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100 条"Python:数据科学的手段(第2版)/数据分析与应用丛书"搜索结果
Python:数据科学的手段(第2版)/数据分析与应用丛书
吴喜之,张敏
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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。
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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
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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。
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Python数据分析基础与案例实战
张良均 主编
本书以Python数据分析的常用技术与交通行业真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍了Python数据分析与挖掘技术的重要内容。全书共10章,内容包括绪论、Python数据分析简介、数据获取、数据探索、数据预处理、构建模型、运输车辆驾驶行为分析、公交车站点设置优化分析、铁路站点客流量预测,以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现运输车辆驾驶行为分析。本书大部分章节包含课后习题,通过练习和操作实践,读
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Python数据分析与可视化
高晓燕
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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Python数据分析与可视化
主编
本书采用理论分析和Python编程实战相结合的形式,按照数据分析与可视化的基本步骤,数据分析与可视化的基本理论知识和相应的Python库进行了详细的介绍,让读者能够在了解基本理论知识的同时快速上手实现数据分析与可视化的程序。
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Python数据分析与可视化
宋丽丽
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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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
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新媒体数据分析与应用
段峰峰
本书介绍新媒体数据分析与应用的方法,共包括8章,分别为新媒体数据分析概述、新媒体数据获取、新媒体数据预处理、新媒体数据分析、新媒体数据可视化、数据新闻制作、数据营销推广、网络舆情数据分析与处理。
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Excel商务数据分析与应用
王汉生
本书以实践中商务数据分析工作的基本流程为主线,讲解相关人员在商务数据分析工作中所需掌握的基础知识,并通过“实践练习”环节提升读者应用所学知识来解决实际问题的能力。本书共7章。第1章概要介绍商务数据分析的基本情况,第2章~第6章讲解商务数据分析各个步骤的相关知识点及其应用,第7章要求读者综合应用前面各章内容完整地解决一个实践领域中的问题。本书每章都配备真实案例供读者学习,以增强读者的实战能力。本书配
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数亦有道:Python数据科学指南
翟羽佳
本书以问题为导向,用具体应用场景讲明白如何选择、使用合适的数据科学工具。
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数据科学:理论、方法与Python语言实践
谢健民 黎海波 主编
全书共分为10章,第1-2章介绍了数据科学的基础知识以及数据科学所需的各项技术;第3-5章涵盖了Python的语法基础,函数、模块与组合数据类型,文件读写;第6章介绍了网络爬虫的数据采集及方法;第7-8章重点介绍了数据分析过程中的两个重要模块:numpy和pandas;第9章介绍了数据可视化与应用;第10章结合之前的内容,以一个综合案例进行了实战分析。本书配有电子课件、电子教案、教学大纲、习题答案
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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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Python可视化数据分析
李迎
本书是从实践出发,同时结合一线教师的实践教学经验,以示例为主线,把可视化需要的Python基础语法,Numpy和pandas包中数据结构及读取Excel/CSV文件操作、无效数据处理操作,Matplotlib和pandas包的不同种类图形绘制框架代码等内容都融入到示例中,通过示例,循序渐进、浅显易懂地讲解可视化分析所需要的知识点。 本书适合Python可视化初学者使用,也可作为相关机构的培训用书
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电子商务数据分析与应用(第2版)
邵贵平 主编
本书采用数据驱动运营的思路编写,引导读者用数据分析技术与方法解决电商运营中遇到的难题,着眼于培养数据化运营人才。本书将电子商务数据分析岗位的工作内容整合成9个任务,包括电子商务数据分析认知、运营数据体检、流量数据分析、转化数据分析、客单价数据分析、客户数据分析、商品数据分析、市场行情数据分析和竞争对手数据分析。本书既可作为应用型本科院校和高等职业院校的电子商务、移动商务、跨境电子商务、商务数据分析
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商务数据分析与应用(第2版 微课版)
主编
本书基于商务数据分析岗位职责,以满足电商店铺运营过程中对数据分析与应用的需求为立足点,从初识商务数据分析出发,按照商务数据分析的基本流程,讲解了数据的收集与处理、数据可视化与分析报告的撰写,并深入浅出地讲解了市场数据分析、商品数据分析、营销推广数据分析、客户数据分析、运营数据分析在电商店铺运营中的具体应用,提升读者分析与应用商务数据的实践能力。本书内容新颖、实战性强,既可作为高等职业院校商务数据分
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电子商务数据分析与应用
邵贵平
教程包含9个任务,以实践为核心,涵盖网店数据、运营、流量、转化率、客单价、客户、商品、市场行情和竞争对手分析。
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商务数据分析及应用
帅青红 主编
本书共8个项目,分别为初识商务数据分析、商务数据的获取与管理、市场和行业数据分析、竞争对手数据分析、商品数据分析、销售数据分析、客户数据分析、商务数据可视化与分析报告。本书采用项目任务式结构,讲解商务数据分析的相关理论及应用知识,注重培养读者的实践与应用能力。本书围绕电商店铺运营中的商务数据展开,列举大量的实用商务数据分析案例,帮助读者学习和理解各种数据分析知识,并能将这些知识熟练地应用到实际工作
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Python数据处理、分析、可视化与数据化运营
宋天龙
本书共10章,内容包括认识Python、Python语言基础、数据对象的读写、数据清洗和预处理、数据可视化、基本数据统计分析、高级数据建模分析、自然语言处理和文本挖掘、数据分析部署和应用、数据分析与数据化运营等。
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Excel+Python轻松掌握数据分析
著
本书重点介绍了目前处理数据非常有效的工具——Excel、Python和数据库的应用知识。本书通过一则完整的故事讨论了如何以Python编程为中心,结合Excel和数据库的特点,并以基础统计学贯穿其中,帮助读者深入地了解数据分析的相关知识。在本书中,首先,讨论了如何使用Excel整理数据,以及Excel中数学和统计函数的应用;其次,探讨了与Python编程相关的数据分析内容,包括在Python中进行
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