【Python数据分析】让工作自动化起来，无所不能的Python

柔光的暖阳◎ 2024-04-25 08:50 60阅读 0赞

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*  前言
 *  一、Python是办公自动化的重要工具
 *  二、Python是提升职场竞争力的利器
 *  三、Python是企业数字化的重要平台
 *  四、Python是AI发展的重要通道之一
 *  编辑推荐
 *  内容简介
 *  作者简介
 *  前言
 *  读者对象
 *  如何阅读本书
 *  目录

## 前言 ##

随着我国企业数字化和信息化的深入，企业对办公自动化的效率和灵活性要求越来越高。Python作为一种开源的软件应用开发方式，通过提供强大丰富的库文件包，极大地简化了应用开发过程，降低了技术门槛。Python开发有哪些优势、挑战以及实践方法呢？

## 一、Python是办公自动化的重要工具 ##

在我们的日常工作中，有不少工作是重复的，例如不少办公文档的处理工作等，这些重复工作如果用Python来实现办公自动化，效率将会高很多。

大量的数据、众多的文档，如果用手工来操作，不仅效率低下，而且出错率也高。

Python可以用来处理Word、Excel、PPT、PDF、Access、mysql、Sqlserver、图形图像等工作中常见的格式文件，也擅长做网络爬虫，在人机交互场景下，使用效率也相当高。

对于编程初学者来说，Python是目前几乎唯一的可以快速上手的办公自动化工具，可以大大提高业务工作效率，使自己从繁重的事务性工作中解脱出来。

## 二、Python是提升职场竞争力的利器 ##

现代职场竞争日趋激烈，职场竞争无外乎专业技能竞争、办公技能竞争、IT和数据技能竞争、情商和团队合作等几个方面，IT和数据技能在职场竞争中的比重在不断提高。通过Python的学习，可以显著提高员工的IT和数据技能，从而在职场中立于不败之地。

## 三、Python是企业数字化的重要平台 ##

目前不少企业均高度关注企业数字化，部分企业数字化的过程已经在进行中，数字化在提高企业运行效率、科学决策、转变经营模式等方面起到了重要作用，Python作为免费开源的数据处理工具，在企业数字化中扮演着重要的角色，无论是数据汇总和清洗，还是数据分析、数据呈现等方面，python都能够轻松实现。同时Python应用成本低廉，这使得更多的企业倾向于使用python。

## 四、Python是AI发展的重要通道之一 ##

2023年以来，AI在全球发展风起云涌，以chatGPT为代表的AI技术发展进入了一个快车道，在AI开发和应用工具上，Python是一个重要的基础工具。实际上，大多数AI相关的模型和算法，在python中都已经有实现，包括人脸识别、语音识别、模式识别、数据预测等，因此掌握了Python之后，就意味着掌握了AI开发的一个重要工具。

总之，对于Python的学习和掌握为开发者提供了一个高效、灵活的应用开发新范式。通过掌握Python的使用方法和结合自定义开发，开发者可以快速构建出功能丰富、性能优良的应用。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，基于Python的开发未来会发挥更大的作用。

## 编辑推荐 ##

编程材料可以从这本书了解到，Python应该有哪些功能点，以及基于Python的应用是如何从 0 到 1 开发出来的。

Python提供庞大而且强大的库文件的集合，可提升开发速度，降低开发门槛，让非技术人员也可以自己开发应用。本书不仅包含详细的代码实现，还从编程初学者的视角出发，详细介绍Python编程工具的环境、python代码的调试过程以及程序调试思路，以帮助初学者能够快速上手Python编程。

## 内容简介 ##

本书分为两大部分：

第一部分（第1~7章）为Python数据分析基础篇，主要介绍Python的工作环境、编程基础、Excel数据文件的操作、Pandas数据包的应用等。对于编程菜鸟，这部分内容是必学内容，不仅可以帮助大家快速掌握Python编程的基础知识，还能快速入门数据操作和分析。学完这部分内容，读者就可以应对工作中大部分初级Python数据分析类工作。

第二部分（第8~15章）为Python数据分析高级篇，着重介绍Python在诸多数据分析模型中的应用，包括数据预处理、相关与回归、分类、决策树、关联分析、降维等重要和经典的数据模型，另外还介绍了爬虫的诸多案例和实践。对于有了一定

Python编程基础的老鸟，可以直接从这部分开始阅读，通过学习这部分内容，可以快速掌握各种Python数据分析高级技法，成长为中高级数据分析人员。

## 作者简介 ##

纪贺元  
本科毕业于大连理工大学计算机系，硕士毕业于复旦大学。长期从事数据分析培训和咨询工作，擅长Excel、VBA、Python、Sql、Powerbi工具等的开发和培训。精通统计分析和数据建模，擅长数据分析、数据建模和优化、机器学习和深度学习等。

