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第1章　Python數據分析基礎  1

　　1.1　認識數據分析  1

　　1.2　數據分析的應用場景  2

　　1.3　數據分析常用統計學知識  5

　　1.4　數據分析方法  5

　　1.5　數據分析流程  10

　　1.6　數據分析的工具  12

　　1.7　Python的 Anaconda發行版的下載與配置  12

　　1.8　Pycharm安裝與 Anaconda相關聯  18

　　1.9　JupyterNotebook的基本功能介紹  22

　　小　結  28

第2章　NumPy數值計算基礎 31

　　2.1　NumPy模塊介紹  31

　　2.2　NumPy數組對象ndarray 34

　　2.3　NumPy矩陣與通用函數  54

　　2.4　利用 NumPy進行統計分析  61

　　小　結  76

第3章　pandas數據分析基礎  79

　　3.1　Series數據及常用操作  79

　　3.2　DataFrame數據及常用操作  87

　　3.3　pandas的索引  98

　　3.4　層級索引 104

　　3.5　pandas數據結構之間的運算  111

　　3.6　pandas函數的應用  114

　　3.7　pandas可視化  122

　　3.8　pandas可視化簡單應用小示例———2018年幸福大數據　　　 　  127

　    小　結  131

第4章　外部數據的讀取與存儲  132

　　4.1　文本數據的讀取與存儲  132

　　4.2　JSON和Excel數據的讀取與存儲 140

　　4.3　數據庫的讀取與存儲  146

　　小　結  151

第5章　數據清洗與整理  153

　　5.1　數據清洗 153

　　5.2　數據合并和重塑  170

　　5.3　標準化數據 178

　　5.4　字符串處理 182

　　5.5　綜合示例-泰坦尼克號的生還者數據  188

　　小　結  196

第6章　數據分組與聚合  198

　　6.1　數據分組 198

　　6.2　聚合運算 (聚合、過濾和變換)  202

　　6.3　數據透視表 215

　　6.4　綜合實例 220

　　小　結  227

第7章　數據可視化基礎  229

　　7.1　Matplotlib模塊介紹 229

　　7.2　利用散點圖和折線圖分析特征間的關系  236

　　7.3　利用直方圖、餅圖和箱線圖分析特征內部數據　  239

　　7.4　seaborn數據可視化  251

　　小　結  265

第8章　利用機器學習sklearn構建模型與實現  267

　　8.1　認識機器學習  267

　　8.2　sklearn庫的簡介、安裝  269

　　8.3　使用sklearn轉換器處理數據的方法  270

　　8.4　構建并評價聚類模型  273

        8.5　構建并評價分類模型  278

　　8.6　構建并評價回歸模型  280

　　8.7　神經網絡 282

　　8.8　支持向量機 286

　　8.9　綜合示例 287

　　小　結  300

第9章　客戶價值分析  301

　　9.1　K-means算法  301

　　9.2　使用K-means算法進行客戶分類  306

　　小　結  311

第10章　在線產品數據分析  312

　　10.1　案例背景  312

　　10.2　案例目標及實現思路  312

　　10.3　具體分析過程  313

　　小　結  328

第11章　文本情感分析  329

　　11.1　情感分析基本概述  329

　　11.2　情感分析的應用  331

　　11.3　文本情感分析方法  332

　　小　結  351

參考答案  352

參考文獻  356