数据分析咖哥十话 从思维到实践促进运营增长 数据思维与运营决策思维培养，咖哥新作，通过丰富的实战案例连接理论与python技术，有趣有料，简单易学，赠送全书实例源代码
内卷时代的刚需，升职加薪的利器！如何在内卷时代脱颖而出？看书似乎都明白，一到实际工作中就不知道怎么办？为什么别人不大明白我的分析结果？零基础的人可以看这本书吗？这种书会不会很无聊？没学过Python有必要看这本书吗？如何培养数据分析思维？快来看这本书，给你答案！ 1.立足实际，注重数据思维培养：本书不是枯燥乏味的理论书，而是注重数据思维认知的培养，强调知识技能与工作实战的结合。 2.语言幽默风趣，通俗易懂，小白轻松上手：本书通过有趣的故事对话场景与大量的漫画插图，让读者轻松理解数据分析与决策中涉及到的相关概念，学习不再枯燥乏味！ 3.内容丰富，知识实用，帮助你解决实际问题：不仅从技术角度介绍了数据采集、清洗、分析的相关工具与方法论，而且对其在运营和增长方面的业务应用也进行了体系化的介绍。 4.
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Python编程从入门到实践 Python3.5语言程序基础 python3数据分析实战 计算机编程入门python网络 赠2000门视频课程+源代码电子版
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Flask Web开发 基于Python的Web应用开发实战 第2版 Python3Web爬虫数据分析应用开发实战 程序
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Python金融实战 ython编程 Python金融实战类指南 金融大数据分析技术 Python程序编程教程书 Pyt
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Python数据可视化编程实战 第2版 python数据分析处理实战 matplotlib教程书籍 70多个常用的数据可视化实例 让您掌握流行的Python数据可视化库
本书主要介绍如何通过Python来实现数据可视化。本书包含了一系列实用的示例，旨在帮助读者熟悉运用Python及其流行的可视化库和数据操作库，牢固地掌握数据可视化的知识。本书从安装和搭建Python数据操作和可视化环境讲起，循序渐进，直到读者掌握使用Python库绘制3D动画等技能。另外，本书还讲解了如何配置matplotlib及相关库，如何在不同的环境（如文字排版系统或LaTeX）中使用matplotlib，以及如何使用Python创建甘特图等实用技能。通过本书，读者能更好地理解数据可视化的概念和技术。本书包括以下内容： 搭建工作环境所需的工具； 使用标准的Python数据处理库和Pandas库处理数据； 绘制并定制化图表； 使用流行的Python数据可视化库； 使用mplot3d绘制3D图表； 使用图像和地图绘制图表； 使用恰当的图表描述数据； 更多matplotlib的高级内容； 使用Plot.ly在线分享可视
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Python金融实战 Python金融实战类指南 指导金融大数据分析过程 通过编写高效的Python程序 解决实际金融问题
本书由具有丰富的教学经验和专业经验的严玉星教授编写，囊括了他多年在金融领域教学一线的经典思想，并且结合了众多实际的金融数据，严教授还全程参与了本书的翻译和审校工作。本书在原作者全程参与的前提下，邀请香港理工大学的张少军老师全程主导并负责本书的翻译，将基本的金融理论和丰富的代码示例及金融模型深度解析，引导读者编写高效的Python程序，构建实际的Python应用，实现金融数据的高效分析。在理论和实践中，把握量化交易的核心思想，将金融模型运用得得心应手。
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用Python写网络爬虫 第2版 畅销的Python 3网络爬虫 数据抓取采集分析 开发实战图书全新升级版 针对Python 3编写 上一版年度销量近40000册 提供示例完整源码和实例网站搭建源码
畅销的Python网络爬虫开发实战图书全新升级版，上一版年销量近40000册。针对Python 3.6版本编写。提供示例完整源码和实例网站搭建源码，确保用户能在本地成功复现爬取网站环境，并保障网站的稳定性与可靠性以及代码运行结果的可再现性。Internet上包含了许多有用的数据，其中大部分是可以免费公开访问的。但是，这些数据不容易使用，它们内嵌在网站的架构和样式中，在提取时也需要多加小心。网络爬取技术作为一种收集和理解网络上海量信息的方式，正变得越来越有用。本书是使用Python 3.6的新特性来爬取网络数据的入门指南。本书讲解了从静态网站提取数据的方法，以及如何使用数据库和文件缓存技术来节省时间并管理服务器负载，然后介绍了如何使用浏览器、爬虫和并发爬虫开发一个更为复杂的爬虫。借助于PyQt和Selenium，你可以决定何时以及如何从依赖Java
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python编程从入门到实践第2版 python编程从入门到实战书籍数据分析网络爬虫深度学习语言程序设计蟒蛇书
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数据科学实战手册 R+Python 基于R和Python的数据科学项目案例集锦 数据分析师 数据挖掘工程师 数据科学家
本书涵盖R和Python两种主流语言，其优点在于其结构，每一章的每一节内容都是按照“准备工作—处理流程—工作原理”的方式组织，这种组织形式非常适合一边实践一边学习（learn-by-doing）。
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精通数据科学 从线性回归到深度学习 数据科学入门到实战 基于Python建模 详解从统计分析学到人工智能机器学习 深度学习 神经网络编程中用到的算法及模型
1.在数据学科的角度，融合了数学、计*机科学、计量经济学的精髓。2.为读者阐释了数据科学所要解决的**问题 数据模型、*法模型的理论内涵和适用范围3.以常用的IT工具 Python为基础，教会读者如何建模以及通过*法实现数据模型，具有很强的实操性。4.本书还为读者详解了分布式机器学*、*经网络、深度学*等大数据和人工智能的前沿技术。中国工程院院士、第三世界科学院院士、前中国科学院计*技术研究所所长李国杰，易选股金融智能证券董事长，键桥通讯董事易欢欢作序推荐；GrowingIO 创始人兼 CEO张溪梦，复旦大学教授、博士生导师、复旦大学航空航天数据研究中*主任杨卫东，美国罗格斯大学管理科学及信息系统系终身教授，中国计*机学会大数据专家委员会委员林晓东，诚意推荐。
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