter Notebook的高 級功能　16

小結　19

課後習題　19

* 2章　NumPy數值計算基礎　21

任務2．1　掌握NumPy數組對象ndarray　21

2．1．1　創建數組對象　21

2．1．2　生成隨機數　27

2．1．3　通過索引訪問數組　29

2．1．4　變換數組的形態　31

任務2．2　掌握NumPy矩陣與通用函數　34

2．2．1　創建NumPy矩陣　34

2．2．2　掌握ufunc函數　37

任務2．3　利用NumPy進行統計分析　41

2．3．1　讀/寫文件　41

2．3．2　使用函數進行簡單的統計分析　44

2．3．3　任務實現　48

小結　50

實訓　50

實訓1　創建數組並進行運算　50

實訓2　創建一個國際象棋的棋盤　50

課後習題　51

第3章　Matplotlib數據可視化基礎　52

任務3．1　掌握繪圖基礎語法與常用參數　52

3．1．1　掌握pyplot基礎語法　53

3．1．2　設置pyplot的動態rc參數　56

任務3．2　分析特徵間的關係　59

3．2．1　繪製散點圖　59

3．2．2　繪製摺綫圖　62

3．2．3　任務實現　65

任務3．3　分析特徵內部數據分布與分散狀況　68

3．3．1　繪製直方圖　68

3．3．2　繪製餅圖　70

3．3．3　繪製箱綫圖　71

3．3．4　任務實現　73

小結　77

實訓　78

實訓1　分析1996～2015年人口數據特徵間的關係　78

實訓2　分析1996～2015年人口數據各個特徵的分布與分散狀況　78

課後習題　79

第4章　pandas統計分析基礎　80

任務4．1　讀/寫不同數據源的數據　80

4．1．1　讀/寫數據庫數據　80

4．1．2　讀/寫文本文件　83

4．1．3　讀/寫Excel文件　87

4．1．4　任務實現　88

任務4．2　掌握DataFrame的常用操作　89

4．2．1　查看DataFrame的常用屬性　89

4．2．2　查改增刪DataFrame數據　91

4．2．3　描述分析DataFrame數據　101

4．2．4　任務實現　104

任務4．3　轉換與處理時間序列數據　107

4．3．1　轉換字符串時間為標準時間　107

4．3．2　提取時間序列數據信息　109

4．3．3　加減時間數據　110

4．3．4　任務實現　111

任務4．4　使用分組聚閤進行組內計算　113

4．4．1　使用groupby方法拆分數據　114

4．4．2　使用agg方法聚閤數據　116

4．4．3　使用apply方法聚閤數據　119

4．4．4　使用transform方法聚閤數據　121

4．4．5　任務實現　121

任務4．5　創建透視錶與交叉錶　123

4．5．1　使用pivot_table函數創建透視錶　123

4．5．2　使用crosstab函數創建交叉錶　127

4．5．3　任務實現　128

小結　130

實訓　130

實訓1　讀取並查看P2P網絡貸款數據主錶的基本信息　130

實訓2　提取用戶信息更新錶和登錄信息錶的時間信息　130

實訓3　使用分組聚閤方法進一步分析用戶信息更新錶和登錄信息錶　131

實訓4　對用戶信息更新錶和登錄信息錶進行長寬錶轉換　131

課後習題　131

第5章　使用pandas進行數據預處理　133

任務5．1　閤並數據　133

5．1．1　堆疊閤並數據　133

5．1．2　主鍵閤並數據　136

5．1．3　重疊閤並數據　139

5．1．4　任務實現　140

任務5．2　清洗數據　141

5．2．1　檢測與處理重復值　141

5．2．2　檢測與處理缺失值　146

5．2．3　檢測與處理異常值　149

5．2．4　任務實現　152

任務5．3　標準化數據　154

5．3．1　離差標準化數據　154

5．3．2　標準差標準化數據　155

5．3．3　小數定標標準化數據　156

5．3．4　任務實現　157

任務5．4　轉換數據　158

5．4．1　啞變量處理類彆型數據　158

5．4．2　離散化連續型數據　160

5．4．3　任務實現　162

小結　163

實訓　164

實訓1　插補用戶用電量數據缺失值　164

實訓2　閤並綫損、用電量趨勢與綫路告警數據　164

實訓3　標準化建模專傢樣本數據　164

課後習題　165

第6章　使用scikit-learn構建模型　167

任務6．1　使用sklearn轉換器處理數據　167

6．1．1　加載datasets模塊中的數據集　167

6．1．2　將數據集劃分為訓練集和測試集　170

6．1．3　使用sklearn轉換器進行數據預處理與降維　172

6．1．4　任務實現　174

任務6．2　構建並評價聚類模型　176

6．2．1　使用sklearn估計器構建聚類模型　176

6．2．2　評價聚類模型　179

6．2．3　任務實現　182

任務6．3　構建並評價分類模型　183

6．3．1　使用sklearn估計器構建分類模型　183

6．3．2　評價分類模型　186

6．3．3　任務實現　188

任務6．4　構建並評價迴歸模型　190

6．4．1　使用sklearn估計器構建綫性迴歸模型　190

6．4．2　評價迴歸模型　193

6．4．3　任務實現　194

小結　196

實訓　196

實訓1　使用sklearn處理wine和wine_quality數據集　196

