10本好書帶你從Python爬蟲小白進階數據分析大神

來源：大數據

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本文為大家準備了數據分析相關好書，助你早日成為Python大神！

[ 導讀 ]吾日三省吾身，過年胖了嗎？情人節過了嗎？髮際線還好嗎？別想這麼多啦，程序員和數據科學家的世界裡，只有Python值得你費腦子！今天為大家準備了10本數據分析相關好書，助你早日成為Python大神！

一、《Python高級數據分析》

作者：薩揚·穆霍帕迪亞

推薦語：

本書包含數據分析實例，涵蓋了從基礎統計學到ETL、深度學習和物聯網的廣泛領域，給出了產業分析項目各個技術方面的概念。

關於作者：

薩揚·穆霍帕迪亞（Sayan Mukhopadhyay）擁有超過13年的行業經驗，對投資銀行、在線支付、在線廣告、IT架構和零售等領域的數據分析應用有著深刻的理解。他的專業領域是在分散式和數據驅動的環境（如實時分析、高頻交易等）中實現高性能計算。

二、《Python數據分析與數據化運營》

作者：宋天龍

推薦語：

一線數據分析專家撰寫，10餘位互聯網大咖和多個數據科學相關組織聯合推薦，包含50個數據工作流知識點，14個數據分析和挖掘主題，8個綜合性運營案例，涵蓋會員、商品、流量、內容4大數據化運營主題，360°把脈運營問題並貼合數據場景落地。

關於作者：

宋天龍（TonySong），資深大數據技術專家，歷任軟通動力集團大數據研究院數據總監、Webtrekk中國區技術和諮詢負責人、國美在線大數據中心經理。擅長數據挖掘、建模、分析與運營，精通端到端的數據價值場景設計、業務需求轉換、數據結構梳理、數據建模與學習，以及數據工程交付。

三、《Python數據分析與挖掘實戰》

作者：張良均 王路 譚立雲 蘇劍林 等

推薦語：

10餘位數據挖掘領域資深專家和科研人員，10餘年大數據挖掘諮詢與實施經驗結晶。從數據挖掘的應用出發，以電力、航空、醫療、互聯網、生產製造以及公共服務等行業真實案例為主線，深入淺出介紹Python數據挖掘建模過程，實踐性極強。

關於作者：

張良均，資深大數據挖掘專家和模式識別專家，高級信息項目管理師，有10多年的大數據挖掘應用、諮詢和培訓經驗。為電信、電力、政府、互聯網、生產製造、零售、銀行、生物、化工、醫藥等多個行業上百家大型企業提供過數據挖掘應用與諮詢服務，實踐經驗非常豐富。此外，他精通Java EE企業級應用開發，著有《神經網路實用教程》《數據挖掘：實用案例分析》《MATLAB數據分析與挖掘實戰》《R語言數據分析與挖掘實戰》等暢銷書。

四、《利用Python進行數據分析》

作者：Wes McKinney

推薦語：

還在苦苦尋覓用Python控制、處理、整理、分析結構化數據的完整課程？本書含有大量的實踐案例，你將學會如何利用各種Python庫（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解決各式各樣的數據分析問題。

關於作者：

Wes McKinney資深數據分析專家，對各種Python庫（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）等都有深入研究，並在大量的實踐中積累了豐富的經驗。撰寫了大量與Python數據分析相關的經典文章，被各大技術社區爭相轉載，是Python和開源技術社區公認的權威人物之一。開發了用於數據分析的著名開源Python庫——pandas，廣獲用戶好評。

五、《Python數據挖掘：概念、方法與實踐》

作者：梅甘·斯誇爾（Megan Squire）

推薦語：

本書使用Python編程語言和基於項目的方法介紹多種常被忽視的數據挖掘概念，如關聯規則、實體匹配、網路分析、文本挖掘和異常檢測。每個章節都全面闡述某種特定數據挖掘技術的基礎知識，提供替代方案以評估其有效性，並用真實的數據實現該技術，幫助你「知其然，知其所以然」，從而邁向數據挖掘專家的道路。

關於作者：

梅甘·斯誇爾（Megan Squire），伊隆大學計算機系教授，其主要研究方向是關於免費及開源軟體製作的數據的收集、清理和分析。她是FLOSSmole.org、 FLOSSdata.org和FLOSSpapers.org項目的領導人。

六、《精通Python網路爬蟲》

作者：韋瑋

推薦語：

以實戰為導向，講透Python網路爬蟲各項核心技術和主流框架，幫助讀者快速、深度掌握網路爬蟲的爬取技術與反爬攻關技巧。

關於作者：

韋瑋，資深Python程序員，精通網路爬蟲的使用和開發，目前擔任重慶韜翔網路科技有限公司聯合創始人兼CEO。此外，他還精通PHP、Java和項目管理方面的技術與知識，並在CSDN、51CTO、極客學院等在線教育機構擔任特聘講師。

七、《Python爬蟲開發與項目實戰》

作者：范傳輝

推薦語：

零基礎學習爬蟲技術，從Python和Web前端基礎開始講起，由淺入深，包含大量案例，實用性強，從靜態網站到動態網站，從單機爬蟲到分散式爬蟲，涵蓋Scrapy和PySpider框架的運用、去重方案的設計和分散式爬蟲的搭建等。

關於作者：

范傳輝，資深網蟲，Python開發者，參與開發了多項網路應用，在實際開發中積累了豐富的實戰經驗,並善於總結，貢獻了多篇技術文章廣受好評。研究興趣是網路安全、爬蟲技術、數據分析、驅動開發等技術。

八、《Python數據分析實戰》

作者：伊凡·伊德里斯（Ivan Idris）

推薦語：

通過140多個實例，詳細講解用Python進行數據分析的各種實用技術及最佳實踐，並包含各種工具的Docker鏡像。

關於作者：

伊凡·伊德里斯（Ivan Idris），實驗物理學碩士。畢業後曾經效力於多家公司，從事Java、數據倉庫開發以及QA分析等方面的工作。目前，他的興趣主要集中在商業智能、大數據和雲計算等領域。Ivan Idris以編寫簡潔可測試的程序代碼以及撰寫有趣的技術文章為樂，著有《NumPy Beginner"s Guide》和《Python Data Analysis》《NumPy Cookbook》《Learning NumPy Array》等書。

九、《Python數據可視化》

作者：科斯·拉曼（Kirthi Raman）

推薦語：

全面講解Python在不同應用領域的可視化方法（2）涵蓋Python的各種繪圖選項，包含大量實際案例。

關於作者：

Kirthi Raman目前擔任Neustar公司首席數據工程師。Kirthi一直從事數據可視化方面的工作，精通JavaScript、Python、R和Java, 是一位傑出的工程師。之前，他曾是Quotient公司首席架構師、數據分析師和信息檢索專家。

十、《Python金融數據分析》

作者：馬偉明（James Ma Weiming）

推薦語：

本書介紹了金融領域常用的模型及編程建模的方法。利用Python強大的科學計算功能改進金融應用程序。編寫建模、交易、定價和分析的基本程序。

關於作者：

James Ma Weiming，畢業於伊利諾理工大學斯圖爾特商學院，獲得金融學碩士學位。他編寫了大量高頻、低延時的開放源代碼程序和工具。在獲得新加坡南洋理工大學計算機工程學士學位和南洋理工學院信息技術專業畢業證書後，James開始在新加坡工作。他從事過外匯和固定收益產品交易，還為一家基金銷售平台開發移動應用程序。

編輯：黃繼彥

校對：林亦霖

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