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100 条"Python数据分析与挖掘实战"搜索结果
Python数据分析与挖掘实战
王路
公认经典,100余所高校用作教材,同时被广大数据科学工作者奉为经典,是该领域公认的事实标准。
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图解Spark:大数据快速分析实战
王磊
基于大数据分析实战,图文并茂,系统讲解Spark内核的原理,有助于读者快速掌握Spark开源集群计算框架的使用方法,涵盖Spark3.0新特性。
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洞察大数据价值:SAS编程与数据挖掘
杨池然 刘璐 编著
《洞察大数据价值:SAS编程与数据挖掘》以SAS9.4版本为开发平台,通过与实际开发应用实例相结合的方式,将理论联系实践,由浅入深地讲解SAS编程和数据挖掘的实践案例。其中统计分析应用、数据挖掘和实践案例综合讲解与分析是本书的一大特色。《洞察大数据价值:SAS编程与数据挖掘》融入了作者多年工作中大量的实践案例,通过实践案例程序详细解读的方式,帮助学习者理解大数据分析与数据挖掘。《洞察大数据价值:S
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医疗大数据挖掘与可视化
赵杰
普及医疗大数据挖掘与可视化技术,对提升医疗行业数据的质量与处理效率、实现数据价值的优化、推动精准医疗深入应用有着重要的作用。本书内容立足于医疗大数据的挖掘与可视化,分为总体篇、数据挖掘篇、可视化篇、应用篇等5部分,共10章,包含医疗大数据及其平台的发展概况,医疗大数据的采集、清洗、融合,医疗大数据挖掘概述、工具与方法,医疗大数据可视化概述、工具与方法,以及用实例展示医疗大数据分析平台的设计与使用方
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数据分析实战:方法、工具与可视化
韩知白
本书通过实战案例和可视化的图形讲解数据分析的知识。
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数据分析基础与案例实战(基于Excel软件)
孙玉娣 顾锦江
本书分为8章,首先从数据分析技术概述入手,介绍了数据分析的基本概念、数据分析的工作流程、数据分析方法论与方法,并介绍了常用的数据分析工具;接着以Excel工具为例,从数据收集、数据加工与处理、统计分析、数据展示等数据分析工作流程切入,结合具体的案例进行数据剖析;最后将理论与实践相结合,讲解了电商数据、股票数据两个真实的企业案例。
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Python数据分析与可视化教程(微课版)
夏敏捷
本书以Python3.9为编程环境,从Python编程基础到扩展库,再到数据分析,逐步展开Python数据分析与可视化教学。本书首先简要介绍数据分析与可视化的相关概念,并介绍Python基础知识;然后按照数据分析的主要步骤,重点介绍与数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化以及机器学习建模过程相关的扩展库,包括NumPy、Pandas、BeautifulSoup、sklearn、Matplotli
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Python网络爬虫与数据采集
主编
本书的主旨是介绍如何结合Python进行网络爬虫程序的开发,从Python语言的基本特性入手,详细介绍了Python爬虫开发的各个方面,涉及包括HTTP、HTML、JavaScript、正则表达式、自然语言处理、数据科学等不同领域的内容。全书共分为15章,包括了Python基础知识、网站分析、网页解析、Python文件读写、Python与数据库、AJAX技术、模拟登录、文本与数据分析、网站测试、S
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Python数据科学基础与实践
编著
本书共9章,主要内容包括数据科学概述、Python基础知识、Python数据科学常用库、Python数据获取、Python数据分析、Python数据挖掘、Python文本挖掘、深度学习基础、深度学习应用。
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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。
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PowerBI零售数据分析实战
郑志刚
一本讲解如何将PowerBI应用于零售业务领域的实战指南。
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Python机器学习入门与实战
桑园 编著
本书以零基础讲解为特色,用实例引导读者学习,深入浅出地介绍Python机器学习的相关知识和实战技能。
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Python深度学习与项目实战
著
本书基于Python以及两个深度学习框架Keras与TensorFlow,讲述深度学习在实际项目中的应用。本书共10章,首先介绍线性回归模型、逻辑回归模型、Softmax多分类器,然后讲述全连接神经网络、神经网络模型的优化、卷积神经网络、循环神经网络,最后讨论自编码模型、对抗生成网络、深度强化学习。
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Python机器学习编程与实战
林耀进 张良均
本书共8章,内容包括Python概述、NumPy数值计算、pandas基础、pandas进阶、Matplotlib绘图、scikit-learn、餐饮企业综合分析与预测、通信运营商客户流失分析与预测。前6章设置了选择题、填空题和操作题,后两章设置了操作题,希望通过练习和操作实践,读者可以巩固所学的内容。
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大数据:挖掘数据背后的真相
[日] 松本健太郎
无须数学、统计学基础,轻松掌握大数据。
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自学Python——编程基础、科学计算及数据分析
李金 等编著
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Python数据分析——从获取到可视化
编著
本书分为4部分:第1部分主要介绍数据的采集,从数据采集的意义和基本概念开始,介绍依次介绍Python工具库、Scrapy第三方框架、如何采集数据,以及如何通过Selenium采集动态页面和手机APP数据采集;第2部主要介绍4种常用的数据分析方法;第3部分主要通过3种可视化工具介绍数据可视化;第4部分介绍一个完整的实战训练项目,帮助读者系统地梳理数据采集、分析、可视化的整体过程,巩固理论知识,增加实
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对照Excel,零基础学Python数据分析
杨开振
本书主要介绍如何使用Python处理Excel数据。本书内容分为三大部分:第一部分主要介绍数据分析的概念和Python基础;第二部分通过蜂蜜电商数据分析案例详细介绍数据分析的技术要点,包括读写Excel文件所需的xlwings库和openpyxl库、数据分析的pandas核心库,以及数据可视化常用的Matplotlib库和Seaborn库;第三部分包括个人消费贷款数据分析和螺蛳粉连锁店销售数据分析
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数据分析及可视化(Excel+Python)
王斌会 编著
本书共9章,内容包括数据分析及可视化概述、Python数据分析基础、Python数据可视化方法、数据挖掘基础及可视化、数据基本分析及可视化、数据综合评价及可视化等。
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Python数据分析与可视化案例教程(微课版)
余本国
本书针对Python零基础的读者,重点讲解利用Python进行数据分析的基础知识,并通过大量的实战案例,使读者掌握数据处理、分析与可视化的方法。全书分为4个部分,共13章,主要内容包括:Python语法基础、网络爬虫、NumPy、pandas、正则表达式与格式化输出、数据处理与数据分析、Matplotlib、pyecharts、Altair动态可视化、NetworkX、航班数据分析、豆瓣网络数据分
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数据结构与算法(Python版)
周元哲
本书讲述了Python语言与数据结构。
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