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100 条"精益数据分析"搜索结果
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精益数据分析
[加]阿利斯泰尔·克罗尔
无论是梦想颠覆某个行业的创业者,还是试图从企业内部激发变革的创新者,你面临的大挑战就是创造人们真正需要的产品。本书将引导你走上正确的道路。
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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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PowerBI商务智能数据分析
赵悦 编著
一本教你用MicrosoftPowerBI分析处理经营业务数据的教程。
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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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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(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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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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电子商务数据分析
刘计育
本书从电子商务数据分析的基础开始说起,首先介绍了数据分析的思维和流程,其次就分析的方法与工具进行了详细的讲解,最后通过运用数据分析的工具与方法对行业数据、竞争对手的数据、店铺的数据、产品的数据、库存数据进行了详细的分析和讲解,掌握产品数据分析的意义、方法和基本流程;利用数据分析挖掘爆款产品;掌握获取竞争对手数据的具体方法,利用数据分析工具去获取竞争对手数据;利用数据分析了解店铺运营的情况,提出针对
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Excel数据控的高效分析手册
沈君
一个案例容纳Excel数据分析必备技能。适用于Office2010/2013/2016/2019各个版本。典型、精准的职场经验分享。专业、清晰的同步视频教程演示。让你学会制作领导满意的数据报告。让你掌握快速数据分析的决策思路。
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数据分析从入门到进阶
透彻讲解Excel、SQL、Tableau、Python四项数据分析必会工具。
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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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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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数据分析师养成宝典
程显毅 曲平 李牧 编著
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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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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语言医学数据分析实战
赵军 编著
以医学数据为例,讲解如何使用R进行数据分析。
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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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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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