《从零开始利用Excel与Python进行数据分析》是由北京大学出版社出版的一本关于Python数据分析方面的书籍，作者是兰一杰，主要介绍了关于Excel、Python、数据分析方面的知识内容，目前在Python数据分析类书籍综合评分为：7.2分。
书籍介绍
编辑推荐
系统：讲解数据分析自动化办公全流程。
经典：笔者8年数据分析经验无保留呈现。
深入：基于3套框架方法，层层剥茧式讲解。
实战：结合办公场景，包括120多个数据分析实战案例。
内容简介
《从零开始利用Excel与Python进行数据分析》介绍了数据分析的方法和步骤，并分别通过Excel和Python实施和对比。通过《从零开始利用Excel与Python进行数据分析》一方面可以拓宽对Excel功能的认识，另一方面可以学习和掌握Python的基础操作。
《从零开始利用Excel与Python进行数据分析》分为 11 章，涵盖的主要内容有Excel和Python在数据分析领域的定位与核心功能对比、统计量介绍、Excel与Python实践环境搭建、数据处理与分析的基本方法、ETL方法、数据建模理论、数据挖掘基础、数据可视化的基本方法、分析报告的制作方法。
《从零开始利用Excel与Python进行数据分析》内容由浅入深，注重功能实用性，适合数据分析工作者、相关专业学生、Python初学者、Excel深入学习者阅读。
作者简介
兰一杰，资深软件工程师、项目经理。对Excel小数据、Python大数据、深度学习等有深入研究并能灵活整合运用。多年从事通过Python实施数据化运维、主数据项目、大数据分析项目的开发工作。曾经参与的项目包括：唯思软件 - 客户端开方工程师、VS游戏对战平台客户端开发、广州嘉为科技 - 高级软件开发师、深圳海关数据仓库运维开发项目、万科地产主数据项目、广州时代地产主数据项目、金地地产主数据项目、深圳长城开发科技基础构架自动化项目、中信保诚自动化运维工单化项目、法本信息 - 大数据工程师、广发证券大数据应用分析项目等。
目录
- 第1章 Excel与Python的定位与功能对比
- 1.1 数据分析简介
- 1.2 Excel与Python的特征对比
- 1.3 Excel与Python 的功能范围
- 1.4 Excel 与 Python 的选择和协作
- 第2章 统计量
- 2.1 常用统计量介绍
- 2.2 随机变量及其分布
- 第3章 实践环境的搭建
- 3.1 Excel数据分析环境
- 3.2 Python开发环境
- 3.3 Python基础语法
- 3.4 Excel与Python的整合环境
- 第4章 数据处理与分析
- 4.1 各种统计量的计算
- 4.2 数据分析与概率统计
- 4.3 逻辑运算
- 4.4 文本处理
- 4.5 日期与时间
- 4.6 查找与引用
- 4.7 数学与三角函数
- 4.8 数据的排序、查重、汇总
- 第5章 数据抽取——ETL中的E
- 5.1 连接数据库的配置
- 5.2 使用 Power Query
- 5.3 从数据库抽取数据
- 5.4 从数据文件中读取数据
- 5.5 从互联网获取数据
- 5.6 验证抓取的数据
- 第6章 数据清洗——ETL中的T
- 6.1 问题数据类型与数据清洗方法
- 6.2 使用Python抓取演示用金融数据
- 6.3 数据清洗方法说明
- 6.4 数据清洗实践
- 第7章 数据装载——ETL中的L
- 7.1 数据仓库ETL技术
- 7.2 通过Excel装载数据
- 7.3 通过Python装载数据
- 7.4 数据装载策略
- 第8章 数据建模
- 8.1 数据模型相关概念
- 8.2 使用Power Pivot构建数据模型
- 8.3 使用 SQLAlchemy构建模型
- 8.4 Excel和Python构建关系数据模型对比
- 第9章 数据挖掘
- 9.1 认识数据挖掘
- 9.2 Excel数据挖掘方案
- 9.3 Python数据挖掘方案
- 9.4 scikit-learn操作
- 9.5 具体挖掘算法
- 第10章 数据可视化
- 10.1 数据可视化基础
- 10.2 可视化方案
- 10.3 散点图
- 10.4 饼图
- 10.5 条形图
- 10.6 面积图
- 10.7 折线图
- 10.8 柱形图
- 10.9 特殊可视化图
- 10.10 Excel与Python可视化处理方式对比
- 第11章 分析报告
- 11.1 分析报告基础
- 11.2 Excel数据透视
- 11.3 Excel数据仪表板
- 11.4 安装JupyterLab插件
- 11.5 JupyterLab交互式设计
