第1章　數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ) 1 1.1　什么是數(shù)據(jù)分析　2 1.2　數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用　2 1.3　數(shù)據(jù)分析方法　2 1.3.1　對(duì)比分析法　3 1.3.2　同比分析法　3 1.3.3　環(huán)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(shí)間序列分析法　5 1.4　數(shù)據(jù)分析工具　6 1.5　數(shù)據(jù)分析流程　7 1.5.1　明確目的　7 1.5.2　獲取數(shù)據(jù)　8 1.5.3　數(shù)據(jù)處理　9 1.5.4　數(shù)據(jù)分析　10 1.5.5　驗(yàn)證結(jié)果　10 1.5.6　數(shù)據(jù)展現(xiàn)　10 1.5.7　數(shù)據(jù)應(yīng)用　10 1.6　Python數(shù)據(jù)分析常用模塊　10 1.6.1　數(shù)值計(jì)算模塊　10 1.6.2　數(shù)據(jù)處理模塊　10 1.6.3　數(shù)據(jù)可視化模塊　11 1.6.4　機(jī)器學(xué)習(xí)模塊　11 小結(jié)　11 習(xí)題　11 第2章　NumPy模塊實(shí)現(xiàn)
數(shù)值計(jì)算　12 2.1　初識(shí)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(shù)據(jù)類型　14 2.1.4　數(shù)組對(duì)象ndarray　15 2.1.5　數(shù)據(jù)類型對(duì)象dtype　16 2.2　NumPy模塊中數(shù)組的基本操作　16 2.2.1　內(nèi)置的數(shù)組創(chuàng)建方法　16 2.2.2　生成隨機(jī)數(shù)　19 2.2.3　切片和索引　20 2.2.4　修改數(shù)組形狀　21 2.2.5　組合數(shù)組　22 2.2.6　數(shù)組分割　24 2.3　NumPy模塊中函數(shù)的應(yīng)用　25 2.3.1　數(shù)學(xué)函數(shù)　26 2.3.2　算術(shù)函數(shù)　27 2.3.3　統(tǒng)計(jì)函數(shù)　27 2.3.4　矩陣函數(shù)　30 2.4　廣播機(jī)制　31 小結(jié)　32 習(xí)題　32 第3章　pandas模塊實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)
分析　33 3.1　安裝pandas模塊　34 3.2　pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)　35 3.2.1　Series對(duì)象　35 3.2.2　DataFrame對(duì)象　37 3.3　讀、寫數(shù)據(jù)　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(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)　41 3.4　數(shù)據(jù)操作　44 3.4.1　數(shù)據(jù)的增、刪、改、查　44 3.4.2　NaN數(shù)據(jù)處理　47 3.4.3　時(shí)間數(shù)據(jù)的處理　50 3.5　數(shù)據(jù)的分組與聚合　52 3.5.1　分組數(shù)據(jù)　52 3.5.2　聚合數(shù)據(jù)　54 3.6　數(shù)據(jù)的預(yù)處理　56 3.6.1　合并數(shù)據(jù)　56 3.6.2　去除重復(fù)數(shù)據(jù)　60 小結(jié)　62 習(xí)題　62 第4章　Matplotlib模塊實(shí)現(xiàn)
數(shù)據(jù)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(diǎn)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(jié)　82 習(xí)題　82 第5章　客戶價(jià)值分析　83 5.1　背景　84 5.2　系統(tǒng)設(shè)計(jì)　84 5.2.1　系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)　84 5.2.2　系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程　84 5.2.3　系統(tǒng)預(yù)覽　84 5.3　系統(tǒng)開發(fā)必備　86 5.3.1　開發(fā)環(huán)境及工具　86 5.3.2　項(xiàng)目文件結(jié)構(gòu)　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(shù)準(zhǔn)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(shí)現(xiàn)客戶價(jià)值分析　90 5.6.1　數(shù)據(jù)抽取　90 5.6.2　數(shù)據(jù)探索分析　90 5.6.3　數(shù)據(jù)處理　91 5.6.4　客戶聚類　92 5.6.5　客戶價(jià)值分析　94 小結(jié)　94 習(xí)題　94 第6章　銷售收入分析與預(yù)測(cè)　95 6.1　背景　96 6.2　系統(tǒng)設(shè)計(jì)　96 6.2.1　系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)　96 6.2.2　系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程　96 6.2.3　系統(tǒng)預(yù)覽　97 6.3　系統(tǒng)開發(fā)必備　97 6.3.1　開發(fā)環(huán)境及工具　97 6.3.2　項(xiàng)目文件結(jié)構(gòu)　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(shù)據(jù)處理　101 6.6.1　按日期篩選數(shù)據(jù)　101 6.6.2　按日期顯示數(shù)據(jù)　101 6.6.3　按日期統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)　102 6.7　分析與預(yù)測(cè)　102 6.7.1　數(shù)據(jù)處理　103 6.7.2　日期數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)并顯示　103 6.7.3　根據(jù)歷史銷售數(shù)據(jù)
繪制擬合圖　103 6.7.4　預(yù)測(cè)銷售收入　104 小結(jié)　105 習(xí)題　105 第7章　二手房數(shù)據(jù)分析
