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100 条"Python数据分析与数据化运营（第2版）"搜索结果
Python数据分析与数据化运营（第2版）
Python数据分析与数据化运营（第2版）
  • 宋天龙
  • 一本将数据分析技术与数据使用场景深度结合的著作，从实战角度讲解了如何利用Python进行数据分析和数据化运营。
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。
Python数据分析从入门到精通 电子书
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
从0到1：Python数据分析 电子书
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。
Python+Excel职场办公数据分析 电子书
Python+Excel职场办公数据分析
Excel+Python轻松掌握数据分析 电子书
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
Python经济管理大数据分析 电子书
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
Python数据可视化（微课版） 电子书
Python数据可视化（微课版）
  • 王国平
  • 本书共12章，主要内容包括第1章介绍数据可视化的基础知识，第2章介绍Python数据可视化库及其参数配置，第3章介绍时序数据的可视化，并通过实际案例讲解其可视化方法，第4章介绍金融数据的可视化，并通过实际案例讲解其可视化方法，第5章介绍空间数据的可视化，并通过实际案例讲解其可视化方法，第6章介绍地理数据的可视化，并通过实际案例讲解其可视化方法，第7章介绍层次数据的可视化，并通过实际案例讲解其可视化
网店数据化运营：选品 引流 优化 核算 电子书
网店数据化运营：选品 引流 优化 核算
  • 商玮 段建
  • 本书是一本网店数据化运营宝典，以淘宝网平台为依托，汇集了网店主营商品的选择、网店宝贝的定价、网店流量结构分析、宝贝成交转化率分析、网店客单价分析、淘宝网店SEO优化、DSR动态评分深入解读、客户服务数据分析、网店经营利润分析及数据化运营案例分析等内容，同时列举了大量案例进行说明，使读者对数据运营有快速深入的认识，深入剖析流量的本质，使网店流量源源不断，从而提升网站收益。本书结构清晰、语言简洁、图解
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
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。
大数据分析可视化 电子书
大数据分析可视化
  • 李宗伟　主编
  • 本书从大数据可视化的基本概念入手，介绍大数据的采集及预处理、大数据可视化的主要工具及使用相关工具进行可视化分析等方面的内容。《大数据分析可视化》共8章。第1章-第3章主要介绍大数据可视化的基本概念、相关工具和大数据采集及预处理，第4章-第6章主要介绍基本图形制作、极坐标系和平行坐标系下各类图形制作及基本三维图形与地图制作，第7章-第8章主要介绍机器学习可视化图形制作及进阶图形制作。
Python数据预处理 电子书
Python数据预处理
  • 黑马程序员
  • 全书共8章，其中第1章介绍数据预处理的入门知识；第2-6章介绍科学计算库numpy和数据分析库pandas，以及通过pandas库实现数据获取、数据清理、数据集成、数据变换和数据规约的功能；第7章介绍数据清理工具OpenRefine的安装及使用；第8章结合前期的核心知识进行实战演练。除第1章外，其他章均配置了丰富的示例或案例，读者可以一边学习一边练习，巩固所学的知识，并在实践中提升实际开发能力。本
Python数据科学实战 电子书
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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  • 本书以应用为导向，将理论与实践相结合，深入浅出地介绍了利用Python进行大数据分析与挖掘的基本知识，以及如何将其应用到具体领域的方法。本书分3篇：基础篇、案例篇和提高篇。基础篇(第1章-第6章)主要介绍Python基础知识及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、深度学习等方面的基础知识；案例篇(第7章-第11章)主要介绍利用Python进行金融、地理信息、交通、文本分析、图像识别等领域
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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...
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