實訓2　構建基於wine數據集的K-Means聚類模型　196

實訓3　構建基於wine數據集的SVM分類模型　197

實訓4　構建基於wine_quality數據集的迴歸模型　197

課後習題　198

第7章　航空公司客戶價值分析　199

任務7．1　瞭解航空公司現狀與客戶價值分析　199

7．1．1　瞭解航空公司現狀　200

7．1．2　認識客戶價值分析　201

7．1．3　熟悉航空客戶價值分析的步驟與流程　201

任務7．2　預處理航空客戶數據　202

7．2．1　處理數據缺失值與異常值　202

7．2．2　構建航空客戶價值分析關鍵特徵　202

7．2．3　標準化LRFMC模型的5個特徵　206

7．2．4　任務實現　207

任務7．3　使用K-Means算法進行客戶分群　209

7．3．1　瞭解K-Means聚類算法　209

7．3．2　分析聚類結果　210

7．3．3　模型應用　213

7．3．4　任務實現　214

小結　215

實訓　215

實訓1　處理信用卡數據異常值　215

實訓2　構造信用卡客戶風險評價關鍵特徵　217

實訓3　構建K-Means聚類模型　218

課後習題　218

第8章　財政收入預測分析　220

任務8．1　瞭解財政收入預測的背景與方法　220

8．1．1　分析財政收入預測背景　220

8．1．2　瞭解財政收入預測的方法　222

8．1．3　熟悉財政收入預測的步驟與流程　223

任務8．2　分析財政收入數據特徵的相關性　223

8．2．1　瞭解相關性分析　223

8．2．2　分析計算結果　224

8．2．3　任務實現　225

任務8．3　使用Lasso迴歸選取財政收入預測的關鍵特徵　225

8．3．1　瞭解Lasso迴歸方法　226

8．3．2　分析Lasso迴歸結果　227

8．3．3　任務實現　227

任務8．4　使用灰色預測和SVR構建財政收入預測模型　228

8．4．1　瞭解灰色預測算法　228

8．4．2　瞭解SVR算法　229

8．4．3　分析預測結果　232

8．4．4　任務實現　234

小結　236

實訓　236

實訓1　求取企業所得稅各特徵間的相關係數　236

實訓2　選取企業所得稅預測關鍵特徵　237

實訓3　構建企業所得稅預測模型　237

課後習題　237

第9章　傢用熱水器用戶行為分析與事件識彆　239

任務9．1　瞭解傢用熱水器用戶行為分析的背景與步驟　239

9．1．1　分析傢用熱水器行業現狀　240

9．1．2　瞭解熱水器采集數據基本情況　240

9．1．3　熟悉傢用熱水器用戶行為分析的步驟與流程　241

任務9．2　預處理熱水器用戶用水數據　242

9．2．1　刪除冗餘特徵　242

9．2．2　劃分用水事件　243

9．2．3　確定單次用水事件時長閾值　244

9．2．4　任務實現　246

任務9．3　構建用水行為特徵並篩選用水事件　247

9．3．1　構建用水時長與頻率特徵　248

9．3．2　構建用水量與波動特徵　249

9．3．3　篩選候選洗浴事件　250

9．3．4　任務實現　251

任務9．4　構建行為事件分析的BP神經網絡模型　255

9．4．1　瞭解BP神經網絡算法原理　255

9．4．2　構建模型　259

9．4．3　評估模型　260

9．4．4　任務實現　260

小結　263

實訓　263

實訓1　清洗運營商客戶數據　263

實訓2　篩選客戶運營商數據　264

實訓3　構建神經網絡預測模型　265

課後習題　265

附錄A　267

附錄B　270

參考文獻　295

《精通Python：從入門到精湛的編程之旅》 內容簡介 《精通Python：從入門到精湛的編程之旅》是一本旨在為讀者提供全麵、深入的Python編程知識的著作。本書循序漸進，從Python語言的基礎概念講起，逐步引導讀者掌握更高級的編程技巧和應用。無論您是初次接觸編程的完全新手，還是希望係統性提升Python技能的開發者，本書都將是您不可或缺的學習夥伴。 第一部分：Python語言的基石 本書的開篇將為您打下堅實的Python編程基礎。我們將從Python的安裝和配置講起，讓您輕鬆邁齣編程的第一步。隨後，我們將深入講解Python的核心語法，包括： 變量與數據類型： 理解Python中豐富的內置數據類型，如整型、浮點型、布爾型、字符串，以及它們的特性和常用操作。 運算符與錶達式： 掌握各種算術運算符、比較運算符、邏輯運算符和賦值運算符，並學會構建復雜的錶達式來處理數據。 流程控製語句： 深入學習`if`、`elif`、`else`條件語句，以及`for`和`while`循環，讓您的程序能夠根據不同情況做齣決策並重復執行任務。 數據結構： 詳細介紹Python中強大的內置數據結構，如列錶（List）、元組（Tuple）、字典（Dictionary）和集閤（Set）。我們將探討它們之間的區彆、適用場景以及各種高效的操作方法，例如列錶推導式、字典的鍵值對操作等。 函數： 學習如何定義和調用函數，理解參數傳遞（位置參數、關鍵字參數）、返迴值、作用域等概念。通過函數，您可以組織代碼、提高復用性，並使程序結構更加清晰。 模塊與包： 探索Python強大的模塊化機製，瞭解如何導入和使用標準庫模塊，以及如何創建自己的模塊。我們將介紹包的概念，幫助您構建更大型、更復雜的項目。 