Python数据分析畅销书《利用Python进行数据分析》第三版中文版助你成为数据分析师！
- 个人简介
- 什么是数据分析
- 如何自学数据分析
- 书籍推荐
- 作译者简介
- 作者简介
- 译者简介
- 主要变动
- 导读视频：
- 购书链接：
- 参与方式
- 往期赠书回顾
个人简介
🏘️🏘️个人简介：以山河作礼。
🎖️🎖️:Python领域新星创作者，CSDN实力新星认证，阿里云社区专家博主，新星计划导师，数据分析师。
💕💕悲索之人烈焰加身，堕落者不可饶恕。永恒燃烧的羽翼，带我脱离凡间的沉沦。
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什么是数据分析
我们生活在一个数据爆炸的时代，信息和数据的涌入让人感到目眩神迷。然而，通过运用数据分析，我们可以抽丝剥茧地找出可行的方案和不可行的方法，从而沿着最有效的路径走向成功。
那么，什么是数据分析呢？
数据分析是对业务进行流程梳理、指标监控、问题诊断和效果评估的过程，旨在为决策提供支持。通过数据分析，可以实现精细化管理，用数据驱动决策，并在未来的企业决策中发挥基础性作用。
在信息化时代，每个人都可以成为数据分析师。形成数据分析思维会潜移默化地给我们带来许多正向影响：
1）从职业发展的角度来看，形成数据分析思维有助于更全面地了解公司的业务流程，做出正确的决策，并提升管理能力。
2）从生活习惯的角度来看，形成数据分析思维可以帮助我们科学地分配时间，享受更好的生活。
3）从个人素养的角度来看，形成数据分析思维可以提升商业洞察力和逻辑思维能力。
如何自学数据分析
想学习python进行数据分析，这本《利用python进行数据分析》是绕不开的一本书。目前该书根据Python3.10已经更新到第三版。
Python 语言极具吸引力。自从 1991 年诞生以来，Python 如今已经成为最受欢迎的解释型编程语言。
pandas 诞生于2008年。它是由韦斯·迈金尼（Wes McKinney）于2008年开始开发的，最初的目标是为了解决金融数据分析中的一些实际问题。pandas于2009年作为开源项目发布，并逐渐在数据科学和数据分析领域获得了广泛的应用和认可。
书籍推荐
如果你想学习如何使用Python进行数据分析，那么这本《利用Python进行数据分析》是必不可少的一本书。而这本书的作者正是Python数据分析核心pandas库的开发者韦斯·迈金尼。现在，这本30w人都在看的Python数据分析畅销书第三版中文版已经上市！
相比于第二版，第三版多了41页内容，pandas升级为1.4.0、Python升级为3.10。第三版最大的变化是紧贴pandas升级，主要是新增了方法和特性的内容。
《利用Python进行数据分析》这本书的成功绝非偶然。这本书的主角是pandas。从技术上讲，pandas负责处理原始数据，将其规整、清洗后成为高质量的结构化数据，再利用数据进行可视化或模型训练。从业务上讲，pandas上承爬虫，下启机器学习，pandas的两个重要的数据结构Series和DataFrame已成为机器学习中重要的基础数据结构。
《利用Python进行数据分析》这本书的写作质量非常高，得益于本书作者也是pandas库的创作者，本书知识点组织清晰、讲解流畅，文字中间穿插代码、注意事项、图片和表格，所以读起来一点也不枯燥。字里行间还能感受到作者对技术和开源的热爱。
掌握pandas，能为许多工作奠定基础，比如商业分析、金融量化、机器学习。另外，pandas对学校和科研单位的研究者也非常有帮助。
作译者简介
作者简介
Wes McKinney是Voltron Data的联合创始人兼首席技术官、Python数据社区的活跃成员，同时也是在数据分析、金融和统计计算等领域推广使用Python的倡导者。Wes毕业于麻省理工学院，同时也是Apache软件基金会的Apache Arrow和Apache Parquet项目的项目管理委员会成员。
译者简介
陈松，清华大学技术经济研究所副研究员，技术经济大数据实验室技术负责人，参与多项省部级、地区性课题研究。著有《区块链通识课50讲》，译有《DeFi与金融的未来》，具有 4 项国家发明专利。日常维护名为SeanCheney的博客、GitHub和公众号，阅读量上千万。
主要变动
- 基于Python 3.10和pandas 1.4全面更新代码示例。
- 知识点紧跟Python、NumPy、pandas，以及其他项目的最新版本。
- 新增配套在线开源电子版，便于读者随时查看更新。
- 增加对新特性、新工具及方法的介绍。
- 新增大量实际案例。
导读视频：
为方便初学者阅读，译者陈松老师为本书制作了配套导读视频。视频可在B站“IT阅读排行榜”免费观看！
购书链接：
京东：https://item.jd.com/14260998.html
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