圖書描述
“這本書對想運用Python進行資料分析的新手而言，是很實用的學習資源。這本書的教學風格與練習，可協助初學者體驗Python語言、程式寫作環境，以及一些在這個環境中最重要的套件。”-Wes McKinney, pandas程式庫的創造者
如果你是7.5億Excel使用者其中之一，但想要更進一步運用資料，例如對上百個檔案重復執行類似的分析，或一次結閤許多檔案的資料進行分析；這本實用的指南，將會教導你這位具備遠大理想，但沒有程式寫作經驗的人，使用Python來自動處理與分析各種格式的資料，並且擴展程式的功能。
你不需要具備任何程式設計經驗，當你學習到作者傳授的Python基礎之後，你將有能力編寫簡單的腳本來處理試算錶與資料庫內的資料。你也會學到如何使用一些Python模組來解析檔案、分組資料，以及産生統計結果。
‧學習基本語法，建立並執行自己的Python腳本
‧使用Python的csv模組讀取與解析CSV檔案
‧使用xird模組讀取多個Excel工作錶與活頁簿
‧以MySQL或使用mysqlclient模組執行資料庫作業
‧建立Python應用程式尋找特定的記錄、分組資料及解析文字檔案
‧使用matplotlib、pnadas、ggplot與seaborn建立統計圖錶
‧産生摘要統計，並估算迴歸與分類模型
‧安排腳本的執行時間，在Windows與Mac環境下自動執行它們
著者信息
Clinton Brownley
是任職於Facebook的資料科學專傢，負責各式各樣的資料管綫、統計模型建立及資料視覺化專案，提供資訊並協助大型的資料基礎設施決策。他也是Section on Practice of the Institute for Operations Research and the Management Sciences的理事會成員。
圖書目錄
第2章 以逗號分隔值（CSV）檔案
第3章 Excel 檔
第4章 資料庫
第5章 應用
第6章 圖錶
第7章 描述性統計與模型建立
第8章 排程並自動執行腳本
第9章 你的下一步
附錄A 下載說明
附錄B 練習題解答
參考書目
索引
圖書序言
圖書試讀
用户评价
這本《高效率資料分析：使用Python》完全是我的「夢幻逸品」！我之前花瞭很多時間摸索各種資料分析工具和方法，有時候真的覺得像無頭蒼蠅一樣，不知道該從何下手，或者說，找到的方法效率不高，事倍功半。特別是當我麵對龐大的資料集時，那種無力感更是讓人抓狂。Python的強大之處在於它的模組化和豐富的套件，像是Pandas、NumPy、Matplotlib等等，都是我平常分析的利器。我非常期待這本書能將這些工具巧妙地結閤，教導我們如何從資料的讀取、清洗、轉換，到視覺化和建模，都能達到「高效率」的目標。我猜書中應該會有很多「眉角」和「撇步」，是我過去自己摸索時沒有注意到的，或是根本不知道有這些更聰明的做法。像是如何優化程式碼、如何快速抓取關鍵資訊、如何自動化重複性的任務等等，都是我迫切想學習的。總之，我對這本書的期望值爆錶，相信它一定能成為我資料分析路上的最佳夥伴，讓我的工作效率大幅提升，也能更有信心地麵對各種挑戰！
评分身為一個熱愛學習新知，尤其是關於資料科學的颱灣讀者，我對《高效率資料分析：使用Python》這本書的興趣絕對是滿點！我過去的經驗告訴我，單純知道理論或是一些基礎操作是不夠的，真正能夠在職場上脫穎而齣，關鍵在於「效率」和「實用性」。很多時候，我會發現自己花瞭很多時間在整理和預處理資料，導緻真正能進行深度分析的時間被壓縮，而且很多時候，我也會覺得自己使用的分析方法並不是最有效率的，有時甚至會被一些細節卡住，無法順利推進。因此，當我看到這本書的書名，並且知道它是以Python為工具時，我立刻就產生瞭強烈的購買慾。我非常期待它能提供許多實際的案例和技巧，讓我能夠學到如何運用Python強大的函式庫，例如Pandas、NumPy，甚至是Scikit-learn，來快速、準確地完成資料的清洗、轉換、探索性資料分析（EDA），乃至於初步的模型建構。我相信這本書一定能為我打開一扇通往更高層次資料分析的大門，讓我成為一個更有效率、更有價值的數據分析師。
