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엑셀과 비교하며 배우는 파이썬 데이터 분석 (1회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
张俊红 이춘혁, 역
서명 / 저자사항
엑셀과 비교하며 배우는 파이썬 데이터 분석 / 장쥔홍 지음 ; 이춘혁 옮김
발행사항
파주 :   제이펍,   2021  
형태사항
xxii, 306 p. : 삽화, 도표 ; 23 cm
원표제
对比Excel, 轻松学习Python数据分析
ISBN
9791191600117
일반주기
색인수록  
일반주제명
Python
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소장정보

No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 005.133 P999 2021z14 등록번호 111850209 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M

컨텐츠정보

책소개

데이터 분석의 전체 프로세스를 체계적으로 학습할 수 있는 실습서이자 데이터 분석가에게는 꼭 필요한 실전 도구로서 만들어졌다. 어떠한 데이터이든지 처리하고 정리하여 일목요연하게 파악하기 쉽도록 만들어주는 최고의 툴인 엑셀과 파이썬을, 둘 중 어느 것도 놓치지 않고 두 도구의 장점만을 취해 데이터 처리와 분석을 효과적으로 쉽게 해낼 수 있도록 해준다.

중국에서 각종 우수 도서상을 수상하고 베스트셀러로 판매되고 있는, 데이터 분석을 위한 최고의 한 권!

이 책은 데이터 분석의 전체 프로세스를 체계적으로 학습할 수 있는 실습서이자 데이터 분석가에게는 꼭 필요한 실전 도구로서 만들어졌습니다. 어떠한 데이터이든지 처리하고 정리하여 일목요연하게 파악하기 쉽도록 만들어주는 최고의 툴인 엑셀과 파이썬을, 둘 중 어느 것도 놓치지 않고 두 도구의 장점만을 취해 데이터 처리와 분석을 효과적으로 쉽게 해낼 수 있도록 해줍니다. 이 책과 함께라면 데이터를 다루는 그 어떤 업무에서도 빠르고 효율적으로 성과를 낼 수 있을 것입니다.

데이터 분석 + 엑셀 데이터 분석 + 파이썬 데이터 분석을 한 권으로 끝낸다!

이 책은 데이터 분석의 전체 프로세스를 체계적으로 학습할 수 있는 실습서이자 데이터 분석가에게는 꼭 필요한 실전 도구와 같다. 파이썬 데이터 분석, 엑셀 데이터 분석, 그리고 일반적인 데이터 분석을 서로 비교하며 쉽게 배울 수 있도록 구성하였다. 데이터 분석을 위한 절차인 도구 익히기, 데이터 가져오기, 데이터 익히기, 데이터 처리, 데이터 분석, 분석 결과를 엑셀과 파이썬으로 비교하며 구현한다. 또한 그 각각의 과정에서 어떤 것들이 사용될 수 있는지, 과정과 과정 사이에 무슨 연관이 있는지를 알려준다.
아울러, 엑셀 기능과의 비교를 통해 파이썬 구현 코드를 학습하고, 직접 따라 하며 배우는 실습 위주의 구성을 통해서 코딩에 대한 독자들의 두려움을 없앴다. 처음부터 하나씩 따라 하다 보면 데이터 분석의 전 과정을 체계적으로 학습할 수 있을 것이다

이 책의 대상 독자
- 엑셀 또는 파이썬에 익숙하지 않은 데이터 분석가
- 엑셀을 사용하고 있지만 파이썬을 통해 업무 효율을 높이고 싶은 담당자


정보제공 : Aladin

저자소개

장쥔홍(지은이)

인터넷 회사에서 데이터 분석가로 일하고 있으며, 파이썬, SQL, 엑셀을 능숙하게 다룰 수 있어서 데이터 분석뿐만 아니라 머신러닝 분야에서도 두각을 드러내고 있다. 지식 나누기를 좋아하고, 데이터 과학자로서 평생 공부하고, 실천하며, 나누는 삶을 소망하고 있다. 개인 위챗 계정에서 데이터 분석, 머신러닝, 웹 크롤링, 파이썬 프로그래밍에 도움이 되는 정보를 공유하고 있다.

이춘혁(옮긴이)

고려대학교에서 한문학을 전공하며 자연스레 중국어와 일본어를 익히게 되었다. 중국, 스페인, 일본 등에서 생활하며 다양한 문화와 외국어를 접했고, 공부에 매진해 현재 영어/중국어/일본어/스페인어의 이해와 구사가 가능하다. 일본에서 웹과 ADAS 개발 업무를 경험하였으며, 현재는 한국비건인증원에서 웹 시스템 개발자로 일하고 있다. 신기술과 최적화에 관심이 많으며, '젊음을 값진 모험과 바꾸자'는 마음으로 다양한 경험을 하기 위해 노력 중이다.

