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开⼼
2018-10-15 09:29:30
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发表于 2019-3-29 17:15:18
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Python虽然是⼀门编程语⾔，但是在数据分析领域实现的功能和Excel的基本功能⼀样，⽽Excel⼜是⼤家⽐较熟悉、容易上⼿的软件，可以通过Excel数据分析去对⽐学习Python数据分析。
2019-3-29 17:10:13 上传
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2019-3-29 17:14:41 上传
本书将数据分析过程中涉及的每⼀个操作都对照讲解，让你从熟悉的Excel操作中去学习对应的Python实现，⽽不是直接学习Python代码，⼤⼤降低了学习门槛，消除了⼤家对代码的恐惧⼼理。
这也是本书的⼀⼤特⾊，让读者可以像学Excel数据分析⼀样，轻松学习Python数据分析。
内容简介
集Python、Excel、数据分析为⼀体是本书的⼀⼤特⾊，本书围绕整个数据分析的常规流程：熟悉⼯具—明确⽬的—获取数据—熟悉数据—处理数据—分析数据—得出结论—验证结论—展⽰结论进⾏Excel和Python的对⽐实现，告诉你每⼀个过程中都会⽤到什么，过程与过程之间有什么联系。本书既可以作为系统学习数据分析操作流程的说明书，也可以作为⼀本数据分析师案头必备的实操⼯具书。
本书通过对⽐Excel功能操作去学习Python的代码实现，⽽不是直接学习Python代码，⼤⼤降低了学习门槛，消除了读者对代码的恐惧⼼理。适合刚⼊⾏的数据分析师，也适合对Excel⽐较熟练的数据分析师，以及从事其他岗位想提⾼⼯作效率的职场⼈。
作者介绍
张俊红，某互联⽹公司数据分析师，擅长Python、Sql、Excel，对数据分析、机器学习领域⽐较熟悉。喜欢分享，致⼒于做⼀个数据科学路上的终⾝学习者，实践者，分享者。个⼈“张俊红”
定期推送数据分析、机器学习、⽹络爬⾍、Python 编程系列⽂章。
精彩书评
数据分析的门槛可以很⾼，也可以很低，但数据分析很重要！这本书不是晦涩难懂的学术教材，⽽是适合不同层次职场⼈⼠学习的⼯具书，通俗易懂地阐述了数据分析的基础及在不同⼯具下的主要实践，对于初学者或是资深数据爱好者都有很好的启发和助益。
——黄⼩伟 有赞数据分析团队负责⼈/R语⾔中⽂社区创始⼈
⼤数据时代，数据分析是每个职场⼈⼠的必备技能之⼀，你掌握了吗？本书以⼈⼈都熟悉的做菜场景为类⽐，⽤轻松的语⾔讲述数据分析的核⼼要素。本书是初⼊数据分析领域的读者的⼀个很好的⼊门教材，同时也适合有⼀定分析经验的读者参考。最好的python入门教材
——黄崇杰 平安壹钱包数据营销总监
数据分析⼯作中80%以上的时间都在处理底层数据。⼀份“⾼⼤上”的数据分析报告实际上只花费了数据分析师不到20%的时间。张俊红的这本书出现的正是时候，Excel好⽤但是在处理⼤数据时效率低下，掌握了Python，数据分析⼯作将如虎添翼。数据分析师动动⼿指产出分析报告的美好时光指⽇可待了！
——刘洋 阿⾥巴巴⾼级产品专家
本书为传统数据分析⼈员迈向⼤数据时代指明⽅向，阅读本书可以增加你的职场竞争优势。
——闵军 钢⽹数据中⼼总经理
本书是⼀本少见的结合了Excel、Python的数据分析书。Excel和Python作为基础的数据分析⼯具，对于数据分析师来说⼗分必要，相信任何⼀个有志于学习数据分析的读者，都能从此书中收获良多。
——张浩彬 ⼴东柯内特环境科技有限公司⾸席数据科学家
本书通过Python来分析数据，作者在介绍数据分析操作步骤的过程中展⽰了⼤量的对数据分析的思考，对于想从事数据分析的读者⽽⾔，这是⼀本很好的⼯具书。
——赵良 中国统计⽹联合创始⼈
作为这⼏年⼗分热门的编程语⾔之⼀，Python在数据分析⽅⾯的能⼒⼏乎是⽆限的，限制就在于使⽤者本⾝的能⼒和认知。对数据分析师⽽⾔，⽤Python做数据分析已经成为必备技能。本书对照Excel，把Python的相关知识娓娓道来。既兼顾到不同⼯具的应⽤场景，⼜将使⽤技巧融⼊其中。推荐刚⼊门的数据分析师阅读本书。
——宋天龙 《Python数据分析与数据化运营》作者
Excel与Python都是数据分析的利器。本书从Excel与Python的实际应⽤出发，书中的知识都是作者多年⼀线⼯作的经验总结。
——王颖祥 永辉超市⼤数据合伙⼈
⽬录
⼊门篇
第1 章 数据分析基础 . 2
