CHAPTER 01 데이터 분석 기초?
1.1 데이터 분석이란??
1.2 데이터 분석의 필요성?
1.3 데이터 분석의 분석 대상은 무엇인가??
1.4 데이터 분석의 일반적인 프로세스?
1.5 데이터 분석 도구: 엑셀과 파이썬?
CHAPTER 02 냄비 확인하기 ― 파이썬 기초 지식
2.1 파이썬이란?
2.2 파이썬 설치
2.3 Jupyter Notebook 소개
2.4 기본 개념
2.5 문자열
2.6 데이터 구조-리스트
2.7 데이터 구조-딕셔너리(dict)
2.8 데이터 구조-튜플
2.9 연산자
2.10 반복문
2.11 조건문
2.12 함수
2.13 고급 기능
2.14 모듈
CHAPTER 03 Pandas 데이터 구조
3.1 Series 데이터 구조
3.2 DataFrame 테이블 형식의 데이터 구조
CHAPTER 04 원재료 준비하기 ― 데이터 소스 가져오기
4.1 외부 데이터 가져오기
4.2 데이터 생성하기
4.34.3 데이터 파악하기
CHAPTER 05 쌀과 야채 씻기 ― 데이터 전처리
5.1 결측값 처리
5.2 중복값 처리
5.3 이상값 검측과 처리
5.4 데이터 유형 변환
5.5 인덱스 설정
CHAPTER 06 요리와 재료 선택하기 ― 데이터 선별
6.1 열 선택하기
6.2 행 선택하기
6.3 행과 열 동시 선택하기
CHAPTER 07 재료 손질하기 ― 데이터 조작
7.1 데이터 바꾸기
7.2 데이터 정렬하기
7.3 데이터 순위 확인하기
7.4 데이터 삭제하기
7.5 숫자 카운트하기
7.6 유일한 데이터 가져오기(중복값을 하나로 표현하기)
7.7 데이터 찾기
7.8 구간 분할하기
7.9 새로운 행 또는 열 삽입하기
7.10 행과 열 바꾸기
7.11 인덱스 재구성하기
7.12 테이블의 길이와 너비 전환하기
7.13 apply( )와 applymap( ) 함수
CHAPTER 08 요리 시작하기 ― 데이터 연산
8.1 산술 연산
8.2 비교 연산
8.3 일괄 연산
8.4 상관성 계산하기
CHAPTER 09 요리 타이머 ― 시계열
9.1 현재 시간 가져오기
9.2 날짜와 시간 형식 지정하기
9.3 문자열과 시간 형식 상호 변환하기
9.4 시간 인덱스
9.5 시간 계산하기
CHAPTER 10 요리 분류 ― 데이터 그룹화/피벗 테이블
10.1 데이터 그룹화
10.2 데이터 피벗 테이블
CHAPTER 11 디저트 과일 접시 준비 ― 다중 테이블 결합
11.1 테이블의 가로 결합
11.2 테이블의 수직 결합
CHAPTER 12 상 차리기 ― 결과 도출
12.1 .xlsx 파일 내보내기
12.2 .csv 파일 내보내기
12.3 파일을 여러 시트로 내보내기
CHAPTER 13 요리 가지런히 놓기 ― 데이터 시각화
13.1 데이터 시각화란?
13.2 데이터 시각화의 기본 과정
13.3 그래프의 기본 구성 요소
13.4 엑셀과 파이썬의 시각화
13.5 캔버스와 좌표계 생성하기
13.6 좌표축 설정하기
13.7 다른 그래프 형식 설정하기
13.8 일반적인 그래프 그리기
13.9 그래프 조합하기
13.10 이중축 그래프 생성
13.11 그래프 스타일 설정
CHAPTER 14 대표적인 데이터 분석 사례
14.1 파이썬을 사용한 보고서 자동화
14.2 이메일 자동으로 보내기
14.3 슈퍼마켓 체인점 관련 데이터 분석
14.4 은행 관련 데이터 분석
CHAPTER 15 NumPy 배열
15.1 NumPy 소개
15.2 NumPy 배열 생성
15.3 NumPy 배열의 기본 속성
15.4 NumPy 배열의 데이터 선택
15.5 NumPy 배열의 데이터 전처리
15.6 NumPy 배열 재구성
15.7 NumPy 배열 병합
15.8 자주 사용하는 데이터 분석 함수
도서소개
저자소개
목차소개
