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100 条"Python金融大数据分析（第2版）"搜索结果
Python金融大数据分析（第2版）
Python金融大数据分析（第2版）：第2版
Python经济管理大数据分析 电子书
Python经济管理大数据分析
  • 吴庆源
  • 本书的目的是对经济管理大数据进行Python分析。本书的特征是直接针对经济管理数据库中提取的粗数据，一步步进行数据的清洗和Python分析，更加适合于初学者和现实应用。本书的目标读者主要是经济管理类型专业以及业界经管类工作人员。本书的主要经济管理知识涉及宏观经济、企业财务、企业管理等方面，针对现实运用中对企业经营管理经常需要涉及的分析报告需求，设置Python单比率时间序列分析、多指标比率分析以及
Python金融数据分析与挖掘实战 电子书
Python金融数据分析与挖掘实战
  • 黄恒秋
  • 深入浅出地为你介绍如何使用Python进行金融数据分析、挖掘和量化投资的全过程。
Python大数据分析与挖掘实战（微课版） 电子书
Python大数据分析与挖掘实战（微课版）
  • 黄恒秋 莫洁安 谢东津 张良均 苏颖
  • 本书以应用为导向，将理论与实践相结合，深入浅出地介绍了利用Python进行大数据分析与挖掘的基本知识，以及如何将其应用到具体领域的方法。本书分3篇：基础篇、案例篇和提高篇。基础篇(第1章-第6章)主要介绍Python基础知识及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、深度学习等方面的基础知识；案例篇(第7章-第11章)主要介绍利用Python进行金融、地理信息、交通、文本分析、图像识别等领域
Python数据分析 电子书
Python数据分析
  • 吴道君,朱家荣
  • 本书全面讲解Python数据分析的相关知识和技术，内容包括Python数据分析概述、NumPy数值计算、Matplotlib数据可视化、Pandas数据分析、数据预处理、Sklearn机器学习。　　本书以培养学生编程能力和数据分析能力为目标，注重技术应用能力的培养。　　本书内容充实、结构合理、实用性强，具有明确的应用能力培养目标，易于接受和理解，学完本书后，可以具备数据分析的基本能力。　　本书适合
大数据金融 电子书
大数据金融
  • 本书共包括大数据金融概述、金融大数据的获取与整理、大数据背景下的平台金融、大数据与商业银行、大数据与保险、大数据与证券、供应链金融、大数据与征信、大数据与金融安全九个项目。
财务大数据分析 电子书
财务大数据分析
  • 主编
  • 本书选取某新零售行业的公司为原型，通过整合来自企业经营的大数据和来自互联网的大数据，结合大量丰富的企业管理与业务案例场景，从大数据采集、处理、挖掘、可视化分析，到决策与优化改善，逐步展开，帮助读者了解大数据的技术基础（Python、SQL），掌握大数据采集、处理的方法，具备应用典型的大数据算法进行价值挖掘的能力，具备结合企业经营管理场景进行大数据可视化分析、决策的能力。本书共分为三个部分：第一部分
财务大数据分析 电子书
财务大数据分析
  • 王浩
  • 本教材以理论与实际操作相结合，以厦门科云智慧云平台为依托，以大数据分析通用流程为基础，聚焦于财务大数据分析与可视化工具方法。本书涵盖了Python 基础、数据获取(爬虫)、数据处理(Pandas) 、数据可视化以及财务大数据分析实战演练五个模块。在内容设计中穿插了基于财务实践的编程案例,通过将Python数据分析工具与具体的财务场景相融合,培养学生应用Python进行财务大数据分析的能力。本教材贴
Python商业数据分析 电子书
Python商业数据分析
  • 编著
  • 全书共12章，主要内容包括：商业数据分析概论、Python商业数据存取、Python商业数据图形绘制与可视化、Python描述性统计、Python参数估计、Python参数假设检验、Python相关分析、Python一元线性回归分析、Python多元线性回归分析、Python时间序列分析、Python量化金融数据分析、Python机器学习。
大数据分析与挖掘 电子书
大数据分析与挖掘
  • 石胜飞
  • 数据科学与大数据技术专业系列规划教材。强调概念+算法实践，让你“小数据”上会“算”，“大数据”上“算得快”。
Python大数据应用基础 电子书
Python大数据应用基础
  • 吕会红 邱静怡
  • 本书内容由浅入深，实例指导性强，通过大量的实例讲述Python程序设计基础，同时结合Python语言的特性，讲解各类基于Python的大数据应用实例。本书全部例题代码适用于Python3.6及更高版本。全书共13章，主要内容包括大数据及Python概述，Python基础知识、程序流程控制结构、常用组合数据类型、函数与模块、面向对象程序设计、文件相关操作、数据预处理和数据分析、使用NumPy进行处理
