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100 条"Python电商数据分析实战"搜索结果
Python电商数据分析实战
Python电商数据分析实战
  • 周志鹏
  • 零基础快速上手Pandas数据分析。
Python游戏设计案例实战 电子书
Python游戏设计案例实战
  • 夏敏捷 尚展垒
  • 本书以Python3.5为编程环境，从基本的程序设计思想入手，逐步展开Python语言教学，是一本面向广大编程学习者的程序设计类教材。基础篇主要讲解Python的基础语法知识、控制语句、函数、文件、面向对象编程基础、Tkinter图形界面设计、网络编程和多线程、Python数据库应用等内容，并以小游戏案例作为各章的阶段性任务。实战篇和提高篇综合应用前面章节中介绍的技术，重现各个经典游戏的开发过程。
Python机器学习开发实战 电子书
Python机器学习开发实战
  • 王新宇
  • Python机器学习入门，以实战为重点，配有大量代码和案例，简单、快速、易学。
内容电商运营实战指南 电子书
内容电商运营实战指南
  • 燕鹏飞
  • 本书把内容电商的概念、运营方式、具体操作、使用技巧进行了全面的阐述。本书作者拥有丰富的互联网实战经验以及知名企业营销策划、培训、管理经验，曾帮助多家中小企业成功转型互联网，并有多家企业通过其提供的“全网营销模式”与“新零售商业模式”获得快速成长。本书不仅详细介绍了电商在打造内容时所需的制作方法、选材技巧、内容禁忌；还针对文案写作专门设立章节，就文案的创作思路、讲述方式、展示形式、情怀、时效性进行了
R语言医学数据分析实战 电子书
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。
R语言与数据分析实战 电子书
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。
Excel数据分析基础与实战 电子书
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核心技术实战详解 电子书
Python核心技术实战详解
  • 张洪朋
  • 1.内容讲解深入。本书对Python的核心知识进行了深入剖析，循序渐进地讲解了核心功能模块的开发技术，帮助读者快速步入Python开发高手之列。2.提供更为广泛的解决方案。本书深入讲解了10个不同的主题模块，每一个主题涵盖了特定应用开发领域。在书中不仅给出了案例讲解，还包含了更多的拓展知识，能够帮助读者使用Python开发各种类型的应用程序。3.通过网站论坛形成互帮互学的朋友圈。为了方便给读者答疑，特提供了网站论坛等支持，并且随时在线与读者互动，让大家在互学互帮中形成一个良好的学习编程的氛围。
Python语言区块链开发实战 电子书
Python语言区块链开发实战
  • 编著
  • 区块链技术作为当前具有影响力的重大创新技术之一，引起了全球各界人士的广泛关注。它以去中心化的方式集体维护可信数据，具有防篡改、高度可扩展等特点，是构建价值互联网的基石。本书共8章。第1章从概念和原理上对区块的定义与数据结构、区块链的构成等进行详细描述，并介绍哈希算法、非对称加密技术与数字签名、默克尔树、共识算法、区块链分叉等内容。第2章和第3章着重介绍区块链模拟系统的构建，以及在此基础上开发的去中
Python深度学习实战——基于Pytorch 电子书
Python深度学习实战——基于Pytorch
  • 主编
  • 本书以深度学习框架PyTorch为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了基本机器学习操作的原理和在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章，主要分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比，机器学习基础知识，深度学习框架基础，Logistic回归，多层感知器，计算机视觉，自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合，相信能为读者提供有益的学习指导。??本书适合Pyth
Python深度学习与项目实战 电子书
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。
Python机器学习入门与实战 电子书
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机器学习编程与实战 电子书
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实战教程（微课版） 电子书
Python实战教程（微课版）
  • 主编
  • 本书共16章，内容涵盖基本数据类型、自定义函数、控制语句、自定义模块和导入语句等Python基础知识，面向对象编程、文件管理和路径管理、序列化和持久化等Python中级知识，Web开发、数据库开发等Python高级知识，字符编码、BOM等拓展知识。
Python数据可视化实战 电子书
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
PHOTOSHOP电商产品精修实战 电子书
PHOTOSHOP电商产品精修实战
  • 这是一本讲解电商产品修图技法的专业书籍，主要解决如何通过“修图”这种数字艺术类型的技术手段，让电商设计师、后期修图师或电商从业人员把产品图片更加清晰地呈现在买家面前，从而刺激买家的购买欲望，以达到销售的目的。本书分为基础和实战两大部分。基础部分的讲解与产品修图紧密结合，针对性强，方便读者快速了解产品修图的核心理论，掌握产品修图的核心技法。实战部分针对不同光影和材质的产品修图进行讲解，开篇均设置了产品分析、修图要点、核心步骤等知识板块，方便读者在学习实例前能快速掌握该类型产品的修图要领。同时，针对每个实例的讲解，都会根据产品的结构进行合理的划分，针对不同结构进行细致的修图技法分析与讲解，结构合理，讲解思路清晰、到位。基础理论：产品修图知识产品调色知识8个实战案例：囊括常见门类、材质、结构的产品超详细案例演练：产品分析修图要点核心步骤修图过程多种材质：面料软质塑料硬质塑料金属玻璃辅助教学视频：以讲课的方式全程进行实战操作
内容电商运营实战：内容打造+内容运营+内容变现 电子书
内容电商运营实战：内容打造+内容运营+内容变现
  • 张国文
  • 如何打造有价值的内容？如何利用内容运营实现用户的快速引流？如何通过内容变现让收益最大化？本书不仅对8个内容运营技巧、10大优化内容技巧、10大推广内容技巧、14种互联网内容形式、20多个专家提醒进行了深入剖析，还通过对110多个行业案例的讲解，让读者多角度了解内容电商的运营方法。本书结构清晰、实战性强，适合内容电商从业人员、自媒体从业人员、公众平台运营人员、文案策划人员、网站编辑等阅读使用，也可作
自学Python——编程基础、科学计算及数据分析 电子书
自学Python——编程基础、科学计算及数据分析
Python数据分析——从获取到可视化 电子书
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
Python编程与数据分析应用（微课版） 电子书
Python编程与数据分析应用（微课版）
  • 余本国
  • 本书共9章，主要内容包括：Python语法基础、Python数据结构、函数和类、正则表达式与格式化输出、Numpy和Pandas、数据处理与分析、网络爬虫、数据可视化、应用案例分析。
对照Excel，零基础学Python数据分析 电子书
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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