第二部分：麵嚮對象編程與高級特性 在掌握瞭Python的基本語法後，本書將帶領您進入麵嚮對象編程（OOP）的世界。OOP是一種強大的編程範式，能夠幫助您編寫更具組織性、可維護性和可擴展性的代碼。您將學習： 類與對象： 理解類（Class）作為藍圖，對象（Object）作為類的實例的含義。學習如何定義類，包括屬性（Attributes）和方法（Methods）。 封裝、繼承與多態： 深入理解麵嚮對象編程的三大核心概念。封裝將數據和操作封裝在類中，提高安全性；繼承允許創建新的類，繼承現有類的屬性和方法，實現代碼重用；多態則使不同類的對象能夠響應相同的消息，增加靈活性。 特殊方法（Dunder Methods）： 掌握Python中以雙下劃綫開頭和結尾的特殊方法，例如`__init__`（構造函數）、`__str__`（字符串錶示）、`__len__`（長度）、運算符重載等，讓您的類更加“Pythonic”。 異常處理： 學習如何使用`try`、`except`、`finally`塊來捕獲和處理程序運行時可能齣現的錯誤，確保程序的健壯性。 文件I/O： 掌握讀寫文本文件和二進製文件的各種方法，學習如何打開、讀取、寫入和關閉文件，以及文件指針的移動等高級操作。 第三部分：Python的高級編程技巧與實踐 本部分將進一步拓展您的Python編程視野，介紹一些更為高級和實用的編程技巧，幫助您編寫齣更高效、更優雅的代碼： 生成器（Generators）： 學習如何創建和使用生成器，它們能夠按需生成數據，極大地節省內存，尤其適用於處理大型數據集。我們將重點介紹生成器錶達式和`yield`關鍵字。 迭代器（Iterators）： 理解迭代器協議，學習如何創建自定義的迭代器，以及如何利用迭代器來遍曆各種數據結構。 裝飾器（Decorators）： 深入解析裝飾器的概念和實現原理，學習如何使用裝飾器來修改函數或類的行為，例如日誌記錄、性能分析、權限控製等。 上下文管理器（Context Managers）： 掌握`with`語句的使用，學習如何編寫自定義的上下文管理器，用於資源管理，如文件操作、數據庫連接的自動打開和關閉。 並發與並行： 介紹Python中實現並發和並行編程的幾種常用方法，包括多綫程（threading）和多進程（multiprocessing），並探討它們在不同場景下的適用性。 正則錶達式（Regular Expressions）： 學習如何使用Python的`re`模塊進行強大的文本模式匹配和處理，這在數據提取、驗證和清洗中至關重要。 第四部分：Python在實際項目中的應用 理論知識的學習離不開實際的應用。本書的最後部分將帶領您將所學知識應用於實際的項目開發中，讓您體驗Python的強大魅力： Web開發基礎： 介紹Python在Web開發中的應用，重點講解使用Flask或Django等主流Web框架構建簡單Web應用的流程和基本概念。 API交互： 學習如何使用Python的`requests`庫與RESTful API進行交互，發送HTTP請求，處理響應數據，從而實現與其他服務的集成。 數據處理與自動化： 演示如何利用Python腳本實現日常工作的自動化，例如文件管理、數據批量處理、定時任務執行等。 網絡編程入門： 介紹Python的網絡編程能力，學習如何使用`socket`模塊創建簡單的客戶端-服務器應用程序。 軟件工程實踐： 探討一些基礎的軟件工程原則，如代碼組織、版本控製（Git基礎）、單元測試等，幫助您養成良好的編程習慣。 本書特色： 循序漸進的教學方法： 內容組織閤理，從易到難，層層遞進，確保讀者能夠逐步掌握Python的精髓。 豐富的代碼示例： 書中包含大量經過精心設計的代碼示例，並附有詳細的解釋，幫助讀者理解概念並快速實踐。 實戰項目導嚮： 強調理論與實踐相結閤，通過實際項目案例來鞏固所學知識。 注重編程思想： 不僅教授語法，更注重培養讀者的編程思維和解決問題的能力。 麵嚮廣闊讀者群體： 無論您是學生、初學者，還是有一定編程基礎的開發者，都能從本書中獲益。 《精通Python：從入門到精湛的編程之旅》將陪伴您踏上一段充實而富有成效的Python編程學習之旅。通過本書的學習，您將不僅能夠熟練運用Python解決各種問題，更能深刻理解編程的邏輯和藝術，為您的技術生涯打下堅實的基礎，開啓無限可能。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我感覺自己對數據分析這個領域有瞭更全麵、更深入的認識。它提供的不僅僅是一堆工具的使用方法，更是一種思維方式。書中反復提及“數據驅動”的理念，並貫穿於整個內容的講解之中。我特彆喜歡書中關於“數據探索性分析（EDA）”的章節，它詳細地介紹瞭如何通過各種統計方法和可視化手段，在開始構建復雜模型之前，充分瞭解數據的基本特徵、分布情況、變量之間的關係以及潛在的異常值。這就像在偵探破案前，要先對案發現場進行細緻的勘察和取證一樣，能夠幫助我們避免走彎路，並且能夠更準確地發現問題的根源。書中在講解模型評估時，也強調瞭理解業務背景的重要性，不能僅僅依賴於幾個量化的指標，而是要結閤實際業務的需要來判斷模型的優劣。比如，在進行客戶流失預測時，不同類型的誤判（將不流失的客戶預測為會流失，或將流失的客戶預測為不流失）可能帶來的業務影響是不同的，因此需要根據實際情況來調整模型的閾值和評估標準。這種貼近業務的講解，讓我覺得這本書的實用性非常強，不僅僅是一本技術手冊，更是一位良師益友，能夠幫助我更好地理解和解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

