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파이썬 데이터 분석 입문 엑셀 및 CSV 파일 처리부터 데이터베이스, 시각화, 통계분석, 자동화까지

클린턴 브라운리 지음 | 한창진 , 이병욱 옮김 | 한빛미디어 | 2017년 10월 25일 출간
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상품상세정보
ISBN 9791162240144(1162240148)
쪽수 368쪽
크기 185 * 237 * 15 mm /654g 판형알림
이 책의 원서/번역서 Foundations for Analytics with Python / Brownley, Clinton W.

책소개

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이 책의 주제어

엑셀의 한계를 넘어 파이썬을 이용한 데이터 분석으로
엑셀은 쉽고 직관적이지만 수백 개의 파일을 다루기는 무리다. 파이썬을 이용하면 엑셀의 한계를 넘어 다양한 형식의 데이터를 가공하고 수많은 파일을 분석할 수 있다. 이 책은 일반인을 위한 파이썬 기초부터 CSV, 엑셀, 데이터베이스의 데이터를 분석하는 파이썬 코드 작성법까지 친절하게 알려준다. 파일 파싱, 그룹화, 통계 산출, 시각화에 필요한 각종 파이썬 라이브러리도 함께 알아본다. 데이터 분석 고수가 되겠다는 의지가 있다면 프로그래밍 경험은 필요 없다.

상세이미지

파이썬 데이터 분석 입문 도서 상세이미지

목차

CHAPTER 1 파이썬 기초
__1.1 파이썬 스크립트를 생성하는 방법
__1.2 파이썬 스크립트 실행 방법
__1.3 명령 줄에서 유용한 팁 몇 가지
__1.4 파이썬 기본 구성 요소
__1.5 텍스트 파일 읽기
__1.6 glob을 이용해 다수의 텍스트 파일 읽기
__1.7 텍스트 파일 쓰기
__1.8 print 문
__1.9 연습 문제

CHAPTER 2 CSV 파일
__2.1 기본 파이썬 대 팬더스
__2.2 CSV 파일 읽고 쓰기(파트1)
__2.3 기본 문자열 파싱이 실패하는 경우
__2.4 CSV 파일 읽고 쓰기(파트2)
__2.5 특정 행을 필터링하기
__2.6 특정 열 선택하기
__2.7 연속된 행 선택하기
__2.8 헤더 추가하기
__2.9 여러 개의 CSV 파일 읽기
__2.10 여러 파일의 데이터 합치기
__2.11 파일에서 데이터 값의 합계 및 평균 계산하기
__2.12 연습 문제

CHAPTER 3 엑셀 파일
__3.1 엑셀 통합 문서 내부 살펴보기
__3.2 단일 워크시트 처리
__3.3 통합 문서의 모든 워크시트 읽기
__3.4 엑셀 통합 문서에서 워크시트 집합 읽기
__3.5 여러 개의 통합 문서 처리하기
__3.6 연습 문제

CHAPTER 4 데이터베이스
__4.1 파이썬 내장 모듈 sqlite3
__4.2 MySQL 데이터베이스
__4.3 연습 문제

CHAPTER 5 응용 작업
__5.1 대량의 파일에서 원하는 집합 찾기
__5.2 CSV 파일에서 카테고리별 통계치 계산하기
__5.3 텍스트 파일에서 카테고리별 통계치 계산하기
__5.4 연습 문제

CHAPTER 6 데이터 시각화
__6.1 matplotlib
__6.2 팬더스
__6.3 ggplot
__6.4 seaborn

CHAPTER 7 기술통계와 모델링
__7.1 데이터셋
__7.2 와인 품질 데이터셋
__7.3 고객 이탈 데이터셋

CHAPTER 8 스크립트 자동 실행 예약하기
__8.1 작업 스케줄러(윈도우)
__8.2 크론 유틸리티(맥 OS 및 유닉스)

CHAPTER 9 더 공부할 것들
__9.1 추가 표준 라이브러리 모듈과 내장 함수
__9.2 파이썬 패키지 인덱스(PyPI) 추가 모듈
__9.3 추가 자료구조
__9.4 더 공부해야 할 것들

출판사 서평

프로그래밍 경험이 없는 입문자를 위한 파이썬 데이터 분석 A to Z
데이터 분석가가 프로그래밍을 배우면 수작업이 불가능한 방대한 규모의 데이터를 처리하고 분석하는 것이 가능해진다. 파이썬을 활용하면 대용량 파일과 다량의 파일을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있다. 여기에 작업 스케줄러 등을 이용하면 파이썬 스크립트를 정해진 주기에 자동으로 실행하는 것도 가능하므로 단순 반복 작업을 줄여 소중한 시간을 아낄 수 있다.
이 책은 데이터 분석을 하고 있지만 프로그래밍 경험은 전혀 없는 사람들을 대상으로 한다. 먼저 프로그래밍 경험이... 더보기

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