编程书籍推荐：谁说菜鸟不会数据分析（Python篇），由电子工业出版社2019-06-01月出版，本书发行作者信息： 方小敏，张文霖 著此次为第1次发行， 国际标准书号为：9787121364587，品牌为博文视点, 这本书采用平装开本为16开，附件信息：未知，纸张采为胶版纸，全书共有232页字数28万 0000字，值得推荐的Python Book。

此书内容摘要

《谁说菜鸟不会数据分析（Python篇）》从解决工作实际问题出发，提炼总结工作中Python 常用的数据处理、数据分析实战方法与技巧。本书力求通俗易懂地介绍相关知识，在不影响学习理解的前提下，尽可能地避免使用晦涩难懂的Python 编程、统计术语或模型公式。

《谁说菜鸟不会数据分析（Python篇）》定位是带领Python 数据分析初学者入门，并能解决学习、工作中大部分的问题或需求。入门后如还需要进一步进阶学习，可自行扩展阅读相关书籍或资料，学习是永无止境的，正所谓“师傅领进门，修行在个人”。

关于此书作者

方小敏，“数据分析实战”公众号主理人，资深机器学习工程师；曾服务于BAT等知名互联网企业，熟练掌握Python、R、Spark、Hive、TensorFlow等工具进行机器学习。

张文霖，新浪博客“小蚊子数据分析”博主，资深数据分析师，曾服务于国内知名市场研究公司、中国移动等公司，具有多年移动互联网数据分析经验，略懂Excel、PPT、SPSS、水晶易表等工具。