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## 前言 ##

为什么要写这本书  
我在培训行业耕耘了十多年，这么多年来作为专门培训数据分析的老师，我对于数据方面的书籍一直很关心，市面上绝大多数数据分析相关的书，我基本都看过，我发现市面上现在从编程小白（菜鸟）的视角入手的Python数据分析书还是比较少的。这么多年做数据业务培训和咨询，让我对于培训学员（基本都是数据分析领域的菜鸟）的实际需求了解很深，对于他们的心态、知识储备、痛点都心里有数。比如，不少刚刚上手Python的菜鸟都很关心Python的脚本如何编译成exe可执行文件，虽然他们自己可以通过相关软件完成编译执行，但是他们的领导或者客户可能根本不会安装编译软件并且搭建编程环境。再比如，菜鸟往往对很枯燥的程序调试过程感到厌烦和恐惧，但是程序调试在编程中的重要性不言而喻。他们在刚刚上手写脚本的时候遇到程序错误就会不知所措，这时合理使用程序调试可以帮他们更快找到问题。程序调试不仅在诊断程序错误方面作用巨大，在阅读Python脚本方面的作用也很明显，Python的对象以及对象中的属性和方法，对于编程菜鸟来说都是比较晦涩难懂的，如果熟练掌握了程序调试技巧，大部分的Python脚本都会变得更加易懂。我针对这样的需求，撰写了本书。

简言之，这是一本专门写给编程菜鸟的Python数据分析书，无论是章节编排、内容组织还是语言风格，都以编程菜鸟学数据分析的实际情况来安排。

## 读者对象 ##

本书针对的读者对象如下：

Python数据分析的初学者。通过本书可以快速掌握Python数据分析的各项基础技能，获得Python数据分析相关职位，应对Python数据分析的实际工作。

Python编程的初学者和爱好者。通过本书不仅可以学到入门Python的基础知识，还可以通过Python在数据分析领域的应用，深入理解Python的编程实践。

开设Python数据分析的培训机构的老师和学员。本书脱胎于一线培训课程，所以原生适合广大培训机构的老师和学员使用。

初、中级Python编程人员。通过Python在数据分析领域的应用，深入理解Python的编程实践。

刚刚毕业准备进入Python数据分析领域或者正在进行实习的编程“菜鸟”。通过本书不仅可以获得入门知识，还能获得贴近真实职场工作场景的实践。

大中专院校的老师和学生。

## 如何阅读本书 ##

本书分为2篇，Python数据分析基础篇和Python数据分析高级篇。

如果你是一名初学者，请一定从第1章开始学习。如果你是一名经验丰富的编程老手，可以从直接学习第二部分，但是若是可以快速浏览第一部分也会有所收获，比如学到Python相对于其他高级语言的不同之处。

