Python大数据分析与应用实战图书_搜索结果 - 得书

Python大数据分析与应用实战

Python大数据分析与应用实战

刘宁
本书是介绍如何用Python进行数据处理和分析的学习实战指南。

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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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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

Python机器学习编程与实战

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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。

Python机器学习入门与实战

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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。

Python深度学习与项目实战

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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）

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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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大数据技术与应用基础

陈志德曾燕清李翔宇
本书在介绍大数据发展背景、特点及主要技术层面的基础上，对大数据的数据采集、数据存储、常见计算模式和典型系统工具进行了分析介绍。本书同时对各种典型系统工具进行了讲解，包括大数据查询分析计算及典型工具（HBase、Hive）、批处理计算及典型工具（MapReduce、Spark）、流式计算及典型工具（Storm、Apex、Flink）、事件流及典型工具（Druid）等。本书提供了大量的实例和源代码供读

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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。

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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程序设计与应用

本书共13章，主要内容包括：Python基础知识与软件安装，数值、字符串、列表、元组、字典、集合数据类型，选择结构与循环结构，函数与lambda表达式，正则表达式、re模块以及Match对象的使用方法，文本文件、Word文档以及Excel文件的读与写，面向对象程序设计的相关知识，模块和包的创建与使用，Tkinter图形用户界面设计，利用matplotlib库实现数据可视化，Python连接以及使用

Python在数据分析中的应用——统计分析方法与计量模型实践

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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

Python第三方库开发应用实战

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Python第三方库开发应用实战

张有菊
讲解Python中常用第三方库的核心知识。

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Python3快速入门与实战

理论与实战相结合，结合大量案例系统为你介绍Python。

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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

财务大数据分析与可视化：基于Power BI案例应用（微课版）

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财务大数据分析与可视化：基于Power BI案例应用（微课版）

主编
本书以PowerBI为数据分析工具，重点介绍了商业智能的相关知识，以及利用PowerBI获取数据、整理数据，并对数据建模，进而实现财务大数据分析和可视化的内容。最后还提供了一个上市公司的财务会计案例和一个虚拟企业的管理会计案例，详细介绍了财务大数据分析和可视化的全过程。

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云计算与大数据技术应用

安俊秀靳宇昌主编
本书共11章，主要内容包括云计算与大数据概述、相关技术、虚拟化技术、集群系统基础、MPI、Hadoop、Spark、Storm、数据中心技术和云计算大数据仿真技术、云计算数据存储技术。本书内容丰富，每章节的流程设计合理，在内容上的详尽程度也合情合理，同时将实验内容融合在课程之中，使理论紧密联系实际，内容系统讲解，循序渐进，螺旋迭代，深入浅出；采用项目任务式；用实战教学，注重入门并提高，边做边学。本

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商务数据可视化套装

廖莎胡辉孙学成

本书以Excel在商务数据可视化中的具体应用为主线，详细介绍了商务数据分析可视化的方法与技巧，主要内容包括：商务数据可视化入门、商务数据表格图形化、使用折线图展示数据趋势、使用柱形图与条形图对比商务数据、使用饼图展示数据占比、使用散点图与气泡图展示数据分布、使用特殊图表实现数据可视化、使用动态图表实现可视化交互、商务数据图表的设计与美化等。

Python大数据分析与挖掘实战（微课版）

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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

PowerBI数据分析：报表设计和数据可视化应用大全

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PowerBI数据分析：报表设计和数据可视化应用大全

金立刚

涉及PowerBI所有原生组件、微软APPStore的三方组件，以及上北智信科技有限公司研发的特色组件，提供全书所有组件及案例文件，帮助读者火速上手并实际应用。

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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。

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