python數據分析伊德里斯

『壹』 用python做數據分析有哪些好的教材或者教程

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煉數成金:Python數據分析。Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言。也是一種功能強大而完善的通用型語言，已經具有十多年的發展歷史，成熟且穩定。Python 具有腳本語言中最豐富和強大的類庫，足以支持絕大多數日常應用。 Python語法簡捷而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，它能夠很輕松的把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）輕松地聯結在一起。

課程將從Python的基本使用方法開始，一步步講解，從ETL到各種數據分析方法的使用，並結合實例，讓學員能從中借鑒學習。

課程目錄：

Python基礎

Python的概覽——Python的基本介紹、安裝與基本語法、變數類型與運算符

了解Python流程式控制制——條件、循環語句與其他語句

常用函數——函數的定義與使用方法、主要內置函數的介紹

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《利用Python進行數據分析》（Wes McKinney）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：利用Python進行數據分析

作者：Wes McKinney

譯者：唐學韜

豆瓣評分：8.6

出版社：機械工業出版社

出版年份：2013-11-18

頁數：464

內容簡介：

還在苦苦尋覓用Python控制、處理、整理、分析結構化數據的完整課程？本書含有大量的實踐案例，你將學會如何利用各種Python庫（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解決各式各樣的數據分析問題。

由於作者Wes McKinney是pandas庫的主要作者，所以本書也可以作為利用Python實現數據密集型應用的科學計算實踐指南。本書適合剛剛接觸Python的分析人員以及剛剛接觸科學計算的Python程序員。

•將IPython這個互動式Shell作為你的首要開發環境。

•學習NumPy（Numerical Python）的基礎和高級知識。

•從pandas庫的數據分析工具開始。

•利用高性能工具對數據進行載入、清理、轉換、合並以及重塑。

•利用matplotlib創建散點圖以及靜態或互動式的可視化結果。

•利用pandas的groupby功能對數據集進行切片、切塊和匯總操作。

•處理各種各樣的時間序列數據。

•通過詳細的案例學習如何解決Web分析、社會科學、金融學以及經•濟學等領域的問題。

作者簡介：

Wes McKinney 資深數據分析專家，對各種Python庫（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）等都有深入研究，並在大量的實踐中積累了豐富的經驗。撰寫了大量與Python數據分析相關的經典文章，被各大技術社區爭相轉載，是Python和開源技術社區公認的權威人物之一。開發了用於數據分析的著名開源Python庫——pandas，廣獲用戶好評。在創建Lambda Foundry（一家致力於企業數據分析的公司）之前，他曾是AQR Capital Management的定量分析師。

『叄』 python如何做數據分析

Python做數據分析比較好用且流行的是numpy、pandas庫，有興趣的話，可以深入了解、學習一下。

『肆』 誰有有《利用Python進行數據分析》pdf 謝謝

利用Python進行數據分析第二版.pdf
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『伍』 如何用python進行數據分析

1、Python數據分析流程及學習路徑

數據分析的流程概括起來主要是：讀寫、處理計算、分析建模和可視化四個部分。在不同的步驟中會用到不同的Python工具。每一步的主題也包含眾多內容。

根據每個部分需要用到的工具，Python數據分析的學習路徑如下：

相關推薦：《Python入門教程》

2、利用Python讀寫數據

Python讀寫數據，主要包括以下內容：

我們以一小段代碼來看：

可見，僅需簡短的兩三行代碼即可實現Python讀入EXCEL文件。

3、利用Python處理和計算數據

在第一步和第二步，我們主要使用的是Python的工具庫NumPy和pandas。其中，NumPy主要用於矢量化的科學計算，pandas主要用於表型數據處理。

4、利用Python分析建模

在分析和建模方面，主要包括Statsmdels和Scikit-learn兩個庫。

Statsmodels允許用戶瀏覽數據，估計統計模型和執行統計測試。可以為不同類型的數據和每個估算器提供廣泛的描述性統計，統計測試，繪圖函數和結果統計列表。

Scikit-leran則是著名的機器學習庫，可以迅速使用各類機器學習演算法。

5、利用Python數據可視化

數據可視化是數據工作中的一項重要內容，它可以輔助分析也可以展示結果。

『陸』 如何利用python語言進行數據分析

隨著互聯網的不斷發展，數據分析已經成為指導我們工作方向的主要依據之一，而今天我們就一起來了解一下，如何利用python編程開發來進行數據分析，下面電腦培訓http://www.kmbdqn.com/就開始今天的主要內容吧。

為什麼要學習Python進行數據分析?

Python作為一種用於數據分析的語言，近引起了廣泛的興趣。我以前學過Python的基礎知識。下面是一些支持學習Python的原因:

開源-免費安裝

很棒的在線社區

簡單易學

可以成為數據科學和基於web的分析產品生成的通用語言

不用說，它也有一些缺點:

它是一種解釋語言而不是編譯語言——因此可能會佔用更多的CPU時間。但是，考慮到節省了程序員的時間(由於易於學習)，它仍然是一個不錯的選擇。

Python 2.7 和 3.4

這是Python中受爭議的話題之一。您一定會遇到它，特別是如果您是初學者的話。這里沒有正確/錯誤的選擇。這完全取決於情況和你的需要。我會試著給你一些建議來幫助你做出明智的選擇。

為什麼Python 2.7 ?

