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数据分析思维：分析方法和业务知识

猴子·数据分析学院

38人今日阅读 推荐值 68.9%

《数据分析思维：分析方法和业务知识》分为两大部分：“方法篇”和“实战篇”。 “方法篇”介绍了数据分析中常用的业务指标、分析方法以及如何用数据分析解决问题的步骤。 “实战篇”讲解了如何应用第一篇的方法来解决工作中的问题，分享十二个行业（国内电商、跨境电商、金融信贷、金融第三方支付、家政、旅游、在线教育、运营商、内容、房产、汽车、零售）的业务知识，以及该行业内用数据分析解决问题的实例。每个行业都包括业务模式、业务指标、案例分析三方面的内容。 通过本书的学习，你会熟悉数据分析的方法，并将其灵活应用在自己所处的行业中。

深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析

李庆辉

37人今日阅读 推荐值 82.4%

如果你想充分发挥Python的强大作用，如果你想成为一名好的Python工程师，你应该先学好Pandas。这是一本全面覆盖了Pandas使用者的普遍需求和痛点的著作，基于实用、易学的原则，从功能、使用、原理等多个维度对Pandas做了全方位的详细讲解，既是初学者系统学习Pandas难得的入门书，又是有经验的Python工程师案头必不可少的查询手册。本书共17章，分为七部分。1部分（1～2章） Pandas入门：首先介绍了Pandas的功能、使用场景和学习方法，然后详细讲解了Python开发环境的搭建，Z后介绍了Pandas的大量基础功能，旨在引领读者快速入门。二部分（3～5章） Pandas数据分析基础：详细讲解了Pandas读取与输出数据、索引作、数据类型转换、查询筛选、统计计算、排序、位移、数据修改、数据迭代、函数应用等内容。三部分（6～9章） 数据形式变化：讲解了Pandas的分组聚合作、合并作、对比作、数据透视、转置、归一化、标准化等，以及如何利用多层索引对数据进行升降维。部分（10～12章） 数据清洗：讲解了缺失值和重复值的识别、删除、填充，数据的替换、格式转换，文本的提取、连接、匹配、切分、替换、格式化、虚拟变量化等，以及分类数据的应用场景和作方法。五部分（13～14章）时序数据分析：讲解了Pandas中对于各种时间类型数据的处理和分析，以及在时序数据处理中经常使用的窗口计算。六部分（15～16章） 可视化：讲解了Pandas的样式功能如何让数据表格更有表现力，以及Pandas的绘图功能如何让数据自己说话。七部分（17章） 实战案例：介绍了从需求到代码的思考过程，如何利用链式编程思想提高代码编写和数据分析效率，以及数据分析的基本方法与需要掌握的数据分析工具和技术栈，此外还从数据处理和数据分析两个角度给出了大量的应用案例及代码详解。