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100 条"R语言数据可视化:科技图表绘制"搜索结果
R语言数据可视化:科技图表绘制
芯智 编著
教你用R语言和ggplot2等多种可视化包绘制引人入胜的专业图表。
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数据结构(C语言)
王海艳
本书介绍了数据结构的基本概念和基本算法,共分10章。各个章节分别是第1章概述,第2章线性表,第3章栈与队列,第4章数组和矩阵,第5章树,第6章搜索,第7章搜索树,第8章散列表,第9章图,第10章排序。
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从0到1:Python数据可视化
莫振杰
作者根据自己多年的前后端开发经验,站在完全零基础读者的角度,详尽介绍了Python数据可视化的基础知识,以及大量的开发技巧。
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Power BI数据分析与可视化
潘强 张良均
本书以任务为导向,全面地介绍了数据分析的流程和PowerBI数据分析的应用,详细讲解了使用PowerBI解决企业实际问题的方法。全书共8章,包括数据分析与可视化概述、数据获取、M语言数据预处理、DAX语言数据建模、数据分析与可视化、PowerBI数据分析报表、数据部署、自动售货机综合案列。本书的大部分章节包含了实训与课后习题,通过练习和实践操作,可帮助读者巩固所学的内容。本书可以作为高校数据分析相
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Python+Tableau数据可视化之美
王红明
44个案例+300分钟视频讲解,编程小白必看数据可视化宝典。
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财务大数据分析与可视化
李静
本教程选用微软PowerBI为数据分析工具,将10个项目划分为应用入门、进阶提升和财务综合应用三个循序渐进的学习阶段。应用入门包括财务大数据与可视化分析认知、PowerBI初体验、数据获取与整理、数据建模和数据可视化5个项目;进阶提升包括PowerBI动态交互、数据可视化分析实例和爬虫案例分析3个项目;财务综合应用包括财务数据可视化智能分析和应收账款数据可视化分析2个综合案例。本书结构合理、案例丰
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可视化指南:数据分析与数据交互
本书对可视化技术、交互技术以及数据分析方法进行了系统和全面的讲解。介绍了交互式可视化数据分析解决方案的设计标准,论述了设计中的影响因素以及工作流程的检验方法。读者可以从中了解可视化编码的基础知识,以及用于多元数据、时间数据、地理空间数据和图形数据等方面的众多可视化技术。书中专门用一章的内容来介绍与可视化效果互动的常规概念,并且利用图示来说明现代交互技术如何推动可视化数据分析的发展。针对如今庞大而复
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财务数据可视化——基于Power BI
蔡素兰
本书以图文并茂的方式,结合大量实例和详尽的操作步骤介绍了PowerBI在财务大数据分析工作中的具体运用,每章都加入内容提要、重点难点、学习目标、知识框架、思政育人案例、相关思考、延伸阅读、本章小结、本章重要概念、本章练习等内容,有助于读者对本书基本内容和方法的理解和把握,以培养读者的数据分析能力和创新能力。在讲解的过程中案例丰富,针对性强,并与实务工作紧密结合,以增强读者理论与实务相结合的能力;同
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应用多元统计分析(R语言版)
编著
本书系统讲解了多元统计分析的基本理论和一些常用的多元统计方法。本书共9章,第1章为绪论,第2~3章介绍多元统计推断的基本理论,包括多元正态抽样分布理论、参数估计和多元正态总体的假设检验;第4~9章分别介绍各种常用的多元统计方法,包括判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析和典型相关分析。
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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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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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数据结构(Java语言描述)
杨剑
提供大量应用案例、有针对性的实训任务和综合项目实训,既方便教学又方便自学。
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数据结构(Java语言描述)
主编
“数据结构”课程是国内涉及程序设计的相关专业的基础课程。为了有利于促进新兴信息技术(例如:云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链、边缘计算等)人才培养,本书强化了强化循环队列、矩阵、二叉排序树、平衡二叉树、最小生成树、AOV网等的复杂数据结构的分析、设计、实现。本书共9章,可划分为四个部分。第一部分(第1章)是数据结构的基本概念部分;第二部分(第2~6章)是基本的数据结构部分,包括线性结构(线性
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新手入职训练:Excel图表、数据管理与分析
蒋杰
本书全面、系统地介绍了Excel中图表的应用及数据的管理与分析,并配有大量典型实用的案例,帮助职场新人快速且全面地掌握Excel的办公技能。 本书共11章,内容包括提高办公效率的技巧、在表格中存储与管理数据、公式与函数的应用、排序与筛选操作、进阶数据管理操作、图形对象的应用、数据的简单图形化操作、图表的应用、数据透视分析功能、高级数据分析工具,以及数据的自动化处理等。 无论是刚刚踏入社会的职场
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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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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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Python数据处理、分析、可视化与数据化运营
宋天龙
本书共10章,内容包括认识Python、Python语言基础、数据对象的读写、数据清洗和预处理、数据可视化、基本数据统计分析、高级数据建模分析、自然语言处理和文本挖掘、数据分析部署和应用、数据分析与数据化运营等。
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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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Power BI商业数据分析与可视化
孟庆娟 等 主编
系统介绍商业数据分析与可视化的主要内容及常用的分析方法。
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Python数据可视化任务教程(微课版)
郑丹青
本书采用单元式结构,每个单元中包含有多项任务,每个任务都是一项具体的应用案例。通过各单元中的任务驱动案例和拓展训练,从任务描述知识储备任务实施等环节出发,深入浅出地介绍Python数据可视化的方法和程序设计思路。本书单元1~单元3介绍数据可视化的基本概念;单元4~单元6分别介绍Matplotlib、Seabom和pyecharts库数据可视化的基本方法;单元7是pyecharts综合项目案例。本书
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大数据数学基础(Python语言描述)
雷俊丽 张良均
本书全面地讲解了在科学领域广泛运用的微积分、概率论与数理统计、线性代数、数值计算、多元统计分析等数学基础知识。全书共6章:第1章介绍了大数据与数学、数学与Python的关系;第2章介绍了微积分的基础知识,包括极限、导数、微分、不定积分与定积分等;第3章介绍了概率论与数理统计的基础知识,包括数据分布特征、概率与概率分布、参数估计、假设检验等;第4章介绍了线性代数的基础知识,包括行列式、矩阵的运算和特
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