《Python数据分析与应用（第2版）》——图书配套资料下载

1. 图书简介

本书内容契合“1+X”证书制度试点工作中的大数据应用开发（Python）职业技能中级证书考核标准，全书以任务为导向，结合大量数据分析工程案例及教学经验，以Python数据分析常用技术和真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍使用Python进行数据分析及应用的重要内容。除第1章外，本书各章都由任务描述、任务分析、实训和课后习题练习等部分组成。全书设计思路以应用为导向，让读者明确如何利用所学知识来解决问题，通过实训和课后习题巩固所学知识，真正理解并能够应用所学知识。全书大部分章节紧扣任务需求展开，不堆积知识点，着重于思路的启发与解决方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验，读者将对Python数据分析与应用技术真正理解与掌握。

全书共10章，第1章介绍了数据分析的基本概念等相关

知识；第2～6章介绍了Python数据分析的常用库及其应用，涵盖NumPy数值计算、pandas统计分析、使用pandas进行数据预处理、使用scikit-learn构建模型，以及Matplotlib、seaborn与pyecharts数据可视化，较为全面地阐述了Python数据分析方法；第7～9章结合之前所学的数据分析技术，进行企业综合案例数据分析。第10章基于去编程化的TipDM数据挖掘建模平台实现客户流失预测。

本书可用于“1+X”证书制度试点工作中的大数据应用开发（Python）职业技能等级证书的教学和培训，也可以作为高校大数据技术类专业的教材和大数据技术爱好者的自学用书。

2. 第2版与第1版的区别

结合近几年Python语言的发展情况和广大读者的意见反馈，本书在保留第1版原书特色的基础上，进行了全面的升级。第2版修订的主要内容如下。

• 将Python版本由Python 3.6.0升级为Python 3.8.5；将Anaconda版本由Anaconda3 4.4.0升级为Anaconda3 2020.11。

• 在每一章中新增了思维导图。

• 第1章新增了seaborn、pyecharts库的概念介绍。

• 第4章与第3章更换了位置。

• 第3章新增了pandas库的介绍。

• 第4章新增了seaborn、pyecharts数据可视化库的绘图基础介绍，以及相应基础图形的绘制方法。

• 第7章的案例更换为“竞赛网站用户分群”。

• 第8章的案例更换为“企业所得税预测分析”。

• 第9章的案例更换为“餐饮企业客户流失预测”。

• 新增了“第10章 基于TipDM数据挖掘建模平台实现客户流失预测”一章。

• 更新了全书正文中的示例，以及实训和课后习题。

• 删除了全书中的“任务实现”。

• 删除了“附录A”和“附录B”。

3. 图书配套资料下载说明

方法：打开云教材（https://book.tipdm.org/）,下载对应的图书资源。