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100 条"Python科学与工程数据分析实战"搜索结果
Python科学与工程数据分析实战
李晓东 编著
本书深入浅出地介绍Python数据分析的相关知识和应用。
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数据分析基础与实战(微课版)
编著
本书主要介绍数据分析的基础知识和实操过程。全书共7章,首先从数据分析概述入手,介绍数据分析的基础知识、数据分析的流程、常用的数据分析方法及数据分析的道德与职业原则。接着以八爪鱼采集器和Excel为例,从商务数据采集概述及初级应用、数据采集高级应用及采集实例、数据清洗与整理、数据可视化、数据分析报告的撰写等数据分析的流程切入,结合具体的案例进行详细讲解。最后为数据分析案例实践,主要介绍旅游产品的游记
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Python数据分析从入门到精通
李梓萌 编著
本书循序渐进的讲解了Python数据分析技术的核心内容,并通过实例的实现过程演练了各个知识点的具体使用流程。分别讲解了处理特殊格式文件,使用数据库保存数据,操作处理CSV文件,操作处理JSON数据,处理网络数据,使用matplotlib实现数据可视化处理,使用pygal库实现数据可视化处理,使用正则表达式匹配数据,使用Pandas库分离和提取数据,爬取网页数据,抓取知乎数据并实现可视化图表分析,获
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Python+Excel职场办公数据分析
王红明 编著
一本适合编程小白学习的职场数据分析宝典。
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从0到1:Python数据分析
莫振杰
本书详尽介绍了Pytho数据分析的基础知识,以及开发技巧。
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Excel+Python轻松掌握数据分析
著
本书重点介绍了目前处理数据非常有效的工具——Excel、Python和数据库的应用知识。本书通过一则完整的故事讨论了如何以Python编程为中心,结合Excel和数据库的特点,并以基础统计学贯穿其中,帮助读者深入地了解数据分析的相关知识。在本书中,首先,讨论了如何使用Excel整理数据,以及Excel中数学和统计函数的应用;其次,探讨了与Python编程相关的数据分析内容,包括在Python中进行
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Python经济管理大数据分析
吴庆源
本书的目的是对经济管理大数据进行Python分析。本书的特征是直接针对经济管理数据库中提取的粗数据,一步步进行数据的清洗和Python分析,更加适合于初学者和现实应用。本书的目标读者主要是经济管理类型专业以及业界经管类工作人员。本书的主要经济管理知识涉及宏观经济、企业财务、企业管理等方面,针对现实运用中对企业经营管理经常需要涉及的分析报告需求,设置Python单比率时间序列分析、多指标比率分析以及
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Excel+Python:飞速搞定数据分析与处理
[瑞士] 费利克斯·朱姆斯坦
零基础Python编程数据分析,Excel办公自动化处理,手把手教学,告别烦琐公式和VBA代码。
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Python数据分析与应用(第2版)(微课版)
曾文权,张良均主编
本书共10章,第1章介绍数据分析的概念等相关知识:第2-6章介绍Python数据分析的常用库及其应用,涵盖NumPy数组计算,pandas统计分析,使用pandas进行数据预处理,Matplotlib、seaborm与pyecharts数据可视化,以及使用scikit-learn构建模型,较为全面地阐述Python数据分析方法:第7-9章结合之前所学的数据分析技术,进行企业综合案例数据分析;第10
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Python财务数据分析与应用(微课版)
主编
随着大数据技术在各领域的深度应用,Python作为一门拥有强大的数据处理能力的高级程序语言,逐渐成为主流的大数据分析工具之一。本书围绕Python编程基础、数据分析和数据可视化三个主题,结合财会工作实际,详细介绍了利用Python进行财务数据分析和可视化的思路、方法和典型案例。本书内容翔实,案例丰富,难度适宜,教学资源丰富,既可作为应用型本科和高等职业院校财经类专业的教材,也可供财务会计人员、数据
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Python数据分析与可视化(微课版)
李俊吉 主编
本书讲解数据分析基础知识,针对数据分析与可视化的初学者介绍相关方法及概念。
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Python高手修炼之道:数据处理与机器学习实战