很棒的社區支持!這是你早年需要的東西。Python 2於2000年末發布，已經使用了超過15年。

過多的三方庫!雖然許多庫都提供了3.x支持，但仍然有很多模塊只能在2.x版本上工作。如果您計劃將Python用於特定的應用程序，比如高度依賴外部模塊的web開發，那麼使用2.7可能會更好。

『柒』 利用python實現數據分析

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煉數成金:Python數據分析。Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言。也是一種功能強大而完善的通用型語言，已經具有十多年的發展歷史，成熟且穩定。Python 具有腳本語言中最豐富和強大的類庫，足以支持絕大多數日常應用。 Python語法簡捷而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，它能夠很輕松的把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）輕松地聯結在一起。

課程將從Python的基本使用方法開始，一步步講解，從ETL到各種數據分析方法的使用，並結合實例，讓學員能從中借鑒學習。

課程目錄：

Python基礎

Python的概覽——Python的基本介紹、安裝與基本語法、變數類型與運算符

了解Python流程式控制制——條件、循環語句與其他語句

常用函數——函數的定義與使用方法、主要內置函數的介紹

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『捌』 如何利用python進行數據分析

作者Wes McKinney是pandas庫的主要作者，所以本書也可以作為利用Python實現數據密集型應用的科學計算實踐指南。本書適合剛剛接觸Python的分析人員以及剛剛接觸科學計算的Python程序員。
•將IPython這個互動式Shell作為你的首要開發環境。
•學習NumPy（Numerical Python）的基礎和高級知識。
•從pandas庫的數據分析工具開始。
•利用高性能工具對數據進行載入、清理、轉換、合並以及重塑。
•利用matplotlib創建散點圖以及靜態或互動式的可視化結果。
•利用pandas的groupby功能對數據集進行切片、切塊和匯總操作。
•處理各種各樣的時間序列數據。
•通過詳細的案例學習如何解決Web分析、社會科學、金融學以及經•濟學等領域的問題。

『玖』 怎樣用 Python 進行數據分析

做數據分析，首先你要知道有哪些數據分析的方法，然後才是用Python去調用這些方法
那Python有哪些庫類是能做數據分析的，很多，pandas，sklearn等等
所以你首先要裝一個anaconda套件，它包含了幾乎所有的Python數據分析工具，
之後再學怎麼分析。

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《Python金融大數據分析》（[德] 伊夫·希爾皮斯科）電子書網盤下載免費在線閱讀

資源鏈接：

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書名：Python金融大數據分析

作者：[德] 伊夫·希爾皮斯科

譯者：姚軍

豆瓣評分：7.7

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2015-12

頁數：511

內容簡介：唯一一本詳細講解使用Python分析處理金融大數據的專業圖書；金融應用開發領域從業人員必讀。

Python憑借其簡單、易讀、可擴展性以及擁有巨大而活躍的科學計算社區，在需要分析、處理大量數據的金融行業得到了廣泛而迅速的應用，並且成為該行業開發核心應用的首選編程語言。《Python金融大數據分析》提供了使用Python進行數據分析，以及開發相關應用程序的技巧和工具。

《Python金融大數據分析》總計分為3部分，共19章，第1部分介紹了Python在金融學中的應用，其內容涵蓋了Python用於金融行業的原因、Python的基礎架構和工具，以及Python在計量金融學中的一些具體入門實例；第2部分介紹了金融分析和應用程序開發中最重要的Python庫、技術和方法，其內容涵蓋了Python的數據類型和結構、用matplotlib進行數據可視化、金融時間序列數據處理、高性能輸入/輸出操作、高性能的Python技術和庫、金融學中需要的多種數學工具、隨機數生成和隨機過程模擬、Python統計學應用、Python和Excel的集成、Python面向對象編程和GUI的開發、Python與Web技術的集成，以及基於Web應用和Web服務的開發；第3部分關注的是蒙特卡洛模擬期權與衍生品定價實際應用的開發工作，其內容涵蓋了估值框架的介紹、金融模型的模擬、衍生品的估值、投資組合的估值、波動率期權等知識。

《Python金融大數據分析》適合對使用Python進行大數據分析、處理感興趣的金融行業開發人員閱讀。

作者簡介：Yves Hilpsch是Python Quants（德國）股份有限公司的創始人和任事股東，也是Python Quants（紐約）有限責任公司的共同創辦人。該集團提供基於Python的金融和衍生品分析軟體（參見http://pythonquants.com，http://quant-platfrom.com和http://dx-analytics.com），以及和Python及金融相關的咨詢、開發和培訓服務。

Yves還是Derivatives Analytics with Python（Wiley Finance，2015）的作者。作為獲得數理金融學博士學位的商業管理專業研究生，他在薩爾州大學講授計算金融學中的數值化方法課程。