更新时间:2025-03-28 20:18:53
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前言
第1章 数据分析基础
1.1 什么是数据分析
1.2 数据分析的目的
1.3 数据分析的步骤
1.4 数据分析的工具
ChatGPT学习答疑
本章小结
第2章 Python编程环境的搭建
2.1 Anaconda的下载与安装
2.2 Jupyter Notebook的使用
第3章 Python语法入门知识
3.1 Python快速入门
3.2 运算符
3.3 常见数据类型
3.4 数据类型——列表
3.5 数据类型——字典
ChatGPT上机实训
第4章 Python语法基础知识
4.1 Python条件语句
4.2 Python循环语句
4.3 Python嵌套语句
4.4 Python内置函数
4.5 Python自定义函数
4.6 匿名函数
4.7 库
4.8 Python常用编程术语
第5章 数据的获取与准备
5.1 数据结构——Series
5.2 数据结构——DataFrame
5.3 数据的读取与写入
5.4 数据的查看
5.5 数据的选择
第6章 数据的清洗
6.1 添加和修改标签
6.2 查找数据
6.3 替换数据
6.4 插入数据
6.5 删除数据
6.6 处理重复值
6.7 处理缺失值
第7章 数据的加工
7.1 转换数据
7.2 合并数据
7.3 数据排序
7.4 数据排名
7.5 筛选数据
第8章 数据的统计与分析
8.1 数据的分类汇总
8.2 数据的运算
8.3 数据的分析
第9章 数据的可视化
9.1 制作简单图表
9.2 设置图表元素
9.3 制作其他图表
第10章 实战应用:商品销售数据分析
10.1 应用场景
10.2 获取数据
10.3 合并和分类统计数据
10.4 分析商品每月的销售变化趋势
10.5 分析每月各商品大类的销售情况
10.6 分析全年各商品小类的销售情况
第11章 实战应用:产品定价数据分析
11.1 应用场景
11.2 获取数据
11.3 查看数据情况
11.4 数值化处理数据
11.5 产品定价的预测
11.6 产品定价的评估
第12章 实战应用:用户消费行为分析
12.1 应用场景
12.2 获取数据
12.3 统计和分类汇总数据
12.4 分析每月的消费数量变化趋势