Python數據分析案例實戰(慕課版）

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第1章　數據分析基礎 1

1.1　什麽是數據分析　2

1.2　數據分析的應用　2

1.3　數據分析方法　2

1.3.1　對比分析法　3

1.3.2　同比分析法　3

1.3.3　環比分析法　4

1.3.4　80/20法則　4

1.3.5　回歸分析法　4

1.3.6　聚類分析法　5

1.3.7　時間序列分析法　5

1.4　數據分析工具　6

1.5　數據分析流程　7

1.5.1　明確目的　7

1.5.2　獲取數據　8

1.5.3　數據處理　9

1.5.4　數據分析　10

1.5.5　驗證結果　10

1.5.6　數據展現　10

1.5.7　數據應用　10

1.6　Python數據分析常用模塊　10

1.6.1　數值計算模塊　10

1.6.2　數據處理模塊　10

1.6.3　數據可視化模塊　11

1.6.4　機器學習模塊　11

小結　11

習題　11

第2章　NumPy模塊實現

　數值計算　12

2.1　初識NumPy模塊　13

2.1.1　NumPy的誕生　13

2.1.2　NumPy的安裝　13

2.1.3　NumPy的數據類型　14

2.1.4　數組對象ndarray　15

2.1.5　數據類型對象dtype　16

2.2　NumPy模塊中數組的基本操作　16

2.2.1　內置的數組創建方法　16

2.2.2　生成隨機數　19

2.2.3　切片和索引　20

2.2.4　修改數組形狀　21

2.2.5　組合數組　22

2.2.6　數組分割　24

2.3　NumPy模塊中函數的應用　25

2.3.1　數學函數　26

2.3.2　算術函數　27

2.3.3　統計函數　27

2.3.4　矩陣函數　30

2.4　廣播機制　31

小結　32

習題　32

第3章　pandas模塊實現統計

　分析　33

3.1　安裝pandas模塊　34

3.2　pandas數據結構　35

3.2.1　Series對象　35

3.2.2　DataFrame對象　37

3.3　讀、寫數據　38

3.3.1　讀、寫文本文件　38

3.3.2　讀、寫Excel文件　40

3.3.3　讀、寫數據庫數據　41

3.4　數據操作　44

3.4.1　數據的增、刪、改、查　44

3.4.2　NaN數據處理　47

3.4.3　時間數據的處理　50

3.5　數據的分組與聚合　52

3.5.1　分組數據　52

3.5.2　聚合數據　54

3.6　數據的預處理　56

3.6.1　合並數據　56

3.6.2　去除重復數據　60

小結　62

習題　62

第4章　Matplotlib模塊實現

　數據可視化　63

4.1　基本用法　64

4.1.1　安裝 Matplotlib　64

4.1.2　pyplot子模塊的繪圖流程　65

4.1.3　pyplot子模塊的常用語法　65

4.2　繪制常用圖表　66

4.2.1　繪制條形圖　66

4.2.2　繪制折線圖　69

4.2.3　繪制散點圖　70

4.2.4　繪制餅圖　71

4.2.5　繪制箱形圖　73

4.2.6　多面板圖表　75

4.3　3D繪圖　78

4.3.1　3D線圖　78

4.3.2　3D曲面圖　79

4.3.3　3D條形圖　81

小結　82

習題　82

第5章　客戶價值分析　83

5.1　背景　84

5.2　系統設計　84

5.2.1　系統功能結構　84

5.2.2　系統業務流程　84

5.2.3　系統預覽　84

5.3　系統開發必備　86

5.3.1　開發環境及工具　86

5.3.2　項目文件結構　86

5.4　分析方法　87

5.4.1　RFM模型　87

5.4.2　聚類分析　87

5.4.3　k-means聚類算法　88

5.5　技術準備　88

5.5.1　sklearn模塊　89

5.5.2　k-means聚類　89

5.5.3　pandas模塊　90

5.6　用Python實現客戶價值分析　90

5.6.1　數據抽取　90

5.6.2　數據探索分析　90

5.6.3　數據處理　91

5.6.4　客戶聚類　92

5.6.5　客戶價值分析　94

小結　94

習題　94

第6章　銷售收入分析與預測　95

6.1　背景　96

6.2　系統設計　96

6.2.1　系統功能結構　96

6.2.2　系統業務流程　96

6.2.3　系統預覽　97

6.3　系統開發必備　97

6.3.1　開發環境及工具　97

6.3.2　項目文件結構　97

6.4　分析方法　97

6.4.1　線性回歸　97

6.4.2　最小二乘法　98

6.5　線性回歸模型　100

6.6　Excel日期數據處理　101

6.6.1　按日期篩選數據　101

6.6.2　按日期顯示數據　101

6.6.3　按日期統計數據　102

6.7　分析與預測　102

6.7.1　數據處理　103

6.7.2　日期數據統計並顯示　103

6.7.3　根據歷史銷售數據

　繪制擬合圖　103

