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Python数据挖掘入门与实践（第2版）

[澳]罗伯特·莱顿
一本书对数据挖掘进行了详细地入门引导。

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数据结构（Python版）

李冬梅
本书共8章，包括绪论，线性表，栈和队列，串、数组和广义表，树和二叉树，图，查找，排序。全书采用类Python语言作为数据结构和算法的描述语言。为方便读者学习，编者专门为书中每个算法制作了算法演示动画，此外，本书还提供了多媒体课件、教学大纲、源代码等配套资源。

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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

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IBM SPSS Modeler 18.0数据挖掘权威指南

张浩彬
联袂推荐暨南大学教授、博士生导师刘建平，暨南大学研究生院副院长、经济学院统计学系副主任、教授、博士生导师陈光慧，天善智能创始人梁勇，IBM技术专家刘咏梅，IBM数据科学家钟云飞，广东省环保厅环境咨询专家委员会专家、广东柯内特环境科技有限公司总经理朱斌本书特色内容全面：涉及数据读取、数据处理、数据可视化、统计分析与检验、数据挖掘算法、自动建模、集成与扩展、模型部署、性能优化、数据挖掘方法论等诸多内容；讲解透彻：既有理论的讲解，又涵盖应用的实践，而且在工具的介绍上，尽可能包括每一个选项的内容和应用形式，力求让读者“吃透”每一章节的内容；突出实战：集行业经验、项目实践、算法剖析、应用技巧于一身，配套提供数据文件以及数据模型文件，方便读者动手实践。

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Python在数据分析中的应用——统计分析方法与计量模型实践

饶艳超
Python是当前最流行的数据分析工具之一，在做数据分析时我们经常会用到一些统计学基础知识和概念，如概率，分布，直方图，箱体图，分位数等，会构建统计分析模型和计量经济模型进行探索性分析、回归分析、方差分析、时间序列分析等，进行模型的参数估计和估计参数的假设检验等。本书关注Python在数据分析中的应用，结合具体示例讲解如何应用Python进行多元回归分析、如何进行多元统计分析推断、如何设定模型和数

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深度学习入门与TensorFlow实践

林炳清
基于TensorFlow2，系统讲述如何搭建、训练和应用深度学习模型。

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青少年Python编程入门

左利鑫
快速入门图文并茂，理论与实践相结合，引导读者快速入门轻松上手有趣的文字描述，细致的流程讲解，帮助读者学习程序轻松上手熟练应用精炼的章节回顾，经典的自我评价，帮助读者提高学习成效

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Python从入门到精通

陈政强编著
一本Python零基础入门的实战教程。

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掘金大数据：电信数据金矿详解、挖掘及应用

程新洲
本书带你了解电信运营商数据的全貌，详解资源特征、分析体系，涵盖交通金融旅游广告气象餐饮娱乐政务等案例。

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基于数据挖掘的软件缺陷预测技术

马樱
本专著主要基于软件领域数据的特性和预测模型的不同应用场景，对软件缺陷预测前言的若干关键技术进行了研究和总结。主要内容包括迁移学习环境下的缺陷预测技术，半监督环境下的缺陷预测技术，主动学习环境下的缺陷预测技术，基于核理论的缺陷预测技术，所应用的理论、算法及应用成果的介绍和展示。

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Python工匠：案例、技巧与工程实践（基于Python3.8，实现从入门到工匠的跃迁）

朱雷（@piglei）
1.专业：基于GitHub人气开源文章“Python工匠”系列，基于Python3.8，广受读者喜爱。2.稀缺：源自本土一线项目案例，融入互联网大厂工程实践经验。3.专注：聚焦真实项目中高频使用的Python编程核心知识点。4.实用：14个项目案例，60多个编程技巧与建议，立等可用，提供源代码下载。

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大数据理论与工程实践

陆晟刘振川汪关盛等
本书主要面向架构师，或者是有具体大数据问题需要解决的工程师；也适合从零开始搭建大数据结构，或者需要将现有的非大数据的需求修改成大数据方案的读者。你将从书中学到以下方面的知识：◎数据存储◎计算资源◎计算模型◎大数据应用◎数据治理◎大数据与人工智能

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MySQL数据库基础与实践

夏辉编著
本书从实用的角度出发，全面讲解MySQL数据库技术。

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数据结构：Python语言描述

张光河
基于Python语言的数据结构基础编程语法详解，国外高等院校信息科学与技术教材。

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Python数据可视化实战

刘礼培
本书以实践出发，全面地介绍数据可视化的流程和Python数据可视化的应用，并详细阐述使用Python解决企业实际问题的方法。全书共8章，分为基础模块(第1-5章)和实战模块(第6-8章)。基础模块包括Python数据可视化概述、数据的读取与处理、Matplotlib数据可视化基础、用seaborn绘制进阶图形、pyecharts交互式图形绘制；实战模块包括广电大数据可视化项目实战、新零售智能销售数

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数据结构：Python语言描述

吕云翔郭颖美孟爻等编著
《数据结构：Python语言描述》选择Python作为描述语言，在选材与编排上，贴近当前普通高等院校“数据结构”课程的现状和发展趋势，内容难度适中，突出实用性和应用性。在内容选取与结构上，《数据结构：Python语言描述》并未对各种数据结构面面俱到，而是通过分类和讲解典型结构，使读者形成对数据结构的宏观认识。《数据结构：Python语言描述》共8章，分别为绪论、线性表、栈和队列、串和数组、树形结构

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用Python轻松处理Excel数据

阳光灿烂　著
本书旨在帮助读者掌握如何用Python高效地处理Excel数据，实现办公自动化。本书首先介绍开发环境的搭建和Excel模块的安装，接着讲解编写代码前的准备，然后介绍如何使用openpyxl和pandas这两个模块编写员工信息表查询案例，最后介绍PyInstaller模块与.py文件的编译，以及如何快速移植本书案例的代码。本书不仅适合办公人员阅读，还适合想要了解openpyxl模块和pandas模块

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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

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Python自然语言处理入门与实战

主编
本书以自然语言处理常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍自然语言处理中的关键内容。全书共8章，内容包括自然语言处理概述、文本数据爬取、文本基础处理、文本进阶处理、天问一号事件中的B站网民情感分析、新闻文本分类、基于浏览记录的个性化新闻推荐以及基于TipDM数据挖掘建模平台实现新闻文本分类。本书大部分章节包含了课后习题，其中前4章设置了选择题，后4章设置了操作题，希望通过练习和操作实践，帮助

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地球科学中的大数据分析与挖掘算法手册

李国庆刘莹庞禄申等
本书以数据分析与挖掘思想为主线，深入剖析关联、分类、回归、聚类、顺序模式挖掘、深度学习以及异常检测等算法的原理、实现、相似算法、改进思路以及地学案例，具有很强的系统性、完整性以及落地性，可以作为各行业特别是地球科学领域中希望驾驭大数据并发掘其价值的科研人员和工程人员的参考书，读者既可以通过本书系统掌握大数据分析挖掘的思想方法，也可以将其作为算法工具书查阅。

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