2024年二蛋赠书二十期：《Python数据分析》

目前不少企业均高度关注企业数字化，部分企业数字化的过程已经在进行中，数字化在提高企业运行效率、科学决策、转变经营模式等方面起到了重要作用，Python作为免费开源的数据处理工具，在企业数字化中扮演着重要的角色，无论是数据汇总和清洗，还是数据分析、数据呈现等方面，python都能够轻松实现。同时Python应用成本低廉，这使得更多的企业倾向于使用python。

四、Python是AI发展的重要通道之一

2023年以来，AI在全球发展风起云涌，以chatGPT为代表的AI技术发展进入了一个快车道，在AI开发和应用工具上，Python是一个重要的基础工具。实际上，大多数AI相关的模型和算法，在python中都已经有实现，包括人脸识别、语音识别、模式识别、数据预测等，因此掌握了Python之后，就意味着掌握了AI开发的一个重要工具。

总之，对于Python的学习和掌握为开发者提供了一个高效、灵活的应用开发新范式。通过掌握Python的使用方法和结合自定义开发，开发者可以快速构建出功能丰富、性能优良的应用。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，基于Python的开发未来会发挥更大的作用。

编辑推荐

编程材料可以从这本书了解到，Python应该有哪些功能点，以及基于Python的应用是如何从 0 到 1 开发出来的。

Python提供庞大而且强大的库文件的集合，可提升开发速度，降低开发门槛，让非技术人员也可以自己开发应用。本书不仅包含详细的代码实现，还从编程初学者的视角出发，详细介绍Python编程工具的环境、python代码的调试过程以及程序调试思路，以帮助初学者能够快速上手Python编程。

内容简介

本书分为两大部分：

第一部分（第1~7章）为Python数据分析基础篇，主要介绍Python的工作环境、编程基础、Excel数据文件的操作、Pandas数据包的应用等。对于编程菜鸟，这部分内容是必学内容，不仅可以帮助大家快速掌握Python编程的基础知识，还能快速入门数据操作和分析。学完这部分内容，读者就可以应对工作中大部分初级Python数据分析类工作。

第二部分（第8~15章）为Python数据分析高级篇，着重介绍Python在诸多数据分析模型中的应用，包括数据预处理、相关与回归、分类、决策树、关联分析、降维等重要和经典的数据模型，另外还介绍了爬虫的诸多案例和实践。对于有了一定

Python编程基础的老鸟，可以直接从这部分开始阅读，通过学习这部分内容，可以快速掌握各种Python数据分析高级技法，成长为中高级数据分析人员。

作者简介

纪贺元
本科毕业于大连理工大学计算机系，硕士毕业于复旦大学。长期从事数据分析培训和咨询工作，擅长Excel、VBA、Python、Sql、Powerbi工具等的开发和培训。精通统计分析和数据建模，擅长数据分析、数据建模和优化、机器学习和深度学习等。

Python基础篇	1

第1章 学习Python的好处 2

1.1 Python的特色 2

1.1.1语句简单易懂 3

1.1.2 几乎包罗万象的包 4

1.1.3 超高的知名度和应用面 5

1.2 学习Python的收获 6

1.2.1 工作效率的提升 6

1.2.2 工作能力增强 6

1.2.3职业竞争力的提高 7

1.3 如何高效地学习Python 7

1.3.1 打好编程基础 7

1.3.2 多攒代码 7

1.3.3 学会并且精通代码调试 8

1.3.4 伤其五指不如断其一指 8

第2章 Python的工作环境 10

2.1 Python工作环境的构成 10

2.1.1 Python的核心软件 10

2.1.2 Anaconda 11

2.1.3 IDE工具 12

2.2 安装过程中的常见问题 12

2.3 Python中的两种解释器 13

2.4 包的安装 20

2.4.1 在线安装 20

2.4.2 离线安装 21

2.5 Pycharm中的解释器配置 24

2.5.1 两种解释器在Pycharm中的配置方法 24

2.5.2 Anaconda中第三方包的配置 29

2.6 编译py文件生成.exe文件 31

第3章 适合小白的Python编程基础 35

3.1 与文件系统相关的5个常见问题 35

3.2 编码格式 40

3.3 Python编程中的一些特殊之处 42

3.4 Python中的数据结构 43

3.4.1 序列 43

3.4.2 列表 45

3.4.3 元祖 47

3.3.5 集合 53

3.5 Python基础语句 54

第4章 Python编程调试能力 58

4.1 程序调试的几个常识 58

4.2 Python代码常见错误类型 58

4.3程序调试方法 59

4.3.1 程序调试的基本操作 59

4.3.2 程序调试的基本方法 73

第5章 Excel和txt文件的读写操作 75

5.1 text文件读写包 75

5.2 Excel读写的四重循环 76

5.3 openpyxl包 78

5.4 xlsxwriter包 81

第6章 数据处理神器pandas 84

6.1 pandas的安装 84

6.2 pandas的数据结构 85

6.3 pandas数据处理 89

6.3.1 从Excel文件读取数据 89

6.3.2 切片 90

6.3.3 排序、筛选与分类汇总 92

6.3.4 数据合并 97

6.4 pandas统计分析 102

6.4.1统计分析指标 102

6.4.2 pandas绘图 107

6.5 其他功能 107

第7章 Matplotlib图形呈现包 109

7.1 Matplotlib包介绍 109

7.2 Matplotlib包绘制常用线形的方法 109

7.2.1 折线图 109

7.2.2 散点图 117

7.2.3 柱状图 117

7.2.4 饼图 118

7.2.5 直方图 122

7.3 图的部件绘制代码 123

7.4 绘图综合示例 127

Python数据分析高级篇 130

第8章 数据预处理 131

8.1数据预处理的目标和方法 131

8.1.1 缩放法 131

8.1.2 分段转换 135

8.1.3 定性数据定量化 136

8.1.4 数据填充 137

8.2 Python数据预处理的方法 138

第9章 数据分析的常见问题和方法 141

9.1 数据分析的常见问题 141

9.1.1 数据采集问题 141

9.1.2 数据描述问题 142

9.1.3 数据间关系的界定和挖掘问题 142

9.1.4 时间序列（预测）问题 142

9.2 数据分析的常见方法 143

9.2.1 标识分析法 143

9.2.2 排序分析方法 144

9.2.3 漏斗分析方法 144

9.2.4 二八分析法 146

9.2.5 异常值分析法 147

9.2.6 对比分析法 152

9.2.7 分组（类）分析法 155

9.2.8 因果关系判断法 155

9.2.9 假设排除分析法 156

9.2.10 趋势分析法 156

第10章 相关与回归 158

10.1相关 158

10.1.1相关分析的含义 158

10.1.2相关分析在Excel软件中的实现 159

10.1.3相关分析的Python代码实现 164

10.2回归 167

10.2.1线性回归 168

10.2.2非线性回归 171

10.2.3多元线性回归 173

10.2.4 Logistic回归 175

第11章 分类 178

11.1 KNN邻近算法 178

11.2 聚类原理 181

11.3 聚类在Python中的实现 183

第12章 决策树 186

12.1 决策树原理 186

12.2 决策树代码解析 187

第13章 关联分析 194



### 一、网安学习成长路线图


网安所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。  
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### 三、精品网安学习书籍


当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。  
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最后就是大家最关心的网络安全面试题板块  
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