《Python数据分析项目全程实录》精选不同行业、不同分析方法以及机器学习等方向的12个热门Python数据分析项目。这些项目既可以作为练手项目，也可以应用于实际数据分析工作中，其中的机器学习还可作为参赛项目的参考。总体来说，这些项目的实用性都非常强。具体项目包含：热销产品销售数据统计分析、篮坛薪酬揭秘：球员位置与薪资数据的深度分析、股海秘籍：股票行情数据分析之旅、京东某商家的销售评价数据分析、商城注册用户数据探索分析、自媒体账号内容数据分析、汽车数据可视化与相关性分析、抖音电商数据分析系统、会员数据化运营RFM分析实战、商超购物Apriori关联分析、基于K-Means算法实现鸢尾花聚类分析、电视节目数据分析系统。本书从数据分析、机器学习的角度出发，按照项目开发的顺序，系统、全面地讲解每一个项目的开发实现过程。体例上，每章一个项目，统一采用开发背景系统设计技术准备各功能模块实现项目运行源码下载的形式完整呈现项目，给读者明确的成就感，可以让读者快速积累实际数据分析经验与技巧，早日实现就业目标。

丛书说明：软件项目开发全程实录丛书第1版于2008年6月出版，因其定位于项目开发案例、面向实际开发应用，并解决了社会需求和高校课程设置相对脱节的痛点，在软件项目开发类图书市场上产生了很大的反响，在全国软件项目开发零售图书排行榜中名列前茅。
软件项目开发全程实录丛书第2版于2011年1月出版，第3版于2013年10月出版，第4版于2018年5月出版。经过十六年的锤炼打造，不仅深受广大程序员的喜爱，还被百余所高校选为计算机科学、软件工程等相关专业的教材及教学参考用书，更被广大高校学子用作毕业设计和工作实习的参考用书。
软件项目开发全程实录丛书第5版在继承前4版所有优点的基础上，进行了大幅度的改版升级。首先，结合当前技术发展的最新趋势与市场需求，增加了程序员求职急需的新图书品种；其次，对图书内容进行了深度更新、优化，新增了当前热门的流行项目，优化了原有经典项目，将开发环境和工具更新为目前的新版本等，使之更与时代接轨，更适合读者学习；最后，录制了全新的项目精讲视频，并配备了更加丰富的学习资源与服务，可以给读者带来更好的项目学习及使用体验。
现如今，数据分析已经广泛应用于各行各业，成为许多商家和企业不可或缺的一部分。无论是金融、医疗、教育、制造还是零售等行业，都需要数据分析来帮助人们做出判断，以便采取适当的措施。对于企业和商家来说，数据分析可以帮助企业更好地理解市场需求、制定营销策略、提升运营水平，并为决策者提供战略参考等。
作为数据分析工具，Python无疑是最佳之选，因为它不仅简单易学、数据处理高效，而且对于初学者来说容易上手。在科学计算、数据分析、数据可视化、数据挖掘和机器学习等方面，Python占据了越来越重要的地位。本书以中小型项目为载体，带领读者亲身体验数据分析在各个领域应用的实际过程，从而提升数据分析技能和项目经验，掌握各种分析方法以及机器学习技术。全书内容不是枯燥的语法和陌生的术语，而是一步一步地引导读者实现一个个热门的项目，从而激发读者学习数据分析的兴趣，将被动学习转变为主动学习。另外，本书的项目开发过程完整，不仅可以应用于实际工作，还可以作为数据分析师以及从事数据相关工作的人员提升数据分析项目经验的工具书，同时可以作为大学生毕业设计的项目参考用书。
本书内容
本书提供不同行业、不同分析方法以及机器学习等方向的12个热门Python数据分析项目，具体项目包括：热销产品销售数据统计分析、篮坛薪酬揭秘：球员位置与薪资数据的深度分析、股海秘籍：股票行情数据分析之旅、京东某商家的销售评价数据分析、商城注册用户数据探索分析、自媒体账号内容数据分析、汽车数据可视化与相关性分析、抖音电商数据分析系统、会员数据化运营RFM分析实战、商超购物Apriori关联分析、基于K-Means算法实现鸢尾花聚类分析、电视节目数据分析系统。
本书特点
（1）项目典型。本书精选12个热点项目。这些项目均是当前实际开发领域常见的热门项目，且每个项目均从实际应用角度出发，进行系统性的讲解，旨在帮助读者通过项目学习，积累丰富的数据分析经验。
