Python数据分析实战指南.doc

Python数据分析实战指南

TOC\o1-2\h\u32695第1章Python数据分析基础 3

310081.1数据分析概述 3

44431.2Python环境搭建 3

29361.3基础语法与数据类型 3

9257第2章数据预处理 4

58022.1数据导入与导出 4

215912.1.1使用Pandas导入导出数据 4

150952.1.2使用CSV模块导入导出数据 5

190932.2数据清洗 5

107352.2.1处理缺失值 5

59382.2.2处理重复值 5

193632.2.3处理异常值 6

79522.3数据整合与重塑 6

251442.3.1数据合并 6

290262.3.2数据重塑 6

18223第3章数据可视化 7

306933.1Matplotlib绘图基础 7

20733.1.1图表结构 7

48843.1.2基础绘图 7

314353.1.3常见图表 7

141753.2Seaborn高级可视化 8

157223.2.1分布图 8

294813.2.2线性回归图 8

186183.2.3分类数据可视化 8

144133.3基于Plotly的数据可视化 8

232133.3.1基础操作 8

67713.3.2交互式图表 8

14304第4章描述性统计分析 9

53874.1频率与分布 9

148844.2中心趋势与离散程度 9

159344.3数据相关性分析 9

7214第5章假设检验与推断统计 9

139115.1假设检验基础 10

132795.2t检验与卡方检验 10

244285.2.1t检验 10

60905.2.2卡方检验 10

18705.3方差分析与回归分析 10

209565.3.1方差分析 10

158865.3.2回归分析 10

4182第6章数据分析工具 10

96246.1NumPy数值计算 10

39556.1.1NumPy数组 10

110576.1.2基本操作 11

24216.1.3数组计算 11

250556.1.4线性代数 11

102256.2pandas数据操作 11

115146.2.1数据结构 11

21876.2.2数据导入与导出 11

93496.2.3数据清洗 11

144686.2.4数据分组与聚合 11

104866.3SciPy科学计算 11

260536.3.1常用科学计算功能 11

27106.3.2信号处理 12

146796.3.3图像处理 12

22196.3.4统计分布 12

11866第7章机器学习基础 12

202197.1机器学习概述 12

46057.2监督学习算法 12

31877.3无监督学习算法 13

31760第8章数据分析案例实战 13

214898.1财务数据分析 13

197318.1.1财务数据获取与预处理 13

165228.1.2财务比率分析 13

261138.1.3杜邦分析 14

247628.2市场营销数据分析 14

120658.2.1市场趋势分析 14

185338.2.2营销效果评估 14

283198.2.3客户细分与精准营销 14

265148.3社交媒体数据分析 14

135068.3.1品牌形象分析 14

297658.3.2消费者需求分析 14

48548.3.3竞争对手分析 14

26597第9章数据分析高级技能 15

153659.1时间序列分析 15

217739.2文本数据分析 15

243699.3网络数据分析 15

16575第10章数据分析项目实战 15

2382610.1项目背景与目标 15

1697610.2数据获取与预处理 16

1136010.3数据分析及可视化 16

192410.4模型构建与评估 16

1384110.5项目总结与优化建议 16

第1章Python数据分析基础

1.1数据分析概述

数据分析是指采用统计学、机器学习、数据挖掘等方法，对收集到的数据进行处理、分析、解释和可视化的过程。其