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147千字 字数
2024-12-01 发行日期
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主编推荐语

本书系统介绍了使用Python进行数据分析需要掌握的各项知识。

内容简介

本书涵盖了Python基础知识、网络爬虫技术、正则表达式、BeautifulSoup和JSON、词语切分、自然语言处理、使用NumPy与Pandas处理数据、数据可视化技术、MySQL、机器学习、朴素贝叶斯模型、支持向量机、随机森林、深度学习以及量化投资。本书通过结合数据分析技术的理论知识与Python的实战应用，帮助读者更好地运用Python解决数据分析中的实际问题。

目录

  • 版权信息
  • 前言
  • 第1章 数据分析导论
  • 1.1 面向财经领域的数据分析
  • 1.2 数据分析工作流程与案例赏析
  • 1.3 扩展阅读
  • 第2章 Python基础知识
  • 2.1 数据类型
  • 2.2 运算法则
  • 2.3 条件语句
  • 2.4 循环语句
  • 2.5 终止语句
  • 2.6 函数构造和参数
  • 2.7 扩展阅读
  • 第3章 网络爬虫
  • 3.1 网络爬虫概述
  • 3.2 网页结构
  • 3.3 获取网页内容
  • 3.4 利用爬虫获取股吧评论数据
  • 3.5 扩展阅读
  • 第4章 正则表达式
  • 4.1 初识正则表达式
  • 4.2 正则表达式进阶
  • 4.3 使用正则表达式解析HTML网页
  • 4.4 扩展阅读
  • 第5章 BeautifulSoup和JSON
  • 5.1 BeautifulSoup基本语法
  • 5.2 使用BeautifulSoup解析HTML网页
  • 5.3 JSON
  • 5.4 扩展阅读
  • 第6章 词语切分
  • 6.1 分词简介
  • 6.2 Jieba分词
  • 6.3 读取文件并切词
  • 6.4 下载网页数据并切词
  • 6.5 扩展阅读
  • 第7章 自然语言处理简介
  • 7.1 TF-IDF
  • 7.2 词袋法
  • 7.3 情感分析
  • 7.4 扩展阅读
  • 第8章 使用NumPy进行科学计算
  • 8.1 创建数组
  • 8.2 数组切片
  • 8.3 数组计算
  • 8.4 词语相似度计算
  • 8.5 手写数字案例
  • 8.6 金融案例分析
  • 8.7 扩展阅读
  • 第9章 使用Pandas处理数据
  • 9.1 序列和数据框
  • 9.2 用Pandas处理数据
  • 9.3 用Pandas处理文本数据
  • 9.4 光线传媒股价数据分析
  • 9.5 扩展阅读
  • 第10章 数据可视化
  • 10.1 数据可视化的基本步骤
  • 10.2 Matplotlib可视化
  • 10.3 Pandas可视化
  • 10.4 使用数据可视化探索人们的生活规律
  • 10.5 股票价格的数据可视化
  • 10.6 扩展阅读
  • 第11章 认识MySQL
  • 11.1 数据库基础
  • 11.2 数据库基本操作
  • 11.3 利用MySQL存取csv文件
  • 11.4 使用Python和MySQL存取数据
  • 11.5 扩展阅读
  • 第12章 机器学习介绍
  • 12.1 机器学习概述
  • 12.2 模型评估与选择
  • 12.3 梯度下降
  • 12.4 建立并训练一个模型
  • 12.5 扩展阅读
  • 第13章 朴素贝叶斯模型的应用
  • 13.1 朴素贝叶斯模型
  • 13.2 结合Pandas和Jieba做训练数据准备
  • 13.3 使用朴素贝叶斯做情感分析
  • 13.4 扩展阅读
  • 第14章 支持向量机的应用
  • 14.1 SVM原理简介
  • 14.2 支持向量机的Python代码实现
  • 14.3 基于SVM的个人信贷违约预测
  • 14.4 使用基于合页损失函数的SVM进行情感分类
  • 14.5 扩展阅读
  • 第15章 随机森林的应用
  • 15.1 决策树与随机森林
  • 15.2 情感指标的获取与生成
  • 15.3 数据拼接
  • 15.4 用随机森林做金融市场价格波动预测
  • 15.5 基于量化投资的模型评估指标
  • 15.6 信用评分
  • 15.7 拓展阅读
  • 第16章 深度学习
  • 16.1 感知器与神经网络
  • 16.2 深度学习中的基本模型
  • 16.3 深度学习的发展方向
  • 16.4 扩展阅读
  • 第17章 量化投资
  • 17.1 量化投资概述
  • 17.2 股息率选股策略
  • 17.3 PEG策略
  • 17.4 股息率策略的回测平台代码实践
  • 17.5 扩展阅读A
  • 17.6 扩展阅读B
  • 参考文献
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出版方

机械工业出版社

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。