许向武
适读人群:1.没有编程知识的新手不同于一般的基础语法讲解教程,本书并未将Python开发限定于某个集成开发工具(IDE)中,而是采用交互式编程的方式来强化读者对语言特性的理解,帮助新手读者真正理解Python语言和Python编程。2.从未接触过Python语言,但了解一点编程知识的初学者本书通过对基础知识高度的提炼和概括,以避免初学者陷入低级且冗长的细节知识点而心生懈怠;同时,本书为初学者规划了从初级到高级的编程技能提升路线图。3.具有一定基础的Python程序员本书可以作为案头工具书来使用。本书从基础语法、基本技能讲起,涵盖了科学计算、数据处理、机器学习等领域,示例代码涉及30余个模块的使用。构建从Python入门到数据分析到机器学习的路线图,入门有章可循;1.讲解独到,常见盲点趣解析作者基于多年的经验积累,善于总结概括初学Python过程中的误区。2.内容全面,常用工具全涵盖书中介绍的Python工具包覆盖Numpy、Matplotlib、Pandas、SciPy、Scikit-Learn,方便读者拓展实用技能、掌握工作利器。3.拓展训练,重点知识有强化语感训练100题、Python内置函数(类)手册、从新手到高手的100个模块,强化知识点的掌握。4.代码完整,随时动手可复现本书提供了完整、可验证的代码,方便读者动手练习并强化理解。
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测试工程师Python开发实战
胡通
本书是为测试人员编写的Python开发实战指南,包含Python的核心知识点和实战案例,帮助测试人员快速掌握Python工具开发技能。本书共3篇:基础篇(第1章至第3章)介绍Python和PyCharm工具的安装与环境部署,并讲解日常实际工作中用到的Python基础知识点;专题篇(第4章至第6章)介绍Python开发时使用频度较高的常用技能如异常处理、日志处理、邮件处理等,高级技能如Kafka、R
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Python算法设计与分析
王硕 董文馨 张舒行 张洁 李秉伦
本书内容包括:算法初步、排序算法、查找、双指针问题、哈希算法、深度优先搜索算法、广度优先搜索算法、回溯算法、动态规划、贪心算法、分治算法、并查集、最短路径算法和数论算法等常见算法。
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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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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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数据科学导论——基于Python语言(微课版)
朝乐门
本书共7章,主要介绍数据科学的基础理论、统计学与模型、机器学习与算法、数据可视化、数据加工、大数据技术、数据产品开发及数据科学中的人文与管理等内容。
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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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数据分析基础与案例实战(基于Excel软件)
孙玉娣 顾锦江
本书分为8章,首先从数据分析技术概述入手,介绍了数据分析的基本概念、数据分析的工作流程、数据分析方法论与方法,并介绍了常用的数据分析工具;接着以Excel工具为例,从数据收集、数据加工与处理、统计分析、数据展示等数据分析工作流程切入,结合具体的案例进行数据剖析;最后将理论与实践相结合,讲解了电商数据、股票数据两个真实的企业案例。
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Python数据分析、挖掘与可视化(慕课版)
董付国
1.Python零基础,轻松学会数据分析与挖掘2.编码、分析、挖掘,数据分析全流程一次搞定3.微课视频,扫码即可观看,重点难点逐个击破本书适于统计学、数学、经济学、金融学、管理学以及相关理工科专业的本科生、研究生使用,也能够提高从事数据咨询、研究或分析等人士的专业水平和技能。
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Python数据分析与可视化教程(微课版)
夏敏捷
本书以Python3.9为编程环境,从Python编程基础到扩展库,再到数据分析,逐步展开Python数据分析与可视化教学。本书首先简要介绍数据分析与可视化的相关概念,并介绍Python基础知识;然后按照数据分析的主要步骤,重点介绍与数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化以及机器学习建模过程相关的扩展库,包括NumPy、Pandas、BeautifulSoup、sklearn、Matplotli
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