정보제공 : Aladin

목차

CHAPTER 01 데이터 분석 기초 3
1.1 데이터 분석이란? 3
1.2 데이터 분석의 필요성 3
1.3 데이터 분석의 분석 대상은 무엇인가? 5
1.4 데이터 분석의 일반적인 프로세스 8
1.5 데이터 분석 도구: 엑셀과 파이썬 11

CHAPTER 02 냄비 확인하기 - 파이썬 기초 지식 15
2.1 파이썬이란? 15
2.2 파이썬 설치 16
2.3 Jupyter Notebook 소개 21
2.4 기본 개념 30
2.5 문자열 34
2.6 데이터 구조-리스트 38
2.7 데이터 구조-딕셔너리(dict) 43
2.8 데이터 구조-튜플 45
2.9 연산자 47
2.10 반복문 48
2.11 조건문 50
2.12 함수 53
2.13 고급 기능 56
2.14 모듈 58

CHAPTER 03 Pandas 데이터 구조 59
3.1 Series 데이터 구조 59
3.2 DataFrame 테이블 형식의 데이터 구조 61

CHAPTER 04 원재료 준비하기 - 데이터 소스 가져오기 66
4.1 외부 데이터 가져오기 66
4.2 데이터 생성하기 77
4.34.3 데이터 파악하기 77

CHAPTER 05 쌀과 야채 씻기 - 데이터 전처리 83
5.1 결측값 처리 83
5.2 중복값 처리 89
5.3 이상값 검측과 처리 92
5.4 데이터 유형 변환 94
5.5 인덱스 설정 97

CHAPTER 06 요리와 재료 선택하기 - 데이터 선별 103
6.1 열 선택하기 103
6.2 행 선택하기 106
6.3 행과 열 동시 선택하기 109

CHAPTER 07 재료 손질하기 - 데이터 조작 113
7.1 데이터 바꾸기 113
7.2 데이터 정렬하기 118
7.3 데이터 순위 확인하기 122
7.4 데이터 삭제하기 125
7.5 숫자 카운트하기 128
7.6 유일한 데이터 가져오기(중복값을 하나로 표현하기) 130
7.7 데이터 찾기 130
7.8 구간 분할하기 132
7.9 새로운 행 또는 열 삽입하기 135
7.10 행과 열 바꾸기 136
7.11 인덱스 재구성하기 138
7.12 테이블의 길이와 너비 전환하기 139
7.13 apply( )와 applymap( ) 함수 142

CHAPTER 08 요리 시작하기 - 데이터 연산 144
8.1 산술 연산 144
8.2 비교 연산 146
8.3 일괄 연산 146
8.4 상관성 계산하기 155

CHAPTER 09 요리 타이머 - 시계열 157
9.1 현재 시간 가져오기 157
9.2 날짜와 시간 형식 지정하기 159
9.3 문자열과 시간 형식 상호 변환하기 161
9.4 시간 인덱스 161
9.5 시간 계산하기 165

CHAPTER 10 요리 분류 - 데이터 그룹화/피벗 테이블 168
10.1 데이터 그룹화 168
10.2 데이터 피벗 테이블 174

CHAPTER 11 디저트 과일 접시 준비 - 다중 테이블 결합 179
11.1 테이블의 가로 결합 179
11.2 테이블의 수직 결합 187

CHAPTER 12 상 차리기 - 결과 도출 191
12.1 .xlsx 파일 내보내기 191
12.2 .csv 파일 내보내기 195
12.3 파일을 여러 시트로 내보내기 198

CHAPTER 13 요리 가지런히 놓기 - 데이터 시각화 199
13.1 데이터 시각화란? 199
13.2 데이터 시각화의 기본 과정 199
13.3 그래프의 기본 구성 요소 200
13.4 엑셀과 파이썬의 시각화 202
13.5 캔버스와 좌표계 생성하기 203
13.6 좌표축 설정하기 209
13.7 다른 그래프 형식 설정하기 216
13.8 일반적인 그래프 그리기 226
13.9 그래프 조합하기 251
13.10 이중축 그래프 생성 255
13.11 그래프 스타일 설정 257

CHAPTER 14 대표적인 데이터 분석 사례 263
14.1 파이썬을 사용한 보고서 자동화 263
14.2 이메일 자동으로 보내기 268
14.3 슈퍼마켓 체인점 관련 데이터 분석 271
14.4 은행 관련 데이터 분석 275

CHAPTER 15 NumPy 배열 280
15.1 NumPy 소개 280
15.2 NumPy 배열 생성 281
15.3 NumPy 배열의 기본 속성 286
15.4 NumPy 배열의 데이터 선택 288
15.5 NumPy 배열의 데이터 전처리 292
15.6 NumPy 배열 재구성 293
15.7 NumPy 배열 병합 295
15.8 자주 사용하는 데이터 분석 함수 297

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