内容简介:
本书根据大多数软件公司对Python数据分析和可视化的需求,面向Python初学者讲述爬虫、数据分析、数据可视化和机器学习等方面的技术和实践案例。全书共13章:第1~4章为基础篇,主要讲述Python基础知识、Python数据结构、面向对象编程思想、Python异常处理和读写文件的技巧;第5~7章为数据分析的工具篇,主要讲述NumPy库、Pandas库和Matplotlib库的基本功能和应用;第8、9章为数据分析高级技能篇,主要通过爬取技术博客案例讲述基于Scrapy爬虫框架的实用技巧,以及数据分析的常用方法;第10~13章为综合案例篇,主要讲述图书分析案例、二手房数据分析案例、股票数据分析案例和基于sklearn库的机器学习相关实践,涉及线性回归分析、岭回归分析、SVM分类、KNN分类和逻辑回归等机器学习算法。本书语言通俗易懂,案例丰富,适合想要入职数据分析岗位的新手、大学生以及欲转行进入大数据分析领域的从业人员使用,也可以作为大专院校或培训机构的教学用书。