預(yù)測(cè)系統(tǒng)　106 7.1　需求分析　107 7.2　系統(tǒng)設(shè)計(jì)　107 7.2.1　系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)　107 7.2.2　系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程　107 7.2.3　系統(tǒng)預(yù)覽　107 7.3　系統(tǒng)開發(fā)必備　111 7.3.1　開發(fā)環(huán)境及工具　111 7.3.2　文件夾組織結(jié)構(gòu)　111 7.4　技術(shù)準(zhǔn)備　111 7.4.1　sklearn庫(kù)概述　111 7.4.2　加載datasets子模塊中的
數(shù)據(jù)集　111 7.4.3　支持向量回歸函數(shù)　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(shù)據(jù)分析　118 7.6.1　清洗數(shù)據(jù)　118 7.6.2　各區(qū)二手房均價(jià)分析　119 7.6.3　各區(qū)房子數(shù)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(jià)分析　122 7.6.6　二手房售價(jià)預(yù)測(cè)　123 小結(jié)　126 習(xí)題　126 第8章　智能停車場(chǎng)運(yùn)營(yíng)
分析系統(tǒng)　127 8.1　需求分析　128 8.2　系統(tǒng)設(shè)計(jì)　128 8.2.1　系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)　128 8.2.2　系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程　128 8.2.3　系統(tǒng)預(yù)覽　128 8.3　系統(tǒng)開發(fā)必備　132 8.3.1　開發(fā)環(huán)境及工具　132 8.3.2　文件夾組織結(jié)構(gòu)　132 8.4　技術(shù)準(zhǔn)備　133 8.4.1　初識(shí)Pygame　133 8.4.2　Pygame的基本應(yīng)用　133 8.4.3　時(shí)間模塊　136 8.4.4　日期時(shí)間模塊　138 8.5　智能停車場(chǎng)數(shù)據(jù)分析　141 8.5.1　停車時(shí)間數(shù)據(jù)分布圖　141 8.5.2　停車高峰時(shí)間所占比例　143 8.5.3　每周繁忙統(tǒng)計(jì)　145 8.5.4　月收入分析　147 8.5.5　每日接待車輛統(tǒng)計(jì)　149 8.5.6　車位使用率　150 小結(jié)　152 習(xí)題　152 第9章　影視作品分析　153 9.1　需求分析　154 9.2　系統(tǒng)設(shè)計(jì)　154 9.2.1　系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)　154 9.2.2　系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程　154 9.2.3　系統(tǒng)預(yù)覽　155 9.3　系統(tǒng)開發(fā)必備　156 9.3.1　開發(fā)環(huán)境及工具　156 9.3.2　文件夾組織結(jié)構(gòu)　156 9.4　技術(shù)準(zhǔn)備　157 9.4.1　使用jieba模塊進(jìn)行分詞　157 9.4.2　使用wordcloud庫(kù)實(shí)現(xiàn)
詞云圖　159 9.5　主窗體設(shè)計(jì)　162 9.5.1　實(shí)現(xiàn)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(shù)據(jù)分析與處理　166 9.6.1　獲取數(shù)據(jù)　166 9.6.2　生成全國(guó)熱力圖文件　167 9.6.3　生成主要城市評(píng)論數(shù)及平均
分文件　168 9.6.4　生成詞云圖　168 9.7　單擊查看顯示內(nèi)容　169 9.7.1　創(chuàng)建顯示HTML頁(yè)面的窗體　169 9.7.2　創(chuàng)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(jié)　172 習(xí)題　172 第10章　看店寶　173 10.1　需求分析　174 10.2　系統(tǒng)設(shè)計(jì)　175 10.2.1　系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)　175 10.2.2　系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程　175 10.2.3　系統(tǒng)預(yù)覽　175 10.3　系統(tǒng)開發(fā)必備　179 10.3.1　開發(fā)環(huán)境及工具　179 10.3.2　文件夾組織結(jié)構(gòu)　179 10.4　技術(shù)準(zhǔn)備　180 10.4.1　使用Python操作數(shù)據(jù)庫(kù)　180 10.4.2　JSON模塊的應(yīng)用　181 10.5　主窗體的UI設(shè)計(jì)　182 10.5.1　對(duì)主窗體進(jìn)行可視化設(shè)計(jì)　182 10.5.2　將可視化窗體轉(zhuǎn)換為.py
文件　184 10.5.3　設(shè)置窗體及控件背景　184 10.5.4　創(chuàng)建窗體控制文件　185 10.5.5　主窗體預(yù)覽效果　185 10.6　設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)　186 10.7　初始數(shù)據(jù)的爬取　187 10.7.1　爬取排行信息　187 10.7.2　爬取價(jià)格信息　190 10.7.3　爬取評(píng)價(jià)信息　191 10.7.4　定義數(shù)據(jù)庫(kù)操作文件　194 10.8　圖表分析數(shù)據(jù)　197 10.8.1　餅圖展示評(píng)價(jià)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(jià)格走勢(shì)　199 10.8.4　Top10數(shù)據(jù)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(guān)注商品　207 10.10.1　分析關(guān)注商品的預(yù)警信息　207 10.10.2　重點(diǎn)商品的關(guān)注與取消　208 10.11　商品營(yíng)銷預(yù)警　214 10.11.1　商品中、差評(píng)預(yù)警　214 10.11.2　商品價(jià)格變化預(yù)警　216 10.12　關(guān)注商品圖表分析　218 10.12.1　關(guān)注商品評(píng)價(jià)分析餅圖　218 10.12.2　關(guān)注商品出版社占有比例　220 10.13　其他功能　222 小結(jié)　224 習(xí)題　224