（2）流程清晰。本书项目从软件工程的角度出发，统一采用开发背景系统设计技术准备各功能模块实现项目运行源码下载的形式呈现内容，这样的结构让读者能够更加清晰地了解项目的完整开发流程，从而增强读者的成就感和自信心。
（3）技术新颖。本书所有项目的实现技术均采用目前业内推荐使用的最新稳定版本，确保了技术与时俱进，并且具有极强的实用性。同时，每个项目都配备了技术准备一节，其中对项目中用到的Python数据分析基本技术点、高级应用、第三方库等进行了精要讲解。这些内容在Python数据分析基础和项目开发之间搭建了有效的桥梁，为仅有Python数据分析基础的初级编程人员参与数据分析项目扫清了障碍。
（4）栏目精彩。本书根据项目学习的需要，在每个项目讲解过程的关键位置添加了注意说明等特色栏目，点拨项目的开发要点和精华，以便读者能更快地掌握相关技术的应用技巧。
（5）源码下载。本书在每个项目的最后都安排了源码下载一节，读者可以通过扫描对应二维码下载对应项目的完整源码，从而方便学习和参考。
（6）项目视频。本书为每个项目都提供了开发及使用微视频，使读者能够更加轻松地搭建、运行、使用项目，并且可以随时随地进行查看和学习。
读者对象：数据分析爱好者；高等院校的教师；Python爱好者；IT培训机构的教师与学员；提升数据分析技能的职场人员；数据分析师；参加毕业设计的学生；编程爱好者。
资源与服务
本书提供了大量的辅助学习资源，同时还提供了专业的知识拓展与答疑服务，旨在帮助读者提高学习效率并解决学习过程中遇到的各种疑难问题。读者需要刮开图书封底的防盗码（刮刮卡），扫描并绑定微信，获取学习权限。
（1）开发环境搭建视频。搭建环境对于项目开发非常重要，它确保了项目开发在一致的环境下进行，减少了因环境差异导致的错误和冲突。通过搭建开发环境，可以方便地管理项目依赖，提高开发效率。本书提供了开发环境搭建讲解视频，可以引导读者快速准确地搭建本书项目的开发环境。
（2）项目精讲视频。本书每个项目均配有对应的项目精讲微视频，主要针对项目的需求背景、应用价值、功能结构、业务流程、实现逻辑以及所用到的核心技术点进行精要讲解，可以帮助读者了解项目概要，把握项目要领，快速进入学习状态。
（3）项目源码。本书每章一个项目，系统全面地讲解了该项目的设计及实现过程。为了方便读者学习，本书提供了完整的项目源码（包含项目中用到的所有素材，如图片、数据表等）。
（4）AI辅助开发手册。在人工智能浪潮的席卷之下，AI大模型工具呈现百花齐放之态，辅助编程开发的代码助手类工具不断涌现，可为开发人员提供技术点问答、代码查错、辅助开发等非常实用的服务，极大地提高了编程学习和开发效率。为了帮助读者快速熟悉并使用这些工具，本书专门精心配备了电子版的《AI辅助开发手册》，不仅为读者提供各个主流大语言模型的使用指南，而且详细讲解文心快码（Baidu Comate）、通义灵码、腾讯云AI代码助手、iFlyCode等专业的智能代码助手的使用方法。
（5）代码查错器。为了进一步帮助读者提升学习效率，培养良好的编码习惯，本书配备了由明日科技自主开发的代码查错器。读者可以将本书的项目源码保存为对应的txt文件，存放到代码查错器的对应文件夹中，然后自己编写相应的实现代码并与项目源码进行比对，快速找出自己编写的代码与源码不一致或者发生错误的地方。
（6）Python开发资源库。本书配备了强大的线上Python开发资源库，包括技术资源库、技巧资源库、实例资源库、项目资源库、源码资源库、视频资源库。
（7）Python面试资源库。本书配备了Python面试资源库，精心汇编了大量企业面试真题，是求职面试的绝佳指南。
（8）教学PPT。本书配备了精美的教学PPT，可供高校教师和培训机构讲师备课使用，也可供读者做知识梳理。
（9）学习答疑。在学习过程中，读者难免会遇到各种疑难问题。本书配有完善的新媒体学习矩阵，可为读者提供专业的知识拓展与答疑服务。
致读者
在编写本书的过程中，我们始终本着科学、严谨的态度，力求精益求精，但疏漏之处在所难免，敬请广大读者批评指正。
感谢您选择本书，希望本书能成为您的良师益友，成为您步入编程高手之路的踏脚石。
宝剑锋从磨砺出，梅花香自苦寒来。祝读书快乐！