1.1 数据分析是什么 2
1.2 为什么要做数据分析 2
1.2.1 现状分析 . 3
1.2.2 原因分析 . 3
1.2.3 预测分析 . 3
1.3 数据分析究竟在分析什么 4
1.3.1 总体概览指标 . 4
1.3.2 对⽐性指标 . 4
1.3.3 集中趋势指标 . 4
1.3.4 离散程度指标 . 5
1.3.5 相关性指标 . 5
1.3.6 相关关系与因果关系 . 6
1.4 数据分析的常规流程 6
1.4.1 熟悉⼯具 . 6
1.4.2 明确⽬的 . 7
1.4.3 获取数据 . 7
1.4.4 熟悉数据 . 7
1.4.5 处理数据 . 7
1.4.6 分析数据 . 8
1.4.7 得出结论 . 8
单片机c语言指令集1.4.8 验证结论 . 8
1.4.9 展⽰结论 . 8
1.5 数据分析⼯具：Excel 与Python .. 8实践篇
第2 章 熟悉锅——Python 基础知识 . 12 2.1 Python 是什么 .. 12
2.2 Python 的下载与安装 .. 13
2.2.1 安装教程 (13)
2.2.2 IDE 与IDLE . 17
silverlight无法下载
2.3 介绍Jupyter Notebook 17
2.3.1 新建Jupyter Notebook ⽂件 17 2.3.2 运⾏你的第⼀段代码 (19)
2.3.3 重命名Jupyter Notebook ⽂件 19
2.3.4 保存Jupyter Notebook ⽂件 19在超文本文件中所加的标记是
2.3.5 导⼊本地Jupyter Notebook ⽂件 20 2.3.6 Jupyter Notebook 与Markdown (21)
2.3.7 为Jupyter Notebook 添加⽬录 21
2.4 基本概念 .. 26
2.4.1 数 (26)
2.4.2 变量 (26)
2.4.3 标识符 (27)
2.4.4 数据类型 (28)
2.4.5 输出与输出格式设置 (28)
2.4.6 缩进与注释 (29)
2.5 字符串 .. 30
2.5.1 字符串的概念 (30)
2.5.2 字符串的连接 (30)
2.5.3 字符串的复制 (30)
2.5.4 获取字符串的长度 (30)
2.5.5 字符串查 (31)
2.5.6 字符串索引 (31)
2.5.7 字符串分隔 (32)
2.5.8 移除字符 (32)
2.6 数据结构——列表 .. 33
2.6.1 列表的概念 (33)
2.6.2 新建⼀个列表 (33)
2.6.3 列表的复制 (34)
2.6.4 列表的合并 (34)
2.6.5 向列表中插⼊新元素 (34)
2.6.6 获取列表中值出现的次数 (35)
2.6.7 获取列表中值出现的位置 (35)
2.6.8 获取列表中指定位置的值 (36)
2.6.9 删除列表中的值 (36)
2.6.10 对列表中的值进⾏排序 . 37
2.7 数据结构——字典 .. 37
2.7.1 字典的概念 (37)
2.7.2 新建⼀个字典 (37)
2.7.3 字典的keys()、values()和items()⽅法 (37)
2.8 数据结构——元组 .. 38
2.8.1 元组的概念 (38)
2.8.2 新建⼀个元组 (38)
2.8.3 获取元组的长度 (38)
2.8.4 获取元组内的元素 (39)
2.8.5 元组与列表相互转换 (39)
2.8.6 zip()函数 (39)
2.9 运算符 .. 40
2.9.1 算术运算符 (40)
2.9.2 ⽐较运算符 (40)
2.9.3 逻辑运算符 (41)
2.10 循环语句 41
2.10.1 for 循环 (41)
2.10.2 while 循环 (42)
2.11 条件语句 43
2.11.1 if 语句 . 43
2.11.2 else 语句 .. 44
2.11.3 elif 语句 .. 45
2.12 函数 46
2.12.1 普通函数 . 47
2.12.2 匿名函数 . 48
2.13 ⾼级特性 49
2.1
3.1 列表⽣成式 . 49
2.1
3.2 map 函数 . 50
2.14 模块 50
第3 章 Pandas 数据结构 . 51
3.1 Series 数据结构 (51)
3.1.1 Series 是什么 51
3.1.2 创建⼀个Series 52
3.1.3 利⽤index ⽅法获取Series 的索引 53
3.1.4 利⽤values ⽅法获取Series 的值 (53)
3.2 DataFrame 表格型数据结构 (53)

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