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100 条"深入浅出Pandas:利用Python进行数据处理与分析"搜索结果
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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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Excel2016数据处理与分析:微课版
Excel之家
汇集使用Excel进行数据处理与分析时最常见的问题需求,帮助你灵活有效地使用Excel来处理问题。
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Hadoop大数据处理与分析教程(慕课版)
王秀友 丁小娜 刘运 主编
本书系统全面地介绍了有关Hadoop的各类知识。全书共分11章,内容包括绪论、Linux操作系统的安装、Hadoop的伪分布式安装、Hadoop集群的搭建及配置、HadoopHDFS命令、MapReduce编程入门、Hive、Sqoop、HBase、Spark的介绍与安装、综合案例——网络爬虫大数据分析。
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Excel 2010数据处理与分析立体化教程
盖玲 李捷
本书主要讲解使用Excel2010进行数据处理与分析的知识,内容主要包括输入与编辑数据、使用公式计算数据、使用函数计算数据,文本处理函数,时间与日期函数,查找与引用函数,数学与三角函数,财务分析函数,逻辑函数,使用图表显示数据,数据排序、筛选与分类汇总,数据透视表与数据透视图,自动化处理分析数据。
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Excel 2016 商务数据处理与分析(微课版)
谢萍
本书分为理论基础和综合应用两篇,包括商务数据分析基础、商务数据的获取与数据清洗、商务数据分析计算、商务数据可视化、商务数据透视分析、商品采购成本分析、商品销售情况分析、商品库存数据分析等12章内容。
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Excel高级数据处理与分析(微课版)
丁菊玲 主编
本书由Excel数据处理与分析基础篇、基于Excel的数据分析综合应用篇、Excel数据分析报告篇这3篇共10章组成。其中,Excel数据处理与分析基础篇(第1章~第5章)从数据分析流程的视角介绍数据分析概述、数据获取与数据预处理、数据管理、数据处理与分析、数据可视化,并贯穿Excel基础内容,包括Excel基本数据表操作、数据管理、数据验证、图表、分类汇总、透视分析、数据处理函数、规划求解等;基
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Python金融数据分析与挖掘实战
黄恒秋
深入浅出地为你介绍如何使用Python进行金融数据分析、挖掘和量化投资的全过程。
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Python数据分析与可视化
主编
本书采用理论分析和Python编程实战相结合的形式,按照数据分析与可视化的基本步骤,数据分析与可视化的基本理论知识和相应的Python库进行了详细的介绍,让读者能够在了解基本理论知识的同时快速上手实现数据分析与可视化的程序。
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Python数据分析基础与案例实战
张良均 主编
本书以Python数据分析的常用技术与交通行业真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍了Python数据分析与挖掘技术的重要内容。全书共10章,内容包括绪论、Python数据分析简介、数据获取、数据探索、数据预处理、构建模型、运输车辆驾驶行为分析、公交车站点设置优化分析、铁路站点客流量预测,以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现运输车辆驾驶行为分析。本书大部分章节包含课后习题,通过练习和操作实践,读
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Python数据分析与可视化
高晓燕
本书共3章。第1章讲述Python基础知识,包括Python语言基本语法、内置数据类型、Python控制语句、函数和文件操作;第2章讲述Python数据分析,包括Numpy数值计算基础、Numpy数学与算术函数、Numpy中的数据统计与分析、pandas统计分析基础、pandas数据运算、pandas数据载入与预处理;第3章讲述数据可视化,包括matplotlib绘图基础、使用pandas和Sea
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Python数据分析与可视化
宋丽丽
本书主要内容如下:第一部分Python编程基础。第二部分:Python数据分析(Pandas,Numpy等简介、数据收集、数据清洗、数据挖掘、数据分析)。第三部分:Python数据可视化(数据可视化Matplotlib,seaborn等可视化库、财务会计案例、大数据分析案例)。第四部分:Python与自动化控制(简介、正则表达式、文件处理、Python与excel、PythonGUI控制鼠标和键盘
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Excel财务数据处理与分析实战技巧精粹
郭辉
一本拿来解决实际问题的财务工作者案头书。
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Excel 2016数据处理与分析应用教程(微课版)
苏林萍 谢萍
本书分为10章,内容包括Excel2016基础知识、工作表输入与编辑、公式、函数、图表、数据管理、数据透视分析、宏与VBA编程、财务分析函数应用、模拟分析与规划求解。全书采用由易到难、循序渐进的方式介绍了Excel常用的知识点,并通过大量的实例帮助读者理解和掌握所学内容。本书内容详实、实例丰富、操作步骤清晰、实用性强。本书可以作为高等院校相关专业的教学用书,也可以作为企事业单位人员提高数据分析能力
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Excel 数据处理与分析实例教程(第2版)
郑小玲
全书分为应用基础篇、数据处理篇、数据分析篇、拓展应用篇。本书使用简明的语言、清晰的步骤和丰富的图例详尽介绍了Excel的主要功能、使用方法和操作技巧,并通过贯穿全书的5个精选实例介绍Excel在管理、金融、统计、财务、决策等领域的实际应用。
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Excel商务数据处理与分析(微课版 第2版)
王薇
本书主要讲解商务数据的处理与分析,深入浅出地介绍了使用Excel编辑、分析和管理商务数据的方法,帮助读者快速、高效地完成商务数据的处理与分析工作。全书共11章:第1章主要介绍商务数据分析的基础知识;第2~5章主要介绍编辑与处理数据的方法;第6~11章主要介绍实际工作中不同类型数据的分析方法,并对Excel的常用函数、公式和数据分析工具等进行详细讲解。本书内容翔实、结构清晰、图文并茂,通过实际工作中
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Python商业数据分析
编著
全书共12章,主要内容包括:商业数据分析概论、Python商业数据存取、Python商业数据图形绘制与可视化、Python描述性统计、Python参数估计、Python参数假设检验、Python相关分析、Python一元线性回归分析、Python多元线性回归分析、Python时间序列分析、Python量化金融数据分析、Python机器学习。
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信息检索与利用
袁守亮 周春宏
面对新媒体时代纷繁复杂的信息环境,本书力图以全新的视角,从培养读者的信息素养为出发点,系统介绍了文献信息的基本原理和方法、现代图书馆的信息资源利用、常用中外文数据库检索、Internet专题资源检索、移动互联网信息检索、特种文献检索、信息利用与学术论文写作等知识和技能;并介绍了当前以微博、微信、客户端、移动图书馆、云计算、大数据、慕课等在信息检索中的应用。本书既可作为高等学校本科生、研究生文献信息
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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。
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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
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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
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