明日科技，全称是吉林省明日科技有限公司，是一家专业从事软件开发、教育培训以及软件开发教育资源整合的高科技公司，其编写的教材非常注重选取软件开发中的必需、常用内容，同时也很注重内容的易学、方便性以及相关知识的拓展性，深受读者喜爱。其教材多次荣获全行业优秀畅销品种全国高校出版社优秀畅销书等奖项，多个品种长期位居同类图书销售排行榜的前列。

第1章 热销产品销售数据统计分析 1
pandas numpy matplotlib ABC分类法
1.1 开发背景 1
1.2 系统设计 2
1.2.1 开发环境 2
1.2.2 分析流程 2
1.2.3 功能结构 2
1.3 技术准备 3
1.3.1 技术概览 3
1.3.2 ABC分类法 3
1.4 前期工作 4
1.4.1 开发环境设置 4
1.4.2 安装第三方模块 5
1.4.3 新建项目目录 5
1.4.4 数据准备 5
1.5 数据预处理 6
1.5.1 查看数据信息 6
1.5.2 缺失性分析 8
1.5.3 描述性统计分析 9
1.6 数据统计分析 10
1.6.1 月销售趋势分析 10
1.6.2 热销产品分析（ABC分类法） 12
1.6.3 热销单品环比增长情况分析 14
1.6.4 加购人数和购买数量分析 16
1.6.5 不同种类产品的销量占比情况分析 17
1.6.6 工作日与周末销量对比分析 19
1.7 项目运行 21
1.8 源码下载 22
第2章 篮坛薪酬揭秘：球员位置与薪资数据的深度分析 23
pandas numpy matplotlib seaborn
2.1 开发背景 24
2.2 系统设计 24
2.2.1 开发环境 24
2.2.2 分析流程 24
2.2.3 功能结构 25
2.3 技术准备 25
2.3.1 技术概览 25
2.3.2 详解read_htlm()获取网页数据全过程 25
2.3.3 应用lambda函数快速处理数据 26
2.4 数据准备 27
2.4.1 数据集介绍 27
2.4.2 确定网页数据的结构 28
2.4.3 获取当前数据 29
2.5 数据预处理 30
2.5.1 查看数据 30
2.5.2 数据清洗 31
2.5.3 获取并处理历史数据 33
2.6 基本统计分析 34
2.6.1 2024赛季球员的薪资排行TOP10 34
2.6.2 统计分析各个球队的薪资状况 36
2.6.3 勇士队球员的薪资状况分析 37
2.6.4 箱形图分析实力和战绩TOP5球队的薪资状况 39
2.6.5 对比分析20232024赛季各球队薪资变化 41
2.7 深度分析 42
2.7.1 球员薪资分布密度图 42
2.7.2 分析不同位置球员的薪资状况 43
2.7.3 分析球员位置和薪资的关系 45
2.8 项目运行 46
2.9 源码下载 47
第3章 股海秘籍：股票行情数据分析之旅 48
tushare pandas matplotlib numpy mplfinance
3.1 开发背景 49
3.2 系统设计 49
3.2.1 开发环境 49
3.2.2 分析流程 49
3.2.3 功能结构 50
3.3 技术准备 50
3.3.1 技术概览 50
3.3.2 详解tushare模块获取股票数据 50
3.3.3 mplfinance模块的应用 53
3.4 前期准备 56
3.4.1 新建Jupyter Notebook文件 56
3.4.2 导入必要的库 58
3.4.3 获取股票行情数据 58
3.5 数据加载与预处理 59
3.5.1 数据加载与处理 59
3.5.2 数据查看与缺失性分析 59
3.5.3 描述性统计分析 60
3.5.4 抽取特征数据 61
3.5.5 异常值分析 61
3.5.6 数据归一化处理 61
3.6 数据统计分析 63
3.6.1 可视化股票走势图 63
3.6.2 股票成交量时间序列图 63
3.6.3 股票收盘价与成交量分析 64
3.6.4 股票涨跌情况分析 65
3.6.5 股票k线走势图 66
3.7 股票指标相关性分析 67
3.7.1 散点图矩阵分析 67
3.7.2 相关系数分析 68
3.8 项目运行 70
3.9 源码下载 71
第4章 京东某商家的销售评价数据分析 72
pandas numpy jieba matplotlib pyecharts snownlp
