《Python数据分析与挖掘实战》附带代码及数据资源

资源摘要信息:"《Python数据分析与挖掘实战》随书源码与数据资源为学习Python在数据分析和挖掘领域的应用提供了实践案例和操作素材。本书是针对数据分析师、数据科学家以及希望在数据分析和挖掘领域深造的Python程序员的实用指南。内容覆盖了Python在数据分析中常用的操作和技能，包括数据获取、清洗、处理、可视化、统计分析、预测建模等主题。 由于第七章、第九章、第十章、第十二章和第十五章的数据文件过大，这些章节的随书资源中仅提供了对应的代码文件，未包含实际的数据文件。这意味着读者需要自行准备或寻找相应章节所需的数据集，以便进行代码的实践和学习。 书中可能涵盖了以下知识点： 1. 数据获取：涉及使用Python爬虫技术从网络上抓取数据，以及从各种格式文件（如CSV、Excel）中读取数据的方法。 2. 数据清洗：包括数据预处理、处理缺失值、异常值、数据归一化、数据转换等。 3. 数据处理：利用Pandas库等工具进行数据筛选、排序、分组、聚合等操作，以及数据透视表的使用。 4. 数据可视化：使用Matplotlib、Seaborn等可视化库将数据通过图形的方式展示出来，帮助分析和解释数据。 5. 统计分析：运用统计学方法对数据集进行分析，可能包括描述性统计、假设检验、相关性分析等。 6. 预测建模：介绍如何利用机器学习算法建立预测模型，包括监督学习和非监督学习算法，如线性回归、决策树、聚类分析等。 7. 实战案例：通过分析实际问题来应用上述技能，可能包括市场分析、社交网络分析、文本分析等案例。 为了使用随书源码和数据，读者需要具备Python编程基础，并熟悉数据分析相关库，例如NumPy、Pandas、Matplotlib等。此外，对于想要深入了解机器学习的读者，还应熟悉scikit-learn等机器学习库。 由于数据文件体积较大，作者可能未包含在随书资源中。因此，读者在使用这些资源时需要额外寻找对应的数据集。数据集的选择和获取对于实验结果和学习效果至关重要。可以通过官方网站、数据仓库或第三方数据服务提供者来寻找合适的数据集。 另外，书中可能还涵盖了如何在不同操作系统上安装Python环境，以及如何配置相关的数据分析和机器学习库等基础知识。 请注意，由于数据文件过大，对这些章节的实践学习会受到一定限制，但仍然可以通过阅读代码和理解其逻辑来进行学习。代码文件本身就是一种有价值的资源，通过分析和修改代码，读者可以加深对Python数据分析和挖掘技术的理解。"