本书便是一本“小白”学习Python数据分析的入门图书。书中不仅有各种分析框架的使用技巧，而且也有各类数据图表的绘制方法。本书通过多个案例讲解，让读者可以体验数据背后的乐趣。 本书共11章，核心内容包括Python数据分析环境安装、NumPy基础、pandas基础、数据读取与存储、数据预处理、数据分组与聚合、matplotlib可视化、地图绘制、pyecharts可视化、时间序列、网站日志分析综合案例实战。 本书适合Python数据分析的初学者和爱好者阅读，也适合作为各类院校相关专业的教学用书，同时还适合相关社会培训机构作为Python数据分析培训教材或者参考书。

本书便是一本“小白”学习Python数据分析的入门图书。书中不仅有各种分析框架的使用技巧，而且也有各类数据图表的绘制方法。本书通过多个案例讲解，让读者可以体验数据背后的乐趣。 本书共11章，核心内容包括Python数据分析环境安装、NumPy基础、pandas基础、数据读取与存储、数据预处理、数据分组与聚合、matplotlib可视化、地图绘制、pyecharts可视化、时间序列、网站日志分析综合案例实战。 本书适合Python数据分析的初学者和爱好者阅读，也适合作为各类院校相关专业的教学用书，同时还适合相关社会培训机构作为Python数据分析培训教材或者参考书。

本书以Python 3版本作为数据分析与挖掘实战的应用工具，从Pyhton的基础语法开始，陆续介绍有关数值计算的Numpy、数据处理的Pandas、数据可视化的Matplotlib和数据挖掘的Sklearn等内容。全书共涵盖15种可视化图形以及10个常用的数据挖掘算法和实战项目，通过本书的学习，读者可以掌握数据分析与挖掘的理论知识和实战技能。 本书适于统计学、数学、经济学、金融学、管理学以及相关理工科专业的本科生、研究生使用，也能够提高从事数据咨询、研究或分析等人士的专业水平和技能。

本书以Python 3版本作为数据分析与挖掘实战的应用工具，从Pyhton的基础语法开始，陆续介绍有关数值计算的Numpy、数据处理的Pandas、数据可视化的Matplotlib和数据挖掘的Sklearn等内容。全书共涵盖15种可视化图形以及10个常用的数据挖掘算法和实战项目，通过本书的学习，读者可以掌握数据分析与挖掘的理论知识和实战技能。 本书适于统计学、数学、经济学、金融学、管理学以及相关理工科专业的本科生、研究生使用，也能够提高从事数据咨询、研究或分析等人士的专业水平和技能。

本书针对愿意加入大数据行业的初学者量身定做，以简练风趣的语言介绍了大数据程核心技术及相关案例。内容包括了数据的基本概念、Hadoop的安装与配置、HDFS、基于Hadoop3的HDFS高可用、Zookeeper、MapReduce、YARN、Sqoop、KafKa、Redis，每个知识点配有可运行的案例，同时结合企业实际案例，让读者能够掌握从大数据环境搭建到大数据核心技术，并且进一步熟悉企业案例的分析及开发过程，从而轻松进入到大数据领域。本书实用性强，非常适合Hadoop大数据分析入门读者阅读，也适合相关院校作为大数据分析与挖掘的教材使用。

本书针对愿意加入大数据行业的初学者量身定做，以简练风趣的语言介绍了大数据程核心技术及相关案例。内容包括了数据的基本概念、Hadoop的安装与配置、HDFS、基于Hadoop3的HDFS高可用、Zookeeper、MapReduce、YARN、Sqoop、KafKa、Redis，每个知识点配有可运行的案例，同时结合企业实际案例，让读者能够掌握从大数据环境搭建到大数据核心技术，并且进一步熟悉企业案例的分析及开发过程，从而轻松进入到大数据领域。本书实用性强，非常适合Hadoop大数据分析入门读者阅读，也适合相关院校作为大数据分析与挖掘的教材使用。

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。

《零基础学Python数据分析》（升级版）以数据分析"三剑客”——Pandas、Matplotlib 和 NumPy 为主线，全面介绍了数据分析入门的必备知识，从学习与应用的角度出发，帮助读者快速掌握数据统计分析技能，拓宽职场道路。本书通过大量的示意图力求使读者能够更好地理解晦涩难懂的专业术语；通过快速示例将学习与应用相结合，打造轻松学习、零压力学习的阅读氛围；通过案例对所学知识进行综合应用；通过开发流行项目将数据统计分析与预测应用到实际工作中。

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。