4.1 开发背景 72
4.2 系统设计 73
4.2.1 开发环境 73
4.2.2 分析流程 73
4.2.3 功能结构 73
4.3 技术准备 74
4.3.1 技术概览 74
4.3.2 详解jieba模块 74
4.3.3 绘制词云图 78
4.3.4 snownlp模块的应用 80
4.4 前期准备 82
4.4.1 安装第三方模块 82
4.4.2 新建Jupyter Notebook文件 82
4.4.3 导入必要的库 84
4.4.4 数据加载 84
4.5 数据预处理 84
4.5.1 查看数据 84
4.5.2 缺失性分析 85
4.5.3 数据处理 86
4.5.4 缺失值处理 87
4.5.5 数据类型转换 87
4.6 用户维度分析 88
4.6.1 总体评价状况分析 88
4.6.2 词云图分析差评用户 89
4.6.3 正负面情感对比分析 90
4.6.4 评价数量和评价时间的关系分析 91
4.7 商品维度分析 93
4.7.1 差评商品分析 93
4.7.2 各评价级别商品件数分析 93
4.8 项目运行 94
4.9 源码下载 95
第5章 商城注册用户数据探索分析 96
MySQL sqlalchemy pandas matplotlib
5.1 开发背景 97
5.2 系统设计 97
5.2.1 开发环境 97
5.2.2 分析流程 97
5.2.3 功能结构 97
5.3 技术准备 98
5.3.1 技术概览 98
5.3.2 详解sqlalchemy模块 98
5.3.3 数据类型转换两个核心方法 102
5.3.4 fill_between()函数的应用 102
5.4 导入MySQL数据 103
5.5 数据预处理 105
5.5.1 数据准备 105
5.5.2 sqlalchemy连接MySQL数据库 105
5.5.3 数据检测与处理 106
5.6 用户注册情况分析 107
5.6.1 年度注册用户分析 107
5.6.2 月度注册用户分析 109
5.6.3 小时注册用户分析 110
5.6.4 新注册用户分析 112
5.7 用户活跃情况分析 113
5.7.1 用户登录情况分析 113
5.7.2 用户登录周情况分析 114
5.7.3 用户登录时段分析（工作日） 116
5.7.4 用户登录时段分析（非工作日） 117
5.8 项目运行 118
5.9 源码下载 119
第6章 自媒体账号内容数据分析 120
pandas matplotlib plotly
6.1 开发背景 120
6.2 系统设计 121
6.2.1 开发环境 121
6.2.2 分析流程 121
6.2.3 功能结构 121
6.3 技术准备 122
6.3.1 技术概览 122
6.3.2 pandas查看数据类型 122
6.3.3 详解to_datetime()函数转换时间序列数据 123
6.4 前期准备 125
6.4.1 安装第三方模块 125
6.4.2 新建Jupyter Notebook文件 126
6.4.3 导入必要的库 127
6.4.4 数据准备 127
6.4.5 数据预览 128
6.5 数据预处理 129
6.5.1 数据合并 129
6.5.2 查看数据 130
6.5.3 数据类型转换 130
6.5.4 描述性统计分析 131
6.6 数据统计分析 133
6.6.1 各类别内容阅读人数的集中趋势分析 133
6.6.2 各类别内容数量占比分析 134
6.6.3 箱形图分析各类别内容的阅读人数 135
6.6.4 水平柱形图分析平均展现量 136
6.6.5 箱形图分析内容展现量 137
6.6.6 内容展现量和阅读量的相关性分析 138
6.7 项目运行 139
6.8 源码下载 140
第7章 汽车数据可视化与相关性分析 141
pandas matplotlib seaborn
7.1 开发背景 141
7.2 系统设计 142
7.2.1 开发环境 142
7.2.2 分析流程 142
7.2.3 功能结构 142
7.3 技术准备 143
7.3.1 技术概览 143
