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项目1认识数据分析
项目描述
项目分析
项目目标
任务1.1认识 Python 与数据
分析
1.1.1任务描述
1.1.2任务分析
1.1.3任务实现
1.1.4知识巩固
任务1.2认识数据分析类别与
流程
1.2.1任务描述
1.2.2任务分析
任务实现
1.2.4知识巩固
小结
练习
项目2准备数据分析
项目描述
项目分析
项目目标
数据分析环境搭建与
使用
任务描述
任务分析
任务实现
2.1.4知识巩固
任务2.2内置数据结构使用
1202.2.1任务描述
任务分析
任务实现
2.2.4知识巩固
任务2.3序列函数和推导式使用
任务描述
任务分析
任务实现
2.3.4知识巩固
任务2.4函数的使用
2.4.1任务描述
任务分析
任务实现
知识巩固
小结
练习
NumPy的多维数组
处理与存取
项目描述
项目分析
项目目标
任务3.1认识NumPy的多维
3.1.1任务描述
3.1.2任务分析
3.1.3任务实现
3.1.4知识巩固，
任务3.2创建多维数组
3.2.1任务描述
3.2.2任务分析
3.2.3任务实现
3.2.4知识巩固
任务3.3多维数组运算
3.3.1任务描述
3.3.2任务分析
3.3.3任务实现
3.3.4知识巩固
任务3.4多维数组的索引和切片
操作
3.4.1任务描述
3.4.2任务分析
3.4.3任务实现
3.4.4知识巩固
任务3.5多维数组的数据处理与
运算
任务描述
3.5.2任务分析
3.5.3任务实现
3.5.4知识巩固
任务3.6多维数组的操作
3.6.1任务描述
63.6.2任务分析
……
问题1
问题2
问题3
问题4
问题5
问题6
问题7
问题8
问题9
问题10
问题11
结论
参考文献
精彩内容
本书是由百度云智学院与多所双高院校共同编写的人工智能技术应用校企“双元”合作系列教材之一。
从数据中提取信息，探索数据内在规律并形成有效结论，需要使用数据分析技术，这也是高等职业教育人工智能技术应用专业后续课程的基础支撑。本书共包括9个项目：项目1介绍数据分析的概念、学习路径、分类和流程，使读者建立数据分析的总体认识；项目2搭建开发环境Anaconda，使用开发工具Jupyter Notebook，使用内置数据结构、函数和推导式，为数据分析做准备；项目3使用NumPy进行多维数组的创建、运算、操作、存取，面向数组编程，奠定数据分析基础；项目4～项目7使用Pandas进行数据分析；项目8使用Matplotlib图形库进行数据可视化分析；项目9运用所学知识和技术进行数据分析实战演练。
本书以项目任务形式组织教学，由浅入深、图文并茂，着力培养学生的数据思维、学习能力和实践能力，可作为高等职业院校人工智能技术应用、大数据技术、计算机应用技术等相关专业的教材，也可作为Python数据分析及人工智能技术初学者的入门参考书。
占位居中
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