本书以“自动售货机”产品销售为主线，共分7个项目。项目1介绍了某企业“自动售货机”的经营困惑，以及“自动售货机”数据分析的流程；项目2为商品的整体销售情况分析；项目3为区域销售情况分析；项目4为商品库存的分析；项目5为用户行为的分析；项目6为商品销售量的预测；项目7介绍了“自动售货机”周报的撰写。
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本书共3章。第1章讲述Python基础知识，包括Python语言基本语法、内置数据类型、Python控制语句、函数和文件操作；第2章讲述Python数据分析，包括Numpy数值计算基础、Numpy数学与算术函数、Numpy中的数据统计与分析、pandas统计分析基础、pandas数据运算、pandas数据载入与预处理；第3章讲述数据可视化，包括matplotlib绘图基础、使用pandas和Sea
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本书主要内容如下：第一部分Python编程基础。第二部分：Python数据分析（Pandas，Numpy等简介、数据收集、数据清洗、数据挖掘、数据分析）。第三部分：Python数据可视化（数据可视化Matplotlib，seaborn等可视化库、财务会计案例、大数据分析案例）。第四部分：Python与自动化控制（简介、正则表达式、文件处理、Python与excel、PythonGUI控制鼠标和键盘
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本书以Python作为开发语言，系统介绍PySpark开发环境搭建流程及基于PySpark进行大数据分析的相关知识。本书条理清晰、重点突出，理论叙述循序渐进、由浅入深。本书共7章，第1?5章包括PySpark大数据分析概述、PySpark安装配置、基于PySpark的DataFrame操作、基于PySpark的流式数据处理、基于PySpark的机器学习库，内容介绍注重理论与实践相结合，通过典型示例
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本书以任务为导向，全面地介绍了数据分析的流程和PowerBI数据分析的应用，详细讲解了使用PowerBI解决企业实际问题的方法。全书共8章，包括数据分析与可视化概述、数据获取、M语言数据预处理、DAX语言数据建模、数据分析与可视化、PowerBI数据分析报表、数据部署、自动售货机综合案列。本书的大部分章节包含了实训与课后习题，通过练习和实践操作，可帮助读者巩固所学的内容。本书可以作为高校数据分析相
