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100 条"Python数据分析基础"搜索结果
Python数据分析基础
Python数据分析基础
Python程序设计基础 电子书
Python程序设计基础
  • 编著
  • 本书以Python知识脉络为线索，结合Python生态系统，通过融合传统文化、历史人文等元素的实践案例，力求在轻松的氛围中培养学习者的程序设计能力和计算思维能力。全书共分10章，主要内容包括搭建编程环境、基础语法、流程控制语句、字符串、列表元组与字典、函数、访问文件、处理异常、模块与包、面向对象编程等。本书各章采用模块化组织，除了具体知识细节的梳理铺陈，每章都会介绍相关的Python库，并提供多个
数据结构与算法（Python版） 电子书
数据结构与算法（Python版）
  • 周元哲
  • 本书讲述了Python语言与数据结构。
数亦有道：Python数据科学指南 电子书
数亦有道：Python数据科学指南
  • 翟羽佳
  • 本书以问题为导向，用具体应用场景讲明白如何选择、使用合适的数据科学工具。
Python数据预处理（微课版） 电子书
Python数据预处理（微课版）
  • 主编
  • 本书的设计和编写目标是培养读者的数据思维能力和数据预处理能力，内容具有典型性和实用性，系统介绍基于Python的数据预处理的流程和技术。全书共8个单元，单元1介绍数据预处理的基础知识，单元2介绍Python数据预处理的库pandas的用法及主要数据对象的用法，单元3～单元7依次介绍数据预处理流程中数据获取、数据合并、数据清洗、数据变换和数据描述等相关知识和技术。为突出培养读者的动手能力，本书单元2
Python数据挖掘实战（微课版） 电子书
Python数据挖掘实战（微课版）
  • 王磊
  • 数据挖掘旨在发现蕴含在数据中的有价值的数据模式、知识或规律，是目前非常热门的研究领域。理解数据挖掘模型的原理、方法并熟练掌握其实现技术是数据挖掘从业者必备的能力。本书从理论模型和技术实战两个角度，全面讲述数据挖掘的基本流程、模型方法、实现技术及案例应用，帮助读者系统地掌握数据挖掘的核心技术，培养读者从事数据挖掘工作的基本能力。全书共12章，主要内容包括数据探索、数据预处理、特征选择、基础分类模型及
Python数据预处理（微课版） 电子书
Python数据预处理（微课版）
  • 主编
  • 本书以JupyterNotebook为主要开发工具，全面地介绍数据预处理的相关知识。全书共分8章，内容分别为初识Python数据预处理、数据获取与存储、数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约、综合实战：家用热水器用户行为分析以及两个综合实战项目。每个章节均配置了丰富的示例或案例，通过本书的学习，读者可以充分理解常用数据预处理方法的精髓、掌握具体技术细节，并在实践中提升实际开发能力，为数据分析和机器
数学·基础版（第三册） 电子书
数学·基础版（第三册）
  • 基础版
  • 本套书是根据当前高等职业教育教学改革的需要，并结合当前五年制高职院校学生的特点编写的。全套书共3册。由岳广峰主编的《数学(基础版第3册五年制高等职业技术教育教材)》内容包括直线与直线的方程、简单的线性规划问题、圆与圆的方程、圆锥曲线。本套书在不降低学生素质能力培养的前提下，力求结构完整、体系合理、够用实用；注重基础知识，浅显易懂，强化学生对基础知识的掌握；符合学生的特点和认知规律，有利于提高学生的
大数据技术基础 电子书
大数据技术基础
  • 喻竹
  • 本书从商科类专业需求出发，介绍了大数据技术的基本概念与应用。全书主要内容包括走进大数据，认识云计算、物联网、人工智能，大数据采集清洗，数据存储管理，数据挖掘分析，大数据可视化，大数据安全，综合实战案例。本书注重理论与实践作相结合，通过大量案例帮助学生快速了解并掌握大数据相关技术，具有较强的系统性、可读性和实用性。为了利教便学，部分学习资源（如作录频、微课视频等）以二维码形式提供在相关内容旁，可扫描
财务大数据基础 电子书
财务大数据基础
  • 张文惠
  • 财务大数据基础是一门知识性和应用性很强的财务会计类专业的基础性课程，主要向学生普及大数据的基础知识。使学生能够了解大数据的基本概念、基本技术和应用场景，理解大数据分析的基本原理和方法，并能够应用大数据思维和分析方法解决本专业的相关问题。课程的主要内容包括：介绍大数据基本概念、发展历程与趋势，以及大数据对会计工作的影响；阐述大数据分析下的会计数据特征提取及分析思维；介绍大数据分析的基本方法及工具。依
新媒体数据分析 电子书
新媒体数据分析
  • 王佳娴 编著
  • 本书讲解了新媒体数据分析的概念、方法、工具、数据指标及关键流程，介绍了微信公众号、微博、今日头条三大新媒体平台的数据分析技巧，还针对广告投放和活动策划这两大新媒体工作场景进行了数据分析过程的讲解。
