前言
互联网的飞速发展伴随着海量信息的产生,而海量信息的背后对应的则是海量数据。如何从这些海量数据中获取有价值的信息来供人们学习和工作使用,这就不得不用到大数据挖掘和分析技术。数据可视化分析作为大数据技术的核心一环,其重要性不言而喻。
随着云时代的来临,数据可视化分析技术将具有越来越重要的战略意义。大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,逐渐成为重要的生产要素,人们对于海量数据的运用将预示着新一轮生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。数据可视化分析技术将帮助企业用户在合理时间内攫取、管理、处理、整理海量数据,为企业经营决策提供积极的帮助。数据可视化分析作为数据存储和挖掘分析的前沿技术,已广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略性新兴产业。虽然数据可视化分析目前在国内还处于初级阶段,但是其商业价值已经显现出来,特别是有实践经验的数据可视化分析人才更是成为各企业争夺的热门。为了满足日益增长的数据可视化分析人才需求,很多大学开始尝试开设不同程度的数据可视化分析课程。“数据可视化分析”作为大数据时代的核心技术,必将成为高校数学与统计学专业的重要课程之一。
本书的特色
1.内容全面
本书详细讲解Python数据可视化分析所需要的开发技术,循序渐进的讲解了这些技术的使用方法和技巧,帮助读者快速步入Python 数据分析的高手之列。
2.实例驱动教学
本书采用理论加实例的教学方式,通过对这些实例实现了对知识点的横向切入和纵向比较,让读者有更多的实践演练机会,并且可以从不同的方位展现一个知识点的用法,真正实现了拔高的教学效果。
3.详细介绍了数据分析的流程
本书从一开始便对数据分析的流程进行了详细介绍,而且在讲解中结合了多个实用性很强的数据分析项目案例,带领读者掌握Python数据分析的相关知识,以解决实际工作中的数据分析问题。
4.二维码布局全书,扫码后可以观看讲解视频
本书正文的每一个二级目录都有一个二维码,通过二维码扫描可以观看讲解视频,既包括实例讲解也包括教程讲解,对读者的开发水平实现了拔高处理。
5.贴心提示和注意事项提醒
本书根据需要在各章安排了很多“注意”“说明”和“技巧”等小板块,让读者可以在学习过程中更轻松地理解相关知识点及概念,更快地掌握个别技术的应用技巧。
本书的内容
本书的读者对象
软件工程师。
Python语言初学者。
Python初学者和自学者。
专业数据分析人员。
数据库工程师和管理员。
研发工程师。
大学及中学教育工作者。
致谢
本书在编写过程中,得到了清华大学出版社各位专业编辑们的大力支持,正是各位专业人士们的求实、耐心和效率,才使得本书能够在这么短的时间内出版。另外,也十分感谢我的家人给予的巨大支持。本人水平毕竟有限,书中存在纰漏之处在所难免,诚请读者提出宝贵的意见或建议,以便修订并使之更臻完善。
编 者