6.7.4　預測銷售收入　104

小結　105

習題　105

第7章　二手房數據分析

　預測系統　106

7.1　需求分析　107

7.2　系統設計　107

7.2.1　系統功能結構　107

7.2.2　系統業務流程　107

7.2.3　系統預覽　107

7.3　系統開發必備　111

7.3.1　開發環境及工具　111

7.3.2　文件夾組織結構　111

7.4　技術準備　111

7.4.1　sklearn庫概述　111

7.4.2　加載datasets子模塊中的

　數據集　111

7.4.3　支持向量回歸函數　114

7.5　圖表工具模塊　115

7.5.1　繪制餅圖　115

7.5.2　繪制折線圖　116

7.5.3　繪制條形圖　117

7.6　二手房數據分析　118

7.6.1　清洗數據　118

7.6.2　各區二手房均價分析　119

7.6.3　各區房子數量比例　120

7.6.4　全市二手房裝修程度分析　121

7.6.5　熱門戶型均價分析　122

7.6.6　二手房售價預測　123

小結　126

習題　126

第8章　智能停車場運營

　分析系統　127

8.1　需求分析　128

8.2　系統設計　128

8.2.1　系統功能結構　128

8.2.2　系統業務流程　128

8.2.3　系統預覽　128

8.3　系統開發必備　132

8.3.1　開發環境及工具　132

8.3.2　文件夾組織結構　132

8.4　技術準備　133

8.4.1　初識Pygame　133

8.4.2　Pygame的基本應用　133

8.4.3　時間模塊　136

8.4.4　日期時間模塊　138

8.5　智能停車場數據分析　141

8.5.1　停車時間數據分佈圖　141

8.5.2　停車高峰時間所占比例　143

8.5.3　每周繁忙統計　145

8.5.4　月收入分析　147

8.5.5　每日接待車輛統計　149

8.5.6　車位使用率　150

小結　152

習題　152

第9章　影視作品分析　153

9.1　需求分析　154

9.2　系統設計　154

9.2.1　系統功能結構　154

9.2.2　系統業務流程　154

9.2.3　系統預覽　155

9.3　系統開發必備　156

9.3.1　開發環境及工具　156

9.3.2　文件夾組織結構　156

9.4　技術準備　157

9.4.1　使用jieba模塊進行分詞　157

9.4.2　使用wordcloud庫實現

　詞雲圖　159

9.5　主窗體設計　162

9.5.1　實現主窗體　162

9.5.2　查看部分的隱藏與顯示　163

9.5.3　下拉列表處理　164

9.6　數據分析與處理　166

9.6.1　獲取數據　166

9.6.2　生成全國熱力圖文件　167

9.6.3　生成主要城市評論數及平均

　分文件　168

9.6.4　生成詞雲圖　168

9.7　單擊查看顯示內容　169

9.7.1　創建顯示HTML頁面的窗體　169

9.7.2　創建顯示圖片的窗體　170

9.7.3　綁定查詢按鈕單擊事件　171

小結　172

習題　172

第10章　看店寶　173

10.1　需求分析　174

10.2　系統設計　175

10.2.1　系統功能結構　175

10.2.2　系統業務流程　175

10.2.3　系統預覽　175

10.3　系統開發必備　179

10.3.1　開發環境及工具　179

10.3.2　文件夾組織結構　179

10.4　技術準備　180

10.4.1　使用Python操作數據庫　180

10.4.2　JSON模塊的應用　181

10.5　主窗體的UI設計　182

10.5.1　對主窗體進行可視化設計　182

10.5.2　將可視化窗體轉換為.py

　文件　184

10.5.3　設置窗體及控件背景　184

10.5.4　創建窗體控制文件　185

10.5.5　主窗體預覽效果　185

10.6　設計數據庫表結構　186

10.7　初始數據的爬取　187

10.7.1　爬取排行信息　187

10.7.2　爬取價格信息　190

10.7.3　爬取評價信息　191

10.7.4　定義數據庫操作文件　194

10.8　圖表分析數據　197

10.8.1　餅圖展示評價信息　197

10.8.2　分析出版社所占比例的

　條形圖　198

10.8.3　折線圖分析價格走勢　199

10.8.4　Top10數據展示　200

10.9　商品排行展示　203

10.9.1　熱銷商品排行榜　203

10.9.2　熱門商品展示　205

10.10　關註商品　207

10.10.1　分析關註商品的預警信息　207

10.10.2　重點商品的關註與取消　208

10.11　商品營銷預警　214

10.11.1　商品中、差評預警　214

10.11.2　商品價格變化預警　216

10.12　關註商品圖表分析　218

10.12.1　關註商品評價分析餅圖　218

10.12.2　關註商品出版社占有比例　220

10.13　其他功能　222

小結　224

習題　224