编辑们的推荐

适读人群 ：市场营销、金融、财务、人力资源管理、产品经理；咨询、研究、分析、各级管理人士，甚至可以涵盖所有职场人员。

《谁说菜鸟不会数据分析》系列自面世以来赢得众多有分量的行业奖项，影响几十万读者

Python篇系“小蚊子数据分析”团队精心打磨的又一力作

沈浩教授、《数据化管理》作者黄成明、《统计之美》作者李舰博士、张文彤博士、“路人甲TM”等专家力荐

适合人群

★ 需要提升自身竞争力的职场新人。

★ 从事咨询、研究、分析等专业人士。

★ 在市场营销、产品运营、项目管理、开发运维等工作中需要进行数据分析的人士。

谁说菜鸟不会数据分析（Python篇）图书的目录

第1 章数据分析概况 /1

1.1数据分析定义（What） /2

1.2数据分析作用（Why） /4

1.3数据分析步骤（How） /5

1.3.1明确分析目的和思路 /6

1.3.2数据收集 /7

1.3.3数据处理 /9

1.3.4数据分析 /9

1.3.5数据展现 /10

1.3.6报告撰写 /10

1.4数据分析的三大误区 /12

1.5常用的数据分析工具 /13

1.5.1Excel /13

1.5.2SPSS /14

1.5.3R语言 /15

1.5.4Python语言 /16

第2 章Python 概况 /17

2.1Python简介 /18

2.2Python特点 /19

2.3Python模块 /20

2.3.1函数 /20

2.3.2模块 /24

2.4Python使用场景 /27

2.5Python 2与Python 3 /28

2.6Python与数据 /29

2.7Anaconda简介 /30

2.8安装Anaconda /31

2.8.1下载Anaconda /31

2.8.2安装Anaconda /33

2.9使用Anaconda /37

2.9.1PyCharm 与Spyder /37

2.9.2Anaconda 开始菜单 /38

2.9.3Spyder 工作界面简介 /39

2.9.4项目管理 /40

2.9.5代码提示 /43

2.9.6变量浏览 /44

2.9.7图形查看 /44

2.9.8帮助文档 /45

第3 章编程基础 /47

3.1数据类型 /48

3.1.1数值型 /48

3.1.2字符型 /50

3.1.3逻辑型 /56

3.2赋值和变量 /57

3.2.1赋值和变量 /57

3.2.2变量命名规则 /58

3.3数据结构 /59

3.3.1列表 /59

3.3.2字典 /63

3.3.3序列 /66

3.3.4数据框 /72

3.3.5四种数据结构的区别 /80

3.4向量化运算 /81

3.5for 循环 /83

3.6Python 编程注意事项 /87

第4 章数据处理 /90

4.1数据导入与导出 /91

4.1.1数据导入 /91

4.1.2数据导出 /99

4.2数据清洗 /100

4.2.1数据排序 /101

4.2.2重复数据处理 /102

4.2.3缺失数据处理 /106

4.2.4空格数据处理 /109

4.3数据转换 /110

4.3.1数值转字符 /110

4.3.2字符转数值 /112

4.3.3字符转时间 /113

4.4数据抽取 /115

4.4.1字段拆分 /116

4.4.2记录抽取 /121

4.4.3随机抽样 /127

4.5数据合并 /130

4.5.1记录合并 /130

4.5.2字段合并 /133

4.5.3字段匹配 /135

4.6数据计算 /140

4.6.1简单计算 /140

4.6.2时间计算 /141

4.6.3数据标准化 /142

4.6.4数据分组 /144

第5 章数据分析 /148

5.1对比分析 /149

5.2基本统计分析 /152

5.3分组分析 /155

5.4结构分析 /158

5.5分布分析 /159

5.6交叉分析 /162

5.7RFM 分析 /164

5.8矩阵分析 /173

5.9相关分析 /176

5.10回归分析 /178

5.10.1回归分析简介 /178

5.10.2简单线性回归分析 /180

5.10.3多重线性回归分析 /185

第6 章数据可视化 /189

6.1数据可视化简介 /190

6.1.1什么是数据可视化 /190

6.1.2数据可视化常用图表 /190

6.1.3通过关系选择图表 /191

6.2散点图 /192

6.3矩阵图 /203

6.4折线图 /210

6.5饼图 /215

6.6柱形图 /217

6.7条形图 /222

部分内容试读

《谁说菜鸟不会数据分析》系列图书自上市以来，已拥有数十万读者与粉丝，口口相传，成为职场人士案头必备的参考用书。同时非常荣幸地获得书刊发行业协会授予的“全行业优秀畅销品种”称号，这离不开广大读者的厚爱与支持。有读者告诉我们，每次阅读都会有新的体会与收获，这让我们很开心。

随着云计算、互联网、电子商务和物联网的飞速发展，世界已经逐步迈入大数据时代。数据分析、机器学习等数据技术也相应流行起来，主流的数据技术，都将Python 作为主要的计算工具。Python 越来越被大家熟悉和认可，成为数据分析师的新宠儿，特别是在互联网行业。

市面上Python 数据分析的相关书籍基本上多数由IT 人员编写，写作角度相对侧重技术层面，很多基础知识点和编写的代码并无详细介绍，并且在数据分析思维体系方面相对薄弱，学习门槛非常高，让非IT 专业朋友学起来较为痛苦。

鉴于此，本书作者于2015 年开始提炼总结工作中Python 常用的数据处理、数据分析实战方法与技巧，并录制成了视频课程《Python 数据分析实战》，发布于网易云课堂。课程上线后，受到了大量学员的支持与肯定。同时，课程上线后，根据热心学员的宝贵反馈意见，对课程不断进行升级更新。

通过《Python 数据分析实战》视频课程的录制、升级过程中，沉淀了大量的Python 数据分析实战教学经验。同时大量的学员与读者不断来信咨询希望早日出版《谁说菜鸟不会数据分析（Python篇）》。经过两年时间的打磨，这本书终于与读者见面了。

整个写作过程是艰辛的，但是也很有成就感。

本书从解决工作实际问题出发，提炼总结工作中Python 常用的数据处理、数据分析实战方法与技巧。本书与其他《谁说菜鸟不会数据分析》系列图书一样，力求通俗易懂地介绍相关知识，在不影响学习理解的前提下，尽可能地避免使用晦涩难懂的Python 编程、统计术语或模型公式，如需了解相关的知识，可查阅相关的书籍或资料。

本书的定位是带领Python数据分析初学者入门，并能解决学习、工作中大部分的问题或需求。入门后如还需进一步进阶学习，可自行扩展阅读相关书籍或资料，学习是永无止境的，正所谓“师傅领进门，修行在个人”。

本书结构

本书以数据分析主要流程为主线，介绍如何用Python 进行数据分析。

第1 章数据分析概况：主要通过3W 模型介绍数据分析相关知识，让读者了解与认识数据分析。

第2 章Python 概况： 主要介绍了什么是Python，Python 的特点，Python 的函数与模块，Python 的使用场景，以及Anaconda 的安装与使用，让读者了解与认识Python。

第3 章编程基础：主要介绍了Python 进行数据分析所需要的编程基础，包括数据类型、赋值和变量、数据结构、向量化运算、for 循环，让读者对Python 在数据分析方面的使用有基本的了解与认识。