我一直對如何從海量數據中提煉齣有價值的信息感到著迷，而這本書恰恰給瞭我一個非常清晰的路徑。它不僅僅是告訴你“怎麼做”，更重要的是告訴你“為什麼這麼做”。在講述數據可視化時，書中反復強調瞭“講故事”的重要性，即圖錶不僅僅是為瞭美觀，更是為瞭有效地溝通和傳達數據洞察。它用大量的案例說明瞭如何通過選擇恰當的圖錶類型、調整顔色、標簽和標題，來讓數據變得易於理解，並引導讀者發現潛在的模式和關聯。例如，在進行市場細分分析時，書中演示瞭如何使用聚類算法將用戶分組，然後通過散點圖和箱綫圖來可視化不同用戶群體的特徵，從而幫助企業製定更精準的營銷策略。此外，書中關於數據建模的部分，也並非簡單地羅列算法，而是深入淺齣地解釋瞭綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹等基本模型的原理，以及它們在實際應用中的場景。它還會提醒讀者注意模型的假設條件和潛在的過擬閤、欠擬閤問題，並給齣相應的解決方案。這種理論與實踐相結閤的講解方式，讓我覺得這本書非常有價值，能夠幫助我構建一個紮實的知識體係，並且能夠自信地將所學應用到實際工作中。

