📘《从零开始学Python数据分析与挖掘（第2版）》：数据分析师的实战宝典！👌
学习笔记
在这个数据驱动的时代，数据分析技能无疑是职场上的一张王牌。🃏如果你对数据分析充满好奇，却不知从何下手，那么《从零开始学Python数据分析与挖掘（第2版）》将是你的理想选择！
一、内容概览🚼
本书由刘顺祥老师倾力打造，以Python 3.7为工具，系统介绍了数据分析与挖掘的全过程。从Python基础语法到实战项目，全书内容详实，案例丰富，是数据分析新手的不二之选。
二、重点内容🎁
- Python基础语法：为初学者打下坚实的基础。
- NumPy数值计算：掌握高效的数值分析方法。
- Pandas数据处理：学习如何高效地处理和分析数据集。
- Matplotlib数据可视化：让数据以图形的方式直观呈现。
- Sklearn数据挖掘：探索机器学习在数据挖掘中的应用。
- 15种可视化图形：丰富你的数据展示方式。
- 10个数据挖掘算法：深入了解数据挖掘的核心技术。
- 10个实战项目：通过实践巩固理论知识。
三、金句分享🔍
- "数据分析不仅仅是一门技术，更是一种思维方式。"
- "掌握Python，就是掌握了打开数据世界大门的钥匙。"
- "数据可视化让复杂的数据变得简单易懂。"
- "每一个数据挖掘算法背后，都有其独特的逻辑和智慧。"
- "实战是最好的学习方式，它能让你的知识更加深刻。"
- "数据分析与挖掘，是发现问题、解决问题的艺术。"
四、心得体会👍
- 这本书让我从零开始，逐步建立起了数据分析的知识体系。
- 实战项目让我有机会将理论应用于实践，加深了理解。
- 书中的案例非常贴近实际工作，对职场技能提升很有帮助。
- 更新的软件版本和增加的练习题，让学习更加紧跟时代步伐。
- 教学PPT的提供，为自学者提供了极大的便利。
- 本书的语言通俗易懂，即使是初学者也能轻松上手。
- 通过阅读这本书，我对数据分析有了更全面的认识。
五、编程面试题💕
如何使用Pandas进行数据清洗？
答题思路：首先，了解数据清洗的常见任务，如处理缺失值、异常值等。然后，掌握Pandas中相关的函数和方法，如dropna()、fillna()等。
在数据可视化中，如何选择合适的图表类型？
答题思路：根据数据的特点和要传达的信息，选择最合适的图表类型。例如，时间序列数据适合使用折线图，而分类数据则适合使用柱状图。
六、同类书籍介绍✨
- 《Python数据科学手册》：这本书深入介绍了Python在数据科学中的应用，适合有一定编程基础的读者。
- 《利用Python进行数据分析》：作者Wes McKinney是Pandas库的创建者，书中详细介绍了使用Pandas进行数据分析的技巧。
- 《Python数据分析与数据科学实战》：这本书以实战为导向，通过大量案例讲解数据分析的全过程，适合希望通过实践学习的读者。
书籍信息
书名: 从零开始学Python数据分析与挖掘（第2版）
作者: 刘顺祥
出版社: 清华大学出版社
出版年: 2020-4-1
页数: 390
定价: 79.00
装帧: 平装
ISBN: 9787302553052
内容简介
从零开始学Python数据分析与挖掘（第2版）由资深数据分析师结合多年企业服务经验精心编撰，以Python 3.7版本作为数据分析与挖掘实战的应用工具，从Python的基础语法开始，陆续介绍有关数值计算的numpy、数据处理的pandas、数据可视化的matplotlib和数据挖掘的sklearn等内容。全书共涵盖15种可视化图形以及10个常用的数据挖掘算法和10个实战项目，通过本书的学习，读者可以掌握数据分析与挖掘的理论知识和实战技能。
本书的特色是通俗易懂，以企业数据分析师岗位用人需求为目标，深入浅出，实战性强。
本书首版出版后，深度读者欢迎，本书为第二版，其中主要更新了软件版本和增加实战项目和练习题并提供教学ppt，本书适于统计学、数学、经济学、金融学、管理学以及相关理工科专业的本科生、研究生使用，也能够提高从事数据咨询、研究或分析等人士的专业水平和技能。
作者简介
刘顺祥，统计学硕士，“数据分析1480”微信公众号运营者。曾就职于大数据咨询公司，为联想、亨氏、美丽田园、网鱼网咖等企业项目提供服务；曾在唯品会大数据部担任数据分析师一职，负责电商支付环节的数据分析业务。