7.3.2 盘点seaborn自带的数据集 143
7.3.3 value_counts()方法的应用 147
7.3.4 详解pairplot()函数 147
7.4 前期准备 153
7.4.1 新建项目目录 153
7.4.2 数据准备 153
7.5 数据预处理 154
7.5.1 查看数据 154
7.5.2 缺失值查看与处理 155
7.5.3 描述性统计分析 156
7.6 数据统计分析 156
7.6.1 汽车产地占比情况分析 156
7.6.2 品牌旗下汽车差异情况分析 157
7.7 相关性分析 159
7.7.1 矩阵图分析相关性 159
7.7.2 相关系数分析相关性 160
7.7.3 散点图分析气缸数和马力之间的关系 160
7.7.4 折线图分析气缸数和油耗之间的关系 161
7.7.5 产地和油耗之间的关系 162
7.7.6 车型生产年份和油耗之间的关系 163
7.7.7 油耗、马力和重量之间的关系 164
7.8 项目运行 165
7.9 源码下载 166
第8章 抖音电商数据分析系统 167
pandas numpy pyecharts
8.1 开发背景 168
8.2 系统设计 168
8.2.1 开发环境 168
8.2.2 分析流程 168
8.2.3 功能结构 169
8.3 技术准备 169
8.3.1 技术概览 169
8.3.2 pandas数据美化样式汇总 169
8.3.3 eq()方法详解 172
8.4 前期准备 173
8.4.1 数据准备 173
8.4.2 新建Jupyter Notebook文件 173
8.4.3 导入必要的库 175
8.5 数据预处理 176
8.5.1 查看数据 176
8.5.2 突出显示数据 176
8.5.3 0值检测与处理 177
8.5.4 数据类型转换 177
8.5.5 描述性统计分析 178
8.6 成交数据分析 179
8.6.1 整体情况分析 179
8.6.2 自营/带货订单量分析 179
8.6.3 不同载体订单量分析 180
8.6.4 每日订单量分析 181
8.6.5 商品成交金额分析 182
8.6.6 新老客户成交额对比分析 183
8.7 主播数据分析 184
8.7.1 引流能力分析 184
8.7.2 互动能力分析 185
8.7.3 吸粉能力分析 186
8.7.4 UV价值分析 186
8.8 项目运行 187
8.9 源码下载 188
第9章 会员数据化运营RFM分析实战 189
RFM模型 pandas matplotlib seaborn
9.1 开发背景 189
9.2 系统设计 190
9.2.1 开发环境 190
9.2.2 分析流程 190
9.2.3 功能结构 190
9.3 技术准备 191
9.3.1 技术概览 191
9.3.2 RFM模型 191
9.3.3 随机抽取数据的sample()方法 192
9.3.4 深度解读直方图（histplot()函数） 193
9.4 前期工作 200
9.4.1 新建项目目录 200
9.4.2 数据准备 200
9.5 数据预处理 201
9.5.1 数据预览 201
9.5.2 缺失性分析 202
9.5.3 描述性统计分析 202
9.5.4 数据处理 203
9.5.5 计算RFM值 204
9.6 数据统计分析 205
9.6.1 消费周期分析 205
9.6.2 消费频次分析 206
9.6.3 消费金额分析 206
9.7 会员群体分析 208
9.7.1 RFM模型指标打分 208
9.7.2 会员群体划分 209
9.8 项目运行 210
9.9 源码下载 211
第10章 商超购物Apriori关联分析 212
pandas matplotlib Apriori关联分析 mlxtend
10.1 开发背景 212
10.2 系统设计 213
10.2.1 开发环境 213
10.2.2 分析流程 213
10.2.3 功能结构 213
10.3 技术准备 214
10.3.1 技术概览 214
10.3.2 Apriori关联分析 214
10.3.3 详解mlxtend模块 215