Python数据分析与应用 电子书
Python数据分析与应用
  • 张良均
  • 本书采用了以任务为导向的教学模式，按照解决实际任务的工作流程路线，逐步展开介绍相关的理论知识点，推导生成可行的解决方案，后落实在任务实现环节。全书大部分章节紧扣任务需求展开，不堆积知识点，着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验，帮助读者真正理解与消化Python数据分析与应用。书中案例全部源于企业真实项目，可操作性强，引导读者融会贯通，并提供源代码等相关学习资源，帮助读者快速掌握大数据相关技能。
Python医学数据分析入门 电子书
Python医学数据分析入门
  • 刘文婷
  • 数据分析是当今大数据时代最关键的技术，其广泛应用于包括医学在内的各个领域。
Python数据分析（项目式） 电子书
Python数据分析（项目式）
  • 主编
  • 本书紧跟数据分析的最新发展趋势，基于Python的数据分析平台和工具，介绍数据分析的相关知识与技能。本书共7个项目，分为3部分：基础部分、数据分析部分、机器学习实战部分。基础部分包括项目一和项目二，介绍数据分析环境的搭建，以及NumPy的理论和实践知识；数据分析部分包括项目三~项目六，结合案例介绍数据检查、数据呈现、数据多维化等，涵盖真实数据分析工作的完整流程；机器学习实战部分只包括项目七，利用一
Python财务数据分析 电子书
Python财务数据分析
  • 主编
  • 随着大数据、人工智能等技术的创新迭代速度加快，经济社会数字化转型全面开启，本书旨在培养会计审计人员的数字化、信息化能力，助推会计审计工作运用新技术、融入新时代、实现新突破。本书围绕Python财务数据分析展开编写，整体分为基础篇、应用篇两部分。基础篇包括第1章~第4章内容，系统阐述了Python环境配置、语法基础、财务数据采集与分析、财务数据可视化等基础知识；应用篇包括第5章~第7章内容，本部分结
Python数据分析与挖掘 电子书
Python数据分析与挖掘
  • 杨玲
  • 本书面向大数据应用型人才，以任务为导向，系统地介绍Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例。全书共7章，第1、2章介绍Python数据分析的常用模块及其应用，涵盖NumPy数值计算模块、pandas数据分析模块，较为系统地阐述Python数据分析的方法；第3、4章介绍轻量级的数据交换格式JSON和连接MySQL数据库的pymysql模块，并以此进行数据综合案例的分析；第5章介绍Matplot
Python数据分析与应用（第2版）（微课版） 电子书
Python数据分析与应用（第2版）（微课版）
  • 曾文权，张良均主编
  • 本书共10章，第1章介绍数据分析的概念等相关知识：第2-6章介绍Python数据分析的常用库及其应用，涵盖NumPy数组计算，pandas统计分析，使用pandas进行数据预处理，Matplotlib、seaborm与pyecharts数据可视化，以及使用scikit-learn构建模型，较为全面地阐述Python数据分析方法：第7-9章结合之前所学的数据分析技术，进行企业综合案例数据分析；第10
大数据分析可视化 电子书
大数据分析可视化
  • 李宗伟　主编
  • 本书从大数据可视化的基本概念入手，介绍大数据的采集及预处理、大数据可视化的主要工具及使用相关工具进行可视化分析等方面的内容。《大数据分析可视化》共8章。第1章-第3章主要介绍大数据可视化的基本概念、相关工具和大数据采集及预处理，第4章-第6章主要介绍基本图形制作、极坐标系和平行坐标系下各类图形制作及基本三维图形与地图制作，第7章-第8章主要介绍机器学习可视化图形制作及进阶图形制作。
PySpark大数据分析与应用 电子书
PySpark大数据分析与应用
  • 戴刚
  • 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
Python基础与大数据应用 电子书
Python基础与大数据应用
  • 丁辉
  • 本书分为11章，前6章讲解了Python基本语法和基本应用，后5章系统地讲解了用Python爬取数据、处理数据、分析数据的方法与过程。每章除了丰富的实例外，还设计了来源于实践的项目训练及拓展训练项目。
Python数据分析基础教程 电子书
Python数据分析基础教程
  • 郑丹青
  • 从数据处理的角度来讲解统计分析。
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