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本書內容及知識體系

第1篇 數據分析與Python程序語言(第1~2章)

本書第1章從數據分析的發展說起,從早期的統計分析到現今的大數據與人工智能發展,介紹計算機科學的演進如何帶動數據時代的到來;接著闡述數據項目分析流程應如何制定,以及Python與數據分析的關系;最后介紹數據科學家必備的知識與技能。第2章介紹與Python相關的基礎知識,為后續深入學習Python打下基礎。

第2篇 數據的存取與使用(第3~4章)

第3章介紹常見的數據來源與獲取方式,歸納成幾種常見的形式,即文件、API與網頁爬蟲。第4章深入討論網絡爬蟲的實操技術,從認識HTTP網站框開始到爬蟲應用,全方位解析網絡爬蟲相關內容。

第3篇 常見數據分析工具(第5章)

第5章介紹3個將Python用于數據分析的主流套件,分別是高效能的數學運算工具NumPy、串起數據與程序設計工具Pandas和可視化呈現數據工具Matplotlib,并系統性地介紹這3個主流套件的使用方法與其核心目標。

第4篇 數據分析流程(第6~9章)

第6~9章,依照數據分析的流程—“定義問題與觀察數據”“數據清理與類型轉換”“數據探索與可視化”“特征工程”4個環節,解析如何使用Python與搭配適當的工具進行數據分析。

第5篇 數據分析流程示例應用(第10章)

本書第10章提供了3個項目實戰案例,利用幾個真實的數據集實踐本書前面討論的各種方法。

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