10.4 前期工作 220
10.4.1 新建项目目录 220
10.4.2 数据准备 221
10.5 数据预处理 221
10.5.1 查看数据 221
10.5.2 转换交易日期类型 222
10.5.3 重复值检测与处理 223
10.6 数据统计分析 223
10.6.1 上半年成交金额分析 223
10.6.2 上半年客单价分析 225
10.6.3 顾客客单价占比分析 226
10.7 购物关联分析 227
10.7.1 统计顾客所购买的商品 227
10.7.2 数据one-hot编码 228
10.7.3 Apriori关联分析 229
10.8 项目运行 230
10.9 源码下载 231
第11章 基于K-Means算法实现鸢尾花聚类分析 232
seaborn pandas matplotlib numpy scikit-learn 232
11.1 开发背景 233
11.2 系统设计 233
11.2.1 开发环境 233
11.2.2 分析流程 233
11.2.3 功能结构 234
11.3 技术准备 234
11.3.1 技术概览 234
11.3.2 numpy模块补充知识点 234
11.3.3 深入了解机器学习sklearn模块 237
11.3.4 训练集和测试集划分函数train_test_split()的全面解读 240
11.3.5 模型评估（calinski_harabasz_score()方法） 242
11.4 前期工作 242
11.4.1 安装第三方库 242
11.4.2 新建项目目录 243
11.4.3 认识鸢尾花 243
11.4.4 了解鸢尾花数据集iris 244
11.5 数据预处理 244
11.5.1 加载数据 244
11.5.2 查看数据 245
11.5.3 查看鸢尾花种类 245
11.5.4 描述性统计分析 245
11.5.5 随机抽样 246
11.6 数据统计分析 247
11.6.1 鸢尾花花瓣长度TOP10 247
11.6.2 使用箱形图分析鸢尾花花瓣的长度 248
11.6.3 最常见的鸢尾花花瓣长度 249
11.6.4 直方图分析鸢尾花花瓣长度 250
11.7 相关性分析 251
11.7.1 相关系数分析 251
11.7.2 各特征之间关系矩阵图 252
11.7.3 散点图分析鸢尾花花瓣长度和宽度的关系 253
11.7.4 散点图分析鸢尾花花萼长度和宽度的关系 254
11.7.5 鸢尾花的线性关系分析 255
11.8 鸢尾花聚类分析 256
11.8.1 抽取特征数据 256
11.8.2 划分训练集和测试集 256
11.8.3 基于K-Means算法创建聚类模型 256
11.8.4 聚类模型评估 258
11.8.5 预测鸢尾花种类 258
11.9 项目运行 258
11.10 源码下载 259
第12章 电视节目数据分析系统 260
Qt Designer PyQt5 pandas pyecharts
12.1 开发背景 260
12.2 系统设计 261
12.2.1 开发环境 261
12.2.2 分析流程 261
12.2.3 功能结构 261
12.3 技术准备 262
12.3.1 技术概览 262
12.3.2 可视化设计环境安装与配置 262
12.3.3 Qt Designer入门 264
12.3.4 PyQt5入门知识点总结 267
12.4 前期工作 272
12.4.1 新建项目目录 272
12.4.2 数据准备 273
12.5 主窗体界面 274
12.5.1 功能草图 274
12.5.2 创建主窗体 274
12.5.3 工具栏 275
12.5.4 其他控件 277
12.5.5 将.ui文件转换为.py文件 278
12.6 数据预处理 279
12.6.1 数据预览 279
12.6.2 查看数据 280
12.6.3 描述性统计分析 280
12.7 数据统计分析 281
12.7.1 数据连接模块 281
12.7.2 数据分析及可视化模块 281
12.7.3 显示主窗体模块 284
12.8 项目运行 286
12.9 源码下载 286