第4 章数据处理：主要介绍了在Python 中如何使用Pandas 进行数据处理操作，包括数据导入与导出、数据清洗、数据转换、数据抽取、数据合并、数据计算，让读者能够使用Python 进行常用的数据处理操作。

第5 章数据分析：主要介绍了在Python 中如何使用Pandas、sklearn 进行相关的数据分析操作，包括描述统计分析、分组分析、结构分析、分布分析、交叉分析、RFM 分析、矩阵分析、相关分析、回归分析等常用分析方法，让读者能够使用Python进行常用的数据分析操作。

第6 章数据可视化：主要介绍了在Python 中如何使用matplotlib.pyplot 进行常用的数据可视化图形绘制，包括散点图、矩阵图、折线图、饼图、柱形图、条形图，让读者能够使用Python 进行常用的数据可视化图形绘制。

本书主要基于Python 3 进行介绍，故部分方法可能在Python 2 中无法实现。

案例数据下载

本书配套案例数据下载方式：

（1）扫码关注微信订阅号：小蚊子数据分析（wzdata），回复“1”或“Python篇”获取案例数据下载链接

（2）http://blog.sina.com.cn/xiaowenzi22

致谢

感谢广大读者与学员的支持，让笔者下定决心写这本书。在此要衷心感谢成都道然科技有限责任公司的姚新军先生，感谢他的提议和在写作过程中的支持。感谢参与本书优化的朋友：王斌、李伟、范霈璐、李萍、王晓、景小艳、余松。非常感谢本书的插画师朴提的辛苦劳动，您的作品也让本书增色不少。感谢沈浩、张文彤、路人甲、黄成明、阿橙、许树淮、肖骁、严婷、刘志军、崔庆才、齐德胜、数据小人、郑来轶、李舰、gashero、肖凯、郑跃平等书评作者，感谢他们在百忙之中抽空阅读书稿，撰写书评，并提出宝贵意见。最后，要感谢两位作者的家人，感谢他们默默无闻的付出，没有他们的理解与支持，同样也没有本书。尽管我们对书稿进行了多次修改，仍然不可避免地会有疏漏和不足之处，敬请广大读者批评指正，我们会在适当的时间进行修订，以满足更多人的需要。

关于此书评价

本书更是为非专业人士提供了应用Python 进行数据处理的入门途径。在示例和引用的第三方库方面，本书更靠近入门者的习惯，而非专家习惯，使得入门数据分析的过程更加平滑而减少挫折，同时也避免了很多入门者常见的学了Python 却不知道怎么用的难题。在努力降低入门门槛的同时，也没有避开一些常见的难点，比如数据清洗和多种输入输出文件类型的支持，使得本书避免成为一本纯入门的书籍。

——gashero，Python 技术专家

本书将Python 数据分析相关的模块和分析理论相结合，深入浅出地向读者阐述数据分析方法论，无论是对刚入门的业界新手，还是有经验的职场人士，都是工作学习中不可多得的一位良师益友。

——阿橙，“Python 中文社区”微信公众号主理人

Python 现在已经成为数据分析的一大利器，本书从实战出发讲解了一系列使用Python 进行数据分析的必备知识点，书中案例附有详细的案例图示和代码说明，以帮助读者更好地学习和理解。

——崔庆才，《Python 3 网络爬虫开发实战》作者

读完本书，你会发现数据分析的乐趣，它并不是那么枯燥，数据背后的故事简直是太有意思了。从此你将发现：无论是新闻媒体，还是企业报表中的数字将不再孤独，因为他们在那里，在和你说着话！祝愿大家早日练就一颗数据分析的“芯”！

——黄成明，《数据化管理》作者，数据化管理顾问及培训师

由浅入深、循循善诱，是一本真正站在数据分析角度的Python 书籍。

——李舰，《统计之美》作者，统计之都核心成员

这是一本对初学者非常友好的书，它将带你开启数据分析之旅。

——刘志军，“Python 之禅”微信公众号主理人

两年前开始学习数据分析，因为《谁说菜鸟不会数据分析》而入门，这本书对我的影响非常大。书中的各种数据分析案例生动形象，让初学者学习起来没有丝毫的压力。《谁说菜鸟不会数据分析（Python 篇）》这本书仍然延续了系列书的风格，对于希望入门数据分析、想系统学习数据分析方法论的同学来说是一本非常值得一读的书。