評分☆☆☆☆☆

一本厚重的書擺在我的書架上，封麵設計得相當樸實，書名“Python數據分析與應用”也直白地勾勒齣瞭它所要探討的主題。翻開書頁，首先映入眼簾的是密密麻麻的代碼示例和各種統計圖錶。我並不是一個科班齣身的數據科學傢，當初選擇這本書，更多的是齣於對當下數據驅動決策趨勢的好奇，以及希望掌握一種強大的工具來處理和理解我工作中遇到的那些繁雜數據。坦白說，初次接觸時，確實被其中涉及的數學公式和算法推導有些壓迫感，感覺離自己日常的業務需求似乎有一點距離。但隨著閱讀的深入，我逐漸發現，作者並沒有止步於理論的闡述，而是將大量的篇幅聚焦於如何將這些理論轉化為實際可操作的步驟。書中詳細講解瞭如何利用Python的強大庫，比如Pandas和NumPy，進行數據清洗、轉換和規整，這些對於任何數據分析項目來說都是不可或缺的基礎。例如，對於缺失值的處理，書中提供瞭多種策略，並附帶瞭相應的代碼實現，讓我能夠根據具體情況選擇最閤適的方法。此外，對於異常值檢測和處理，我也受益匪淺，書中通過實際案例演示瞭如何識彆和修正那些可能扭麯分析結果的數據點。總的來說，這本書為我打開瞭一扇通往數據世界的大門，雖然挑戰依然存在，但它所提供的堅實基礎和實踐指導，讓我對未來深入探索數據分析充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺，就像一位經驗豐富的老司機，帶著你在這個復雜的數據分析領域裏穩步前行。它沒有一開始就拋齣一堆高深的理論，而是循序漸進，讓你在理解每一個概念的同時，就能馬上動手實踐。我尤其欣賞書中對於“數據預處理”這一環節的重視。在我過去的經驗中，很多分析項目之所以失敗，往往不是因為分析方法不行，而是因為原始數據太“髒”，直接拿來分析隻會得齣錯誤的結論。這本書非常細緻地講解瞭如何進行數據清洗，比如如何處理重復值、缺失值、不一緻的數據格式，以及如何進行特徵工程，將原始數據轉化為更適閤模型訓練的特徵。它提供的代碼片段簡潔明瞭，可以直接復製粘貼到自己的環境中進行測試和修改。此外，書中在模型選擇和評估方麵也給齣瞭非常實用的建議。它並沒有強求讀者去掌握所有復雜的算法，而是重點講解瞭一些常用且有效的模型，並強調瞭如何根據數據的特點和分析目標來選擇閤適的模型，以及如何通過交叉驗證、準確率、召迴率等指標來評估模型的性能。這些內容對於我這樣需要快速上手解決實際問題的人來說，無疑是雪中送炭。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，學習新技能，尤其是像Python這種編程語言，最怕的就是紙上談兵，學瞭半天也找不到實際落地的應用場景。這本書在這方麵做得相當齣色。它的結構安排得很有條理，從最基礎的數據加載和初步探索，到更高級的統計建模和可視化，幾乎涵蓋瞭一個數據分析項目可能涉及的方方麵麵。我特彆喜歡的是它在講解每個概念時，都會緊隨其後提供相應的Python代碼示例，而且這些代碼都非常貼近實際工作中的場景。比如，書中關於時間序列分析的部分，不僅解釋瞭ARIMA模型等理論，還演示瞭如何用Pandas和Statsmodels庫來處理實際的時間序列數據，包括趨勢、季節性分析以及未來預測。這對我來說太實用瞭，因為我的工作中經常需要分析銷售數據、用戶行為數據等具有時間維度的數據。書中的圖錶繪製部分也讓我印象深刻，它介紹瞭Matplotlib和Seaborn這兩個強大的可視化庫，並通過大量實例展示瞭如何創建各種信息圖錶，如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、熱力圖等，並且如何通過調整圖錶的細節來清晰地傳達信息。我甚至學會瞭如何製作交互式圖錶，這在數據報告和演示時非常有幫助，能夠讓觀眾更直觀地理解數據背後的故事。

評分☆☆☆☆☆

很好，言簡意賅，通俗易懂，沒有那麼厚！

評分☆☆☆☆☆

大傢都覺得好的都會得到實實在在做

評分☆☆☆☆☆

我是參加過泰迪杯數據挖掘挑戰賽，然後纔知道有這麼一套新齣的大數據技術教材係列，很不錯，力挺！

評分☆☆☆☆☆

知識很基礎，適閤沒有經驗的開發者

評分☆☆☆☆☆

很好，言簡意賅，通俗易懂，沒有那麼厚！

評分☆☆☆☆☆

知識很基礎，適閤沒有經驗的開發者

評分☆☆☆☆☆

很好，物流快，在看

評分☆☆☆☆☆

很好，物流快，在看

評分☆☆☆☆☆

內容充實，講解到位，適閤初學！