大数据和大分析 电子书
大数据和大分析
  • 段云峰
  • 本书首先参阐述大数据出现的背景，解释数据资产、数据驱动等基本概念，剖析数据分析的重要性，介绍了大分析的内容和范围、关键点等；其次，阐述了大数据建设的基本内容和有关应用领域等，涉及收集、存储、标准、技术选择等内容，重点介绍了数据质量、安全管理等数据管控的内容；结尾，给出了大数据建设配套的人才、管理结构等方面的内容和经验，分享如何引入互联网思维，开辟新视野的理念。
Excel数据分析实务 电子书
Excel数据分析实务
  • 主编
  • 本书分为4篇，分别为概述、数据获取、数据处理，以及数据分析与可视化，共包括11个项目，分别为学生校园消费行为概述，获取文本数据，制作消费金额的描述性统计分析表，处理异常值，处理缺失值，处理重复值，使用PowerQuery方法处理数据，合并数据，分析食堂就餐情况，分析学生就餐消费行为，撰写分析报告。
财务大数据分析 电子书
财务大数据分析
  • 主编
  • 本书选取某新零售行业的公司为原型，通过整合来自企业经营的大数据和来自互联网的大数据，结合大量丰富的企业管理与业务案例场景，从大数据采集、处理、挖掘、可视化分析，到决策与优化改善，逐步展开，帮助读者了解大数据的技术基础（Python、SQL），掌握大数据采集、处理的方法，具备应用典型的大数据算法进行价值挖掘的能力，具备结合企业经营管理场景进行大数据可视化分析、决策的能力。本书共分为三个部分：第一部分
大数据财务分析实务 电子书
大数据财务分析实务
  • 主编
  • 本书基于大数据、信息技术对企业财务分析产生的影响，梳理了企业财务分析的框架，内容主要包括大数据财务分析理论、财务数据分析可视化、企业战略分析、企业会计分析、企业盈利能力分析、企业营运能力分析、企业偿债能力分析、企业发展能力分析、企业综合财务分析、财务预警分析等。本书理论与实践紧密结合，依托网中网财务大数据平台的数据资源，以格力电器为背景，结合丰富的案例，帮助读者掌握大数据财务分析的方法与技巧，适合
财务大数据分析 电子书
财务大数据分析
  • 王浩
  • 本教材以理论与实际操作相结合，以厦门科云智慧云平台为依托，以大数据分析通用流程为基础，聚焦于财务大数据分析与可视化工具方法。本书涵盖了Python 基础、数据获取(爬虫)、数据处理(Pandas) 、数据可视化以及财务大数据分析实战演练五个模块。在内容设计中穿插了基于财务实践的编程案例,通过将Python数据分析工具与具体的财务场景相融合,培养学生应用Python进行财务大数据分析的能力。本教材贴
Python 3程序设计基础 电子书
Python 3程序设计基础
  • 周元哲 编著
  • 本书在继承原教材通俗易懂，易于学习的基础上，进行了如下修订。（1）Python核心团队计划在2020年停止支持Python2。Python3的库已经比较全了，不支持Python3的外挂库，多数是不再维护。因此，本教材从第1版的Python2升级为Python3，针对Python3进行了详细的介绍。（2）本教材的章节内容在第1版的基础上增加了修正，内容分为基础篇和应用篇，其中，基础篇包括Python
程序设计基础（Python语言） 电子书
程序设计基础（Python语言）
  • 主编
  • 本书内容覆盖Python语言基本语法元素、基本数据类型、程序的控制结构、组合数据类型、函数、文件操作、面向对象程序设计、科学计算与数据可视化、数据分析，通过各个层次的、有趣的、融入课程思政的例题着重介绍了程序设计的思想以及Python语言的语法格式。
Python网络爬虫基础教程 电子书
Python网络爬虫基础教程
  • 黑马程序员　编著
  • 本书以Windows为主要平台，系统、全面地讲解Python网络爬虫的相关知识。本书的主要内容包括认识网络爬虫、网页请求原理、抓取静态网页数据、解析网页数据、抓取动态网页数据、提升网络爬虫速度、存储数据、文本混淆与验证码识别、初识网络爬虫框架Scrapy、Scrapy核心组件与CrawlSpider类、分布式网络爬虫Scrapy-Redis。
Python医学实用统计分析 电子书
Python医学实用统计分析
Python在数据分析中的应用——统计分析方法与计量模型实践 电子书
Python在数据分析中的应用——统计分析方法与计量模型实践
  • 饶艳超
  • Python是当前最流行的数据分析工具之一，在做数据分析时我们经常会用到一些统计学基础知识和概念，如概率，分布，直方图，箱体图，分位数等，会构建统计分析模型和计量经济模型进行探索性分析、回归分析、方差分析、时间序列分析等，进行模型的参数估计和估计参数的假设检验等。本书关注Python在数据分析中的应用，结合具体示例讲解如何应用Python进行多元回归分析、如何进行多元统计分析推断、如何设定模型和数
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