——路人甲，“路人甲TM”微信公众号主理人

这是一本非常适合初学者入门的书，书中既讲解了数据分析的思路和统计学的基础知识，又提供了丰富的案例，将方法与应用紧密联系起来，还有详细的可实现的代码供读者练习。另外，这本书不仅可以作为初学者入门之选，其函数涉及之全面、参数介绍之详细，完全可以作为日常学习工作中的工具书来随时查看，是一本数据分析师的“必备宝典”！

——齐德胜，中国气象局华风集团- 华风象辑研发副总监

当谈到用数据解决问题时，我经常用这样的语言去诠释：“如果你不能量化它，你就不能理解它，如果不理解它，就不能控制它，不能控制它，也就不能改变它”。数据无处不在，信息时代的主要特征就是“数据处理”，数据分析正以我们从未想象过的方式影响着日常生活。

在知识经济与信息技术时代，每个人都面临者如何有效地吸收、理解和利用信息的挑战。那些能够有效利用工具从数据中提炼信息、发现知识的人，最终往往成为各行各业的强者！

这本书向我们清晰又友好地介绍了数据分析方法、技巧与工具，欢迎来读一读这本书，或许会给你带来更大的惊喜！

——沈浩教授，中国传媒大学新闻学院博士生导师，

中国传媒大学调查统计研究所所长，

大数据挖掘与社会计算实验室主任，

中国市场研究协会会长

数据分析用Python，学分析工具Python，用好本书就够了，基础知识、方法、流程、案例，应有尽有。

——数据小人，腾讯高级数据分析师，连续创业者

市面上有很多面对初学者的Python 书籍，大多数偏向于介绍语言本身。很多时候学完了语言却不清楚下一步应该做什么，这种情况下就需要有一本能面向具体应用场景，又不是那么厚重的书来带领大家入门。本书把数据分析的细节掰开讲透，一步步地讲清楚了各参数的含义，非常细致和有章法。对于希望从Excel 迁移到Python 的数据分析用户来讲，这是一本不错的入门读物。

——肖凯，ipipgo金服数据技术专家

Python 语言用途广泛，很容易让初学者迷失方向。本书是新手数据分析师的指路标，Python 数据分析入门，请从这本书设定的学习路径开始。

——肖骁，58 同城数据分析师

俗话说万事开头难，入门一门新的编程语言也是一件令人头痛的事。但是这本书既简洁又全面，并且简单易懂的方式重新组织了整个知识体系，让小白的python 入门之路更加平坦。这应该是每一位Python 小白入门的第一本书。

——许树淮，东风本田发动机有限公司 市场数据分析师

这本书基于工作中常用的数据分析实战方法与案例，通过结合Excel、Sql 等实现类比，通俗易懂地介绍Python 的实现方法逻辑，大大降低了学习门槛，本书堪称Python 数据分析入门不二之xuan！

——严婷，猎聘网 数据分析师

统计学是一门很难，但是很有趣，更很有用的工具学科。懂得如何使用他的人总是乐在其中，而尚未入门的人则畏之如虎。国内讲述统计学理论，以及讲述统计软件操作的书籍可谓汗牛充栋，但是多数流于理论，疏于应用和实践指导。存在着明显未被满足的读者需求。

近年来随着信息技术的普及，各行各业的业务数据自动化趋势愈来愈明显，使得数据分析的需求开始从统计专业人士向各行业人员全面扩展。在此背景之下，一本能够深入浅出，从实际应用的角度介绍基本统计分析知识的书就变得很有必要。

本书在理论和实践的平衡方面做了很有价值的尝试，基于很为普及的5W2H、PEST等数据分析方法论为指导，深入浅出的介绍了如何满足具体工作中的常见统计分析需求，对于需要应用统计分析，但是又未接受过这方面系统培训的读者来说，本书应当是一本非常合适的数据分析入门教材。

——张文彤博士，上海昊鲲企业管理咨询有限公司合伙人

此书秉承《谁说菜鸟不会数据分析》系列图书的特点，结构有层次、内容全面、通俗易懂，一步步引导你走进数据分析的世界、手把手教你如何使用Python 进行数据处理、数据分析和数据呈现。针对数据分析新人，是一本从了解数据分析到自己动手操作、逐步递进的好图书。

——郑来轶，数据分析网创始人，JollyChic 数据分析总监

迈入大数据时代后，就理论研究和实践创新而言，Python 都已成为重要的数据分析工具。本书通过完整的结构、清晰的构思、严谨的逻辑、生动的语言，为初学者设计了一条学习和使用Python 的有效路径。

——郑跃平，中山大学政务学院助理教授

书摘内容

暂无.

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