Python数据分析与数据挖掘

　　本书采用理论知识与全过程案例解析相结合的方式，深入浅出地介绍运用Python进行数据分析与挖掘的基本概念与方法。全书共13章，分为四部分：Python基础知识、数据分析相关库、数据挖掘理论与算法应用、综合案例。全书本着循序渐进、理论联系实际的原则，每个知识点及每章均选择了接近实际应用并具有典型性的丰富案例，引导读者 好地理解数据分析与挖掘的知识，并能快速开展编程实践，是一本实践性极强、深浅适度、重在应用、着重实战能力培养的教材。本书可作为高等学校大数据管理与应用、数据科学与大数据技术、计算机科学与技术等相关专业的教材，也可作为数据分析与挖掘相关从业人员的参考书。

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部分 Python基础知识
第1章 Python概述
1.1 Python简介
1.2 Python的特点和应用领域
1.2.1 Python的特点
1.2.2 Python的应用领域
1.3 Python开发环境的搭建
1.3.1 Python的下载
1.3.2 Python的安装
1.4 Anaconda的下载与安装
1.5 Anaconda中的Python开发环境
1.5.1 Jupyter的使用
1.5.2 Spyder的使用
1.5.3 使用Conda管理包
1.5.4 第三方包管理的例子
1.6 使用百度AI Studio云计算编程环境
1.6.1 登录AI Studio平台
1.6.2 创建项目
1.6.3 启动并运行项目
1.7 Python的运行原理
1.8 Python的编写规范
1.8.1 行和缩进
1.8.2 多行语句
1.8.3 Python引号
1.8.4 Python注释
1.9 本章小结
第2章 Python基础语法
2.1 标识符与变量
2.1.1 Python标识符
2.1.2 Python关键字
2.1.3 变量与赋值
2.2 输入与输出
2.2.1 数据的输入
2.2.2 数据的输出
2.2.3 输入和输出实战例题
2.3 Python数据结构
2.3.1 标量——基本数据类型
2.3.2 序列类型——列表、元组和字符串
2.3.3 映射类型——字典
2.3.4 集合类型
2.3.5 Python数据结构实战例题
2.4 运算符与表达式
2.5 Python流程控制
2.5.1 顺序结构
2.5.2 选择结构
2.5.3 循环结构
2.6 本章实战例题
2.7 本章小结
2.8 本章习题
第3章 函数
3.1 函数概述
3.1.1 模块和包
3.1.2 什么是函数
3.2 函数的定义
3.3 参数传递
3.3.1 实参变量指向不可变对象
3.3.2 实参变量指向可变对象
3.4 函数参数的设置
3.4.1 函数参数的类型
3.4.2 位置参数
3.4.3 默认参数
3.4.4 关键字参数
3.4.5 可变参数
3.5 匿名函数
3.6 递归函数
3.7 本章实战例题
3.8 本章小结
3.9 本章习题
……
第二部分 数据分析相关库
第三部分 数据挖掘理论与算法应用
第四部分 综合案例
参考文献