评分哇，收到這本《高效率資料分析：使用Python》之後，我真的眼睛為之一亮！身為一個長期在業界打滾，每天都在跟數據搏鬥的上班族，對於「高效率」這三個字根本就是我的救命仙丹。平常最怕的就是分析半天，結果報告齣來大傢都看不懂，或是花瞭超多時間在資料清理和前處理上，真正有價值的洞察卻沒多少。這本書光是書名就打中我的痛點瞭，而且是「使用Python」，這個更是我的心頭好！Python 在資料科學領域的強大和普及性，不用我多說，大傢肯定都知道。我一直覺得，如果能把Python的彈性和強大發揮到極緻，資料分析的效率絕對能翻倍再翻倍。所以，我對這本書的期待非常高，希望它能提供一些實際、可操作的方法，讓我能擺脫過去那種「低效率」的分析模式，真正做到「秒懂」數據，並且讓我的分析報告更具說服力，甚至能為公司創造更多價值。這本書的內容，我相信一定會包含許多我亟需的技巧，讓我能夠在競爭激烈的職場上，脫穎而齣！
评分收到《高效率資料分析：使用Python》這本重量級的書籍，簡直是讓我這個在資料分析領域打滾的颱灣人，感到無比的興奮！我平常工作就經常需要處理大量的數據，也試圖透過各種方式來提升分析的效率，但說實在話，有時候真的會覺得力不從心，像是資料的載入、清理、轉換這幾個基本步驟，就可能耗費掉大半的時間，然後真正能夠進行深度挖掘和洞察的時間就所剩無幾瞭。而且，我也常常覺得，有些分析的方法雖然能得到結果，但過程卻不夠精簡，有時甚至會覺得自己還有更聰明的做法，隻是還沒學到。這本書的「高效率」三個字，對我來說簡直就是及時雨！我非常期待書中能深入探討如何善用Python這門強大的語言，以及它豐富的套件，像是Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn等等，來將整個資料分析的流程變得更加順暢、快速且精準。我猜書中一定會包含很多實用的技巧和最佳實踐，例如如何優化程式碼，如何進行自動化的資料處理，如何快速地從數據中提取關鍵的洞察，以及如何有效地將複雜的分析結果視覺化。這本書的齣現，無疑將會大大提升我處理資料的能力，讓我在工作上更加得心應手，也能為團隊和公司創造更多的價值！
评分收到《高效率資料分析：使用Python》這本書，我的內心真的充滿瞭期待！我一直覺得，在現今這個數據驅動的時代，能夠快速、準確地從海量數據中提取有價值的資訊，絕對是一項核心競爭力。過去我常常覺得，雖然我懂一些分析方法，但總是在一些細節上卡關，例如資料的載入、清洗、轉換的過程常常耗費大量時間，而且容易齣錯，這大大影響瞭分析的整體效率。更別提最後的報告呈現，如何用圖錶清晰地傳達分析結果，也是一門學問。這本書的「高效率」字眼，正是我一直在尋找的解決方案。我強烈預期書中會深入探討如何利用Python的強大功能，像是Pandas強大的資料處理能力、NumPy的高效數值運算，以及Matplotlib/Seaborn的彈性視覺化，來優化整個資料分析的流程。我希望它能教我一些「不為人知」的技巧，例如如何寫齣更簡潔、更有效率的程式碼，如何避免常見的錯誤，以及如何快速地建立各種複雜的圖錶，讓我的分析工作事半功倍。這本書絕對是我提升專業技能的絕佳機會！
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