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100 条"数据科学之编程技术:使用R进行数据清理、分析与可视化"搜索结果
数据科学之编程技术:使用R进行数据清理、分析与可视化
[美] 迈克尔·弗里曼
本书包含了关于数据科学编程的所有必备技能,即使是没有编程或数据科学经验的朋友也能轻松上手。
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Python数据科学实战
著
本书主要从实战角度讲述了如何处理、分析和可视化数据,如何用数据建立各种统计学或机器学习模型。本书首先介绍如何使用Python代码获取、转换和分析数据;接着讲述如何使用Python中的数据结构和第三方库;然后展示如何以各种格式加载数据,如何对数据进行分组与汇总,如何创建图表和可视化数据;最后讨论如何解决实际的问题。本书适合希望使用Python处理和分析数据的开发人员阅读,也可供计算机相关专业的师生参
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Web数据可视化(ECharts版)
范路桥
本书共7章,包括数据可视化概述、ECharts常用图表、ECharts官方文档及常用组件、ECharts中的其他图表,以及基于ECharts的大数据分析可视化平台实现无人售货机用户分析等。
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数据挖掘——基于R语言的实战
张俊妮
本书以深入浅出的语言系统地讲解了数据挖掘的框架和基本方法,主要内容包括:数据挖掘与R语言概述、数据理解、数据准备、关联规则挖掘、聚类分析、线性模型与广义线性模型、神经网络的基本方法、决策树、基于决策树的模型组合、模型评估与比较。本书使用基于R语言的数据挖掘案例贯穿全书,并辅以上机实验和习题,帮助读者熟练使用R语言进行数据挖掘。
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大数据数学基础(R语言描述)
程丹 张良均
本书全面地讲解了在科学领域运用广泛的数据微积分、线性代数、统计学、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R语言的关系;第2章介绍了微积分的基础知识,包括函数、极限、导数、微分、不定积分与定积分及其应用;第3章介绍了线性代数的基础知识,包括矩阵的运算、行列式、特征分解、奇异值分解;第4章介绍了统计学的基础知识,包括数据分布特征、概率论、随机变量的数字特征、
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文本数据挖掘——基于R语言
黄天元
文本是一种特殊的非结构化数据,在当今的大数据时代,其价值日趋凸显。本书利用开源而强大的R软件,对文本数据挖掘的概念、技术及技巧进行了系统的介绍。本书共11章,内容包括:走进文本数据挖掘,R语言快速入门,字符串的基本处理,用好正则表达式,导入各类文本数据,对各类文本数据进行预处理,文本特征提取的4种方法,基于机器学习的文本分类方法,文本情感分析,文本可视化,文本数据挖掘项目实践。本书还提供了丰富的应
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大数据财务分析
张立军 主编
本书旨在帮助读者提升大数据背景下的企业财务数据分析能力。
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Python数据分析
吴道君,朱家荣
本书全面讲解Python数据分析的相关知识和技术,内容包括Python数据分析概述、NumPy数值计算、Matplotlib数据可视化、Pandas数据分析、数据预处理、Sklearn机器学习。 本书以培养学生编程能力和数据分析能力为目标,注重技术应用能力的培养。 本书内容充实、结构合理、实用性强,具有明确的应用能力培养目标,易于接受和理解,学完本书后,可以具备数据分析的基本能力。 本书适合
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信息设计:数据与图表的可视化表现
编著
本书精选了57幅全球经典的信息设计作品,分为“示意图”“统计图表”“象形图标”和“地图”四个部分。书中有大量的信息设计作品展示,并有详细的文字介绍和精彩的设计师访谈。书中的作品运用了图表、图标、矢量图形、照片、地图、文字等多种元素,囊括了信息设计的各种类型,为读者展示了信息设计的创作思路和表现手法。本书适合设计专业的老师、学生作为参考用书,同时可供从业的设计师阅读。
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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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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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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大数据处理与分析
编著
本书介绍利用Python进行大数据处理与分析的详细方法和步骤。全书共9章,主要内容包括搭建开发环境、Numpy库、Pandas库、Matplotlib库、数据预处理以及多个案例分析。
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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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精通Excel数据统计与分析
李宗璋
详细解释从公式含义到在Excel中实现的过程。
电子书
SPSS医学数据统计与分析
宗敏 编著
全面讲解SPSS软件在医学统计学上的应用。
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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
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PySpark大数据分析与应用
戴刚
本书以Python作为开发语言,系统介绍PySpark开发环境搭建流程及基于PySpark进行大数据分析的相关知识。本书条理清晰、重点突出,理论叙述循序渐进、由浅入深。本书共7章,第1?5章包括PySpark大数据分析概述、PySpark安装配置、基于PySpark的DataFrame操作、基于PySpark的流式数据处理、基于PySpark的机器学习库,内容介绍注重理论与实践相结合,通过典型示例
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