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100 条"Python数据可视化：科技图表绘制"搜索结果
Python数据可视化：科技图表绘制
Python数据可视化：科技图表绘制
  • 芯智 编著
  • 一本用于精确绘图和分析的高级Python数据可视化指南。
乐见数据：商业数据可视化思维 电子书
乐见数据：商业数据可视化思维
  • 马世权
  • 以GLAD原则为主线，对症下药，各个突破。
医疗大数据挖掘与可视化 电子书
医疗大数据挖掘与可视化
  • 赵杰
  • 普及医疗大数据挖掘与可视化技术，对提升医疗行业数据的质量与处理效率、实现数据价值的优化、推动精准医疗深入应用有着重要的作用。本书内容立足于医疗大数据的挖掘与可视化，分为总体篇、数据挖掘篇、可视化篇、应用篇等5部分，共10章，包含医疗大数据及其平台的发展概况，医疗大数据的采集、清洗、融合，医疗大数据挖掘概述、工具与方法，医疗大数据可视化概述、工具与方法，以及用实例展示医疗大数据分析平台的设计与使用方
数据结构：Python语言描述 电子书
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。
Python数据分析与应用 电子书
Python数据分析与应用
  • 张良均
  • 本书采用了以任务为导向的教学模式，按照解决实际任务的工作流程路线，逐步展开介绍相关的理论知识点，推导生成可行的解决方案，后落实在任务实现环节。全书大部分章节紧扣任务需求展开，不堆积知识点，着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验，帮助读者真正理解与消化Python数据分析与应用。书中案例全部源于企业真实项目，可操作性强，引导读者融会贯通，并提供源代码等相关学习资源，帮助读者快速掌握大数据相关技能。
数据结构：Python语言描述 电子书
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
Python网络爬虫与数据采集 电子书
Python网络爬虫与数据采集
  • 主编
  • 本书的主旨是介绍如何结合Python进行网络爬虫程序的开发，从Python语言的基本特性入手，详细介绍了Python爬虫开发的各个方面，涉及包括HTTP、HTML、JavaScript、正则表达式、自然语言处理、数据科学等不同领域的内容。全书共分为15章，包括了Python基础知识、网站分析、网页解析、Python文件读写、Python与数据库、AJAX技术、模拟登录、文本与数据分析、网站测试、S
Python数据科学基础与实践 电子书
Python数据科学基础与实践
  • 编著
  • 本书共9章，主要内容包括数据科学概述、Python基础知识、Python数据科学常用库、Python数据获取、Python数据分析、Python数据挖掘、Python文本挖掘、深度学习基础、深度学习应用。
Python医学数据分析入门 电子书
Python医学数据分析入门
  • 刘文婷
  • 数据分析是当今大数据时代最关键的技术，其广泛应用于包括医学在内的各个领域。
Python数据处理与挖掘 电子书
Python数据处理与挖掘
  • 吴振宇 李春忠 李建锋
  • 本书以构建完整的知识体系为目标，按照从简单到复杂的思路，贯穿了数据处理与挖掘的各个环节，具体包括：Python快速入门、Python数据类型、Python常用模块、Python数据获取、Python数据挖掘基础、Python数据挖掘算法、Python大数据挖掘和Python数据可视化。此外，针对各知识点，全书均设计了相应的Python案例，并给出了实现代码、效果图以及相应的解释，以强化读者对各知识
Python基础与大数据应用 电子书
Python基础与大数据应用
  • 丁辉
  • 本书分为11章，前6章讲解了Python基本语法和基本应用，后5章系统地讲解了用Python爬取数据、处理数据、分析数据的方法与过程。每章除了丰富的实例外，还设计了来源于实践的项目训练及拓展训练项目。
Python数据分析（项目式） 电子书
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
用Python轻松处理Excel数据 电子书
用Python轻松处理Excel数据
  • 阳光灿烂　著
  • 本书旨在帮助读者掌握如何用Python高效地处理Excel数据，实现办公自动化。本书首先介绍开发环境的搭建和Excel模块的安装，接着讲解编写代码前的准备，然后介绍如何使用openpyxl和pandas这两个模块编写员工信息表查询案例，最后介绍PyInstaller模块与.py文件的编译，以及如何快速移植本书案例的代码。本书不仅适合办公人员阅读，还适合想要了解openpyxl模块和pandas模块
Python财务数据分析 电子书
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
Python数据分析与挖掘 电子书
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
Power BI数据分析与可视化 电子书
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
财务大数据分析与可视化 电子书
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
可视化指南：数据分析与数据交互 电子书
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
财务数据可视化——基于Power BI 电子书
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
Python商务数据分析与实战 电子书
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。
Python数据分析与挖掘实战 电子书
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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