标签
内容简介
《Python数据分析全流程实操指南》主要围绕整个数据分析方法论的常规流程，介绍了Python常用的工具包，包括科学计算库Numpy、数据分析库Pandas、数据挖掘库Scikit-Learn，以及数据可视化库Matplotlib和Seaborn的基本知识，并从数据分析挖掘的实际业务应用出发，讲解了互联网、金融及零售等行业的真实案例，比如客户分群、产品精准营销、房价预测、特征降维等，深入浅出、循序渐进地介绍了Python数据分析的全过程。
《Python数据分析全流程实操指南》内容精炼、重点突出、案例丰富，适合在企业中从事数据分析、数据挖掘、机器学习等工作的人员学习使用，同样适合想从事数据分析挖掘工作的各大中专院校的学生与教师，以及其他对数据分析挖掘技术领域有兴趣爱好的各类人员。
编辑推荐
本书以数据分析的常规流程为主线，把Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Matplotlib与Seaborn等工具串成一条可操作的实践路径，并用客户分群、精准营销、房价预测、特征降维等案例展示从数据到结论的过程。亮点在于“全流程”意识：不只讲某个库的用法，而是强调数据清洗、特征处理、建模与可视化之间的衔接，适合需要把零散语法转化为完整项目能力的读者。阅读时建议边读边在本地复现案例，尤其关注数据预处理与特征工程环节，因为这部分最影响结果。本书面向有实务需求的学习者，节奏偏实操，若完全没有任何编程经验，可能需要先补Python基础。对院校学生与转岗人员而言，可作为项目练手和流程梳理的参考。
适合谁读
适合
- 企业内从事数据分析、数据挖掘或机器学习工作的初、中级从业者
- 想系统走通数据分析全流程、需要项目案例练手的院校学生
- 准备转岗数据分析、已具备Python基础的自学读者
- 讲授数据分析课程、需要案例素材与流程框架的教师
不适合
- 完全没有编程基础的读者，需先补Python语法与基本环境配置
- 寻求深度学习、大模型或前沿算法原理的进阶研究者
- 只想了解统计分析理论、不打算动手写代码的读者
阅读建议
- 按章节顺序搭建本地环境，逐个复现案例，不要只读代码不运行
- 每读完一个案例，用自己的数据替换原始数据重做一遍，检验流程掌握程度
- 重点整理数据清洗与特征工程步骤，形成可复用的检查清单
- 遇到库函数用法时查阅官方文档，把书中案例当作流程示范而非唯一写法
出版社简介
北京大学出版社
中国 · 成立于 1979 年
北京大学出版社是一家综合性大学出版社，其出版方向涵盖古典文学、科学科普、社会文化、世界史、西方哲学与文化等领域。库内收录图书6031种，代表性图书包括《红楼梦》《狭义与广义相对论浅说（第15版）（附爱因斯坦关于统一场论及其他经典论文）》《几何原本》《圆锥曲线论》《东晋门阀政治》《神话哲学（上卷）》《神话哲学（下卷）》《海陆的起源》等。代表作者有曹雪芹、周汝昌、爱因斯坦、欧几里得、阿波罗尼奥斯、田余庆、谢林、先刚等。该社在古典文学与西方哲学原典译介方面形成特色，兼及科学经典与社会文化研究。因公开资料有限，此处仅依据库内图书呈现其出版方向，不作额外延伸。
目录
- 版权信息
- 内容简介
- 前言
- 作者简介
- 第一章 数据分析方法
- 第二章 初识Python
- 第三章 NumPy数组与矩阵
- 第四章 Pandas数据分析
- 第五章 Scikit-Learn数据分析
- 第六章 数据可视化
- 第七章 数据导入与导出
- 第八章 数据预处理
- 第九章 数据探索
- 第十章 线性回归分析
- 第十一章 Logistic回归分析
- 第十二章 决策树
- 第十三章 主成分分析
- 第十四章 聚类分析
- 第十五章 时间序列分析
常见问题
零编程基础可以直接学这本书吗？
不太建议直接上手。本书围绕Python工具包与真实案例展开，默认读者能读懂基本语法并配置运行环境。若完全没有编程经验，建议先学习Python基础语法、变量与函数，再进入本书，否则容易把时间花在环境报错上，难以体会全流程方法。
书中的案例需要什么样的数据环境？
案例覆盖互联网、金融与零售等场景，涉及客户分群、精准营销、房价预测和特征降维等任务。学习时最好在本地安装Python及书中提到的库，按案例准备对应数据并逐步运行。若数据获取受限，可用结构相近的公开数据替换，重点在于走通清洗、建模与可视化的流程。
这本书偏理论还是偏实操？
整体偏实操。它用数据分析流程组织内容，讲解工具包的基本知识与案例应用，而不是系统推导算法原理。适合把它当作项目流程指南，边做边学；若想深入理解模型背后的数学推导，还需要搭配专门的机器学习或统计教材。
读者评论
查询本书
本站为索引目录：「全网查询」由您发起、在您的浏览器中运行，所列入口均指向第三方站点，请自行判断可用性。
作者简介
尚涛
作者
尚涛，公开资料有限，目前可确认的身份是《Python数据分析全流程实操指南》一书的作者，其作品在库内归入编程设计类。从书名与常见分类来看，该书面向希望系统掌握数据分析流程的读者，围绕 Python 工具在数据获取、整理、分析与呈现等环节的实际操作展开，属于偏重动手实践的技术写作。作者在书中似更关注流程的完整性与操作的可行性，而非抽象理论铺陈，行文风格倾向于以步骤和案例引导读者上手。受限于可见信息，尚涛的教育背景、职业履历与写作脉络均无从核实，也难以判断其是否另有其他著述。因此，对其人其书的了解，目前主要依托这一部作品所呈现的题材取向与实用定位。
