大数据分析实务初级教程

第1章 Python数据分析概述 1.1 数据分析概述 1.1.1 数据分析流程 1.1.2 数据分析层次 1.1.3 常见数据分析应用场景 1.2 Python开发环境 1.2.1 Anaconda的安装和使用 1.2.2 Jupyter Notebook 开发环境 1.2.3 Spyder开发环境 1.3 Python语言编程基础 1.3.1 语法基础 1.3.2 数据结构基础 1.3.3 运算符 1.3.4 Python常用控制结构 1.3.5 函数和类 1.3.6 模块和包 1.4 Python数据分析模块 1.4.1 NumPy模块 1.4.2 pandas模块 1.4.3 Matplotlib/Seaborn模块 1.4.4 其他模块 要点解析 本章练习 第2章 数据导入和导出 2.1 导人数据 2.1.1 导入Excel表格数据文件 2.1.2 导人CSV格式数据 2.1.3 导入JSON格式数据 2.1.4 导入txt格式数据 2.1.5 导入（爬取）网络数据 2.2 输出数据 2.2.1 CSV格式数据输出 2.2.2 xlsx格式数据输出 2.2.3 导出到多个Sheet页中 要点解析 本章练习 第3章 数据预处理 3.1 熟悉数据 3.1.1 数据表的基本信息查看 3.1.2 查看数据表的大小 3.1.3 数据格式查看 3.1.4 查看具体的数据分布 3.2 缺失值处理 3.2.1 缺失值检查 3.2.2 缺失值删除 3.2.3 缺失值替换/填充 3.3 重复值处理 3.3.1 发现重复值 3.3.2 处理重复值 3.4 异常值的检测与处理