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100 条"精通Tableau商业数据分析与可视化"搜索结果
精通Tableau商业数据分析与可视化
王国平
本书由经验丰富的一线数据分析师根据Tableau2019版本精心编写。
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商务数据分析与应用
沈凤池
本书以商务数据实际应用为主线,系统地阐述了在电子商务领域如何进行各种数据的分析与应用。本书共分为7章,主要内容包括:商务数据分析与应用概述,商务数据分析工具及应用,商务数据可视化,消费者行为分析——用户画像,市场行情数据分析,店铺运营数据分析,以及营销推广数据分析等。
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SPSS数据处理与分析
王旭
本书教授如何用SPSS分析调查数据,实例导入、详细介绍操作过程。
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Excel数据分析与处理
刘福刚
全书分为4篇:第1篇为应用基础篇,主要介绍Excel的基本功能和基本操作;第2篇为数据处理篇,主要介绍使用公式和函数实现数据处理的方法,以及直观显示数据的方法;第3篇为数据分析篇,主要介绍Excel数据管理、数据分析方面的基本功能和分析方法;第4篇为拓展应用篇,主要介绍宏和协同功能。
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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
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Python数据可视化(微课版)
王国平
本书共12章,主要内容包括第1章介绍数据可视化的基础知识,第2章介绍Python数据可视化库及其参数配置,第3章介绍时序数据的可视化,并通过实际案例讲解其可视化方法,第4章介绍金融数据的可视化,并通过实际案例讲解其可视化方法,第5章介绍空间数据的可视化,并通过实际案例讲解其可视化方法,第6章介绍地理数据的可视化,并通过实际案例讲解其可视化方法,第7章介绍层次数据的可视化,并通过实际案例讲解其可视化
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Python数据分析入门与实战
刘麟 编著
掌握数据分析技巧,运用强大的Python工具,解决工作中繁琐的数据问题。
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R语言与数据分析实战
朱顺泉
本书共13章,主要包括:数据分析概述及R语言环境,R语言的数据对象及其类型,R语言数据存储与读取,R语言编程,R语言可视化,R语言描述性统计,R语言参数估计,R语言参数假设检验等内容。
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Python数据分析入门与实战
开课吧组编 杨国俊 张植皓 潘海超 等编著
本书系统地描述了如何利用Python语言进行数据分析。由浅入深的编写方式可以帮助读者轻松愉快地进入数据的世界。全书从理论到实践、从基础语法到科学计算库,循序渐进地讲解了Python数据分析所需要学习的技能。搭配项目实战帮助读者更好、更快地掌握Python数据分析知识点。此外,还全面介绍了数据分析的必知必会技能。本书提供代码资源下载服务,每章均配有重要知识点串讲视频。本书不仅适合零基础喜欢数据分析的
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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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Python商务数据分析与实战
何伟,张良均 主编
|a本书以Python数据分析常用技术与真实案例相结合的方式,介绍Python商务数据分析应用的重要内容。全书共10章,内容包括:商务数据分析概述、Python数据分析简介、数据获取、探索性分析、数据预处理等。
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Python数据分析与挖掘实战
翟世臣,张良均 主编
本书共11章,分为基础篇(第1-5章)和实战篇(第6-11章),基础篇包括数据挖掘基础、Python数据挖掘编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识:实战篇包括6个案例,分别为信用卡高风险客户识别、餐饮企业菜品关联分析、金融服务机构资金流量预测、O2O优惠券使用预测、电视产品个性化推荐,以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现金融服务机构资金流量预测。本书大部分章节包含实训和课后
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SPSS医学数据统计与分析
宗敏 编著
全面讲解SPSS软件在医学统计学上的应用。
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Python大数据处理与分析
编著
本书介绍利用Python进行大数据处理与分析的详细方法和步骤。全书共9章,主要内容包括搭建开发环境、Numpy库、Pandas库、Matplotlib库、数据预处理以及多个案例分析。
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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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Excel数据分析基础与实战
张良均
本书以任务为导向,全面介绍了数据分析的流程和Excel数据分析的应用,并详细阐述了使用Excel2016解决企业实际问题的方法。全书共11章,分为基础部分(第1~6章)和实战部分(第7~11章)。基础部分的内容包括数据分析与Excel2016概述、外部数据的获取、数据处理、函数的应用、数据透视表和数据透视图、数据分析与可视化;实战部分为新零售智能销售数据分析项目实战,内容包含项目数据处理、商品销售
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大数据采集、预处理与可视化(微课版)
葛继科
为了适应数字经济时代的新发展趋势,培养新时代大数据专业人才,编者通过总结多年的教学经验,借鉴国内外相关领域的教学优势,详细剖析大数据采集、预处理与可视化的基础理论、关键技术、相关工具和应用案例,进而编成本书。本书是集理论与实践于一体的应用型教材。全书共7章,包括大数据概述、Python程序设计、大数据采集、大数据预处理技术、Excel数据获取与预处理、Python数据预处理、数据可视化技术。本书在
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算者生存:商业分析的方法与实践
著
互联网时代,数据和信息的规模急剧膨胀,各行各业都与数据紧密相连,因此急需能够充分利用数据和信息的人才。企业通过对数据和信息进行深入分析,可以提高收入、降低成本,从而获得竞争优势。本书以企业长久生存为目标,以收入最大化、风险最小化、成本最小化三条业务主线思想为指导,逐步构建数据分析体系、数据评估体系、数据产品化体系共同运作的商业分析框架,详细描述如何利用商业分析技能帮助企业获取竞争优势。本书融理论与
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大数据财务分析
张立军 主编
本书旨在帮助读者提升大数据背景下的企业财务数据分析能力。
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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
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Python数据可视化(微课版)
王国平
本书共12章,主要内容包括第1章介绍数据可视化的基础知识,第2章介绍Python数据可视化库及其参数配置,第3章介绍时序数据的可视化,并通过实际案例讲解其可视化方法,第4章介绍...
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Tableau数据分析与可视化(微课版)
王国平
本书共10章,主要内容包括:Tableau数据可视化概述、Tableau连接数据源、Tableau基础操作、Tableau高级操作、Tableau数据可视化、Tableau仪表...
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