## 目录 ##

> Python基础篇 1
> 
> 第1章 学习Python的好处 2
> 
> 1.1 Python的特色 2
> 
> 1.1.1语句简单易懂 3
> 
> 1.1.2 几乎包罗万象的包 4
> 
> 1.1.3 超高的知名度和应用面 5
> 
> 1.2 学习Python的收获 6
> 
> 1.2.1 工作效率的提升 6
> 
> 1.2.2 工作能力增强 6
> 
> 1.2.3职业竞争力的提高 7
> 
> 1.3 如何高效地学习Python 7
> 
> 1.3.1 打好编程基础 7
> 
> 1.3.2 多攒代码 7
> 
> 1.3.3 学会并且精通代码调试 8
> 
> 1.3.4 伤其五指不如断其一指 8
> 
> 第2章 Python的工作环境 10
> 
> 2.1 Python工作环境的构成 10
> 
> 2.1.1 Python的核心软件 10
> 
> 2.1.2 Anaconda 11
> 
> 2.1.3 IDE工具 12
> 
> 2.2 安装过程中的常见问题 12
> 
> 2.3 Python中的两种解释器 13
> 
> 2.4 包的安装 20
> 
> 2.4.1 在线安装 20
> 
> 2.4.2 离线安装 21
> 
> 2.5 Pycharm中的解释器配置 24
> 
> 2.5.1 两种解释器在Pycharm中的配置方法 24
> 
> 2.5.2 Anaconda中第三方包的配置 29
> 
> 2.6 编译py文件生成.exe文件 31
> 
> 第3章 适合小白的Python编程基础 35
> 
> 3.1 与文件系统相关的5个常见问题 35
> 
> 3.2 编码格式 40
> 
> 3.3 Python编程中的一些特殊之处 42
> 
> 3.4 Python中的数据结构 43
> 
> 3.4.1 序列 43
> 
> 3.4.2 列表 45
> 
> 3.4.3 元祖 47
> 
> 3.3.5 集合 53
> 
> 3.5 Python基础语句 54
> 
> 第4章 Python编程调试能力 58
> 
> 4.1 程序调试的几个常识 58
> 
> 4.2 Python代码常见错误类型 58
> 
> 4.3程序调试方法 59
> 
> 4.3.1 程序调试的基本操作 59
> 
> 4.3.2 程序调试的基本方法 73
> 
> 第5章 Excel和txt文件的读写操作 75
> 
> 5.1 text文件读写包 75
> 
> 5.2 Excel读写的四重循环 76
> 
> 5.3 openpyxl包 78
> 
> 5.4 xlsxwriter包 81
> 
> 第6章 数据处理神器pandas 84
> 
> 6.1 pandas的安装 84
> 
> 6.2 pandas的数据结构 85
> 
> 6.3 pandas数据处理 89
> 
> 6.3.1 从Excel文件读取数据 89
> 
> 6.3.2 切片 90
> 
> 6.3.3 排序、筛选与分类汇总 92
> 
> 6.3.4 数据合并 97
> 
> 6.4 pandas统计分析 102
> 
> 6.4.1统计分析指标 102
> 
> 6.4.2 pandas绘图 107
> 
> 6.5 其他功能 107
> 
> 第7章 Matplotlib图形呈现包 109
> 
> 7.1 Matplotlib包介绍 109
> 
> 7.2 Matplotlib包绘制常用线形的方法 109
> 
> 7.2.1 折线图 109
> 
> 7.2.2 散点图 117
> 
> 7.2.3 柱状图 117
> 
> 7.2.4 饼图 118
> 
> 7.2.5 直方图 122
> 
> 7.3 图的部件绘制代码 123
> 
> 7.4 绘图综合示例 127
> 
> Python数据分析高级篇 130
> 
> 第8章 数据预处理 131
> 
> 8.1数据预处理的目标和方法 131
> 
> 8.1.1 缩放法 131
> 
> 8.1.2 分段转换 135
> 
> 8.1.3 定性数据定量化 136
> 
> 8.1.4 数据填充 137
> 
> 8.2 Python数据预处理的方法 138
> 
> 第9章 数据分析的常见问题和方法 141
> 
> 9.1 数据分析的常见问题 141
> 
> 9.1.1 数据采集问题 141
> 
> 9.1.2 数据描述问题 142
> 
> 9.1.3 数据间关系的界定和挖掘问题 142
> 
> 9.1.4 时间序列（预测）问题 142
> 
> 9.2 数据分析的常见方法 143
> 
> 9.2.1 标识分析法 143
> 
> 9.2.2 排序分析方法 144
> 
> 9.2.3 漏斗分析方法 144
> 
> 9.2.4 二八分析法 146
> 
> 9.2.5 异常值分析法 147
> 
> 9.2.6 对比分析法 152
> 
> 9.2.7 分组（类）分析法 155
> 
> 9.2.8 因果关系判断法 155
> 
> 9.2.9 假设排除分析法 156
> 
> 9.2.10 趋势分析法 156
> 
> 第10章 相关与回归 158
> 
> 10.1相关 158
> 
> 10.1.1相关分析的含义 158
> 
> 10.1.2相关分析在Excel软件中的实现 159
> 
> 10.1.3相关分析的Python代码实现 164
> 
> 10.2回归 167
> 
> 10.2.1线性回归 168
> 
> 10.2.2非线性回归 171
> 
> 10.2.3多元线性回归 173
> 
> 10.2.4 Logistic回归 175
> 
> 第11章 分类 178
> 
> 11.1 KNN邻近算法 178
> 
> 11.2 聚类原理 181
> 
> 11.3 聚类在Python中的实现 183
> 
> 第12章 决策树 186
> 
> 12.1 决策树原理 186
> 
> 12.2 决策树代码解析 187
> 
> 第13章 关联分析 194
> 
> 13.1关联分析原理 194
> 
> 13.2关联分析的数据预处理 197
> 
> 13.3 Python关联分析代码解析 199
> 
> 第14章 降维技术 203
> 
> 14.1 为什么要降维？ 203
> 
> 14.2 用python实现主成分分析 205
> 
> 第15章 通过爬虫获取数据的方法与实践 209
> 
> 15.1 爬虫基本原理 209
> 
> 15.2 爬虫爬取内容 210
> 
> 15.3 爬虫爬取实践 210
> 
> 15.3.1 新闻资讯类网站爬取 210
> 
> 15.3.2 图片类网站爬取 212
> 
> 15.3.3 金融类数据爬取 213
> 
> 15.3.4 电商类数据爬取 214
> 
> 15.4 应用爬取的数据进行数据分析 216

[https_bbs.csdn.net_topics_617804998]: https://bbs.csdn.net/topics/617804998
[264449c7888e4b55af8eb90cedc9fdcc.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/25/db83d52a250b49a7b9a434cbb589bec9.png
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