《Python数据分析项目全程实录》精选不同行业、不同分析方法以及机器学习等方向的12个热门Python数据分析项目。这些项目既可以作为练手项目，也可以应用于实际数据分析工作中，其中的机器学习还可作为参赛项目的参考。总体来说，这些项目的实用性都非常强。具体项目包含：热销产品销售数据统计分析、篮坛薪酬揭秘：球员位置与薪资数据的深度分析、股海秘籍：股票行情数据分析之旅、京东某商家的销售评价数据分析、商城注册用户数据探索分析、自媒体账号内容数据分析、汽车数据可视化与相关性分析、抖音电商数据分析系统、会员数据化运营RFM分析实战、商超购物Apriori关联分析、基于K-Means算法实现鸢尾花聚类分析、电视节目数据分析系统。本书从数据分析、机器学习的角度出发，按照项目开发的顺序，系统、全面地讲解每一个项目的开发实现过程。体例上，每章一个项目，统一采用“开发背景→系统设计→技术准备→各功能模块实现→项目运行→源码下载”的形式完整呈现项目，给读者明确的成就感，可以让读者快速积累实际数据分析经验与技巧，早日实现就业目标。

本书系统介绍了使用Python进行数据分析需要掌握的各项知识，涵盖了Python基础知识、网络爬虫技术、正则表达式、BeautifulSoup和JSON、词语切分、自然语言处理、使用NumPy与Pandas处理数据、数据可视化技术、MySQL、机器学习、朴素贝叶斯模型、支持向量机、随机森林、深度学习以及量化投资。本书通过结合数据分析技术的理论知识与Python的实战应用，帮助读者更好地运用Python解决数据分析中的实际问题。 本书适合作为高等院校工商管理类研究生、本科生的数据分析课程教材，还适合作为金融行业人员的参考资料。

Python作为一种程序设计语言，凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言。Python语言的数据分析功能也逐渐为大众所认可。 本书就是一本介绍如何用Python进行数据分析的学习指南。全书共12章，从Python程序库入门、NumPy数组和Pandas入门开始，陆续介绍了数据的检索、数据加工与存储、数据可视化等内容。同时，本书还介绍了信号处理与时间序列、应用数据库、分析文本数据与社交媒体、预测性分析与机器学习、Python生态系统的外部环境和云计算、性能优化及分析、并发性等内容。在本书的最后，还采用3个附录的形式为读者补充了一些重要概念、常用函数以及在线资源等重要内容。

本书介绍如何利用新的程序语言进行金融建模并实现复杂的数据运算。书中讲授的程序工具与数据均可以通过公开渠道获取，通过建模与研究分析，你会对整个Python生态体系有全局性的认识。大量的实例分析也会加深你对金融风险管控的认知。

本书展示如何用 Python 程序将不同格式的数据处理和分析任务规模化和自动化。主要内容包括 ：Python 基础知识介绍、CSV 文件和 Excel 文件读写、数据库的操作、示例程序演示、图表的创建，等等。本书适合数据分析与处理工作相关人员。

本书介绍如何利用新的程序语言进行金融建模并实现复杂的数据运算。书中讲授的程序工具与数据均可以通过公开渠道获取，通过建模与研究分析，你会对整个Python生态体系有全局性的认识。大量的实例分析也会加深你对金融风险管控的认知。

本书展示如何用 Python 程序将不同格式的数据处理和分析任务规模化和自动化。主要内容包括 ：Python 基础知识介绍、CSV 文件和 Excel 文件读写、数据库的操作、示例程序演示、图表的创建，等等。本书适合数据分析与处理工作相关人员。

作为一种高级程序设计语言，Python凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言。同时，Python语言的数据分析功能也逐渐为大众所认可。 本书是一本介绍如何用Python进行数据分析的学习指南。全书共12章，从Python程序库入门、NumPy数组、matplotlib和pandas开始，陆续介绍了数据加工、数据处理和数据可视化等内容。同时，本书还介绍了信号处理、数据库、文本分析、机器学习、互操作性和性能优化等高级主题。在本书的结尾，还采用3个附录的形式为读者补充了一些重要概念、常用函数以及在线资源等重要内容。 本书示例丰富、简单易懂，非常适合对Python语言感兴趣或者想要使用Python语言进行数据分析的读者参考阅读。

本书以任务为导向，全面地介绍数据分析的流程和Python数据分析库的应用，详细讲解利用Python解决企业实际问题的方法。全书共9章，1章介绍了数据分析的基本概念等相关知识；2～6章介绍了Python数据分析的常用库及其应用，涵盖NumPy数值计算、Matplotlib数据可视化、pandas统计分析、使用pandas进行数据预处理、使用scikit-learn构建模型，较为全面地阐述了Python数据分析方法；第7～9章结合之前所学的数据分析技术，进行企业综合案例数据分析。除1章外，本书各章都包含了实训与课后习题，通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。本书可作为高校大数据技术类专业的教材，也可以作为大数据技术爱好者的自学用书。

本书以任务为导向，全面地介绍数据分析的流程和Python数据分析库的应用，详细讲解利用Python解决企业实际问题的方法。全书共9章，1章介绍了数据分析的基本概念等相关知识；2～6章介绍了Python数据分析的常用库及其应用，涵盖NumPy数值计算、Matplotlib数据可视化、pandas统计分析、使用pandas进行数据预处理、使用scikit-learn构建模型，较为全面地阐述了Python数据分析方法；第7～9章结合之前所学的数据分析技术，进行企业综合案例数据分析。除1章外，本书各章都包含了实训与课后习题，通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。本书可作为高校大数据技术类专业的教材，也可以作为大数据技术爱好者的自学用书。