Python数据分析入门与实战 开课吧,杨国俊,张植皓,潘海超等 9787111660422 机械工业出版社
适读人群 ：数据分析的入门级读者，数据分析从业者 本书从Python基础语法到科学计算库，系统地剖析了Python数据分析的技能树，并搭配项目实战，帮助读者更好更快地掌握Python数据分析的知识体系。
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Python数据分析与挖掘实战(第2版) 张良均 谭立云 刘名军 江建明 机械工业出版社 【新华书店全新书籍】 新华书店，电子发票，多仓就近发货
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《Python数据分析与挖掘实战（第2版）》 （1）畅销书全新升级，第1版销售超过10万册，被国内100余所高等院校采用为教材，同时被广大数据科学工作者奉为经典，是该领域公认的事实标准。 （2）作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验，不仅掌握行业的*技术和实践方法，而且洞悉学生和老师的需求与痛点。 （3）本书提供丰富的配套资源，如上机环境、Python源代码、案例建模数据、教学PPT。 《Python数据分析与数据化运营（第2版）》 （1）作者是有10余年数据分析与数据化运营经验的资深大数据专家，在国内外企业都工作过，经验丰富。 （2）作者善于总结和写作，乐于分享，撰写数据分析类 畅销书3部。 （3）本书与同类书大的不同在于，并不只有纯粹的关于数据分析技术和工具的讲解，而且还与数据使用场景深度结合，在
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Python数据分析实战【正版图书，达额减，电子发票】 【正版书籍，满额减，电子发票】
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Python数据分析与挖掘实战（第2版） 公认经典，第1版销售10万余册，100余所高校用作教材；提供上机环境、源代码、建模数据、教学PPT
为了帮助读者更好地使用本书，本书提供配套的原始数据文件、Python程序代码，读者可以从 华章计算机 公众号，回复64002免费获取。为方便教师授课，本书还提供了PPT课件，教师可到网址http://www.tipdm.org/tj/840.jhtml咨询获取。 （1）畅销书全新升级，第1版销售超过10万册，被国内100余所高等院校采用为教材，同时被广大数据科学工作者奉为经典，是该领域公认的事实标准。 （2）作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验，不仅掌握行业的技术和实践方法，而且洞悉学生和老师的需求与痛点。 （3）本书提供丰富的配套资源，含上机环境、Python源代码、案例建模数据、教学PPT。
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Python数据分析与挖掘实战 第3版 公认经典，前2版销售15万余册，100余院校用作教材；提供数据文件、程序源码、教学课件、教学大纲、教学平台
（1）作者背景权威：泰迪智能科技股份有限公司董事长，华南师范大学、中南财经政法大学等30余所高校兼职教授或硕导。 （2）作者经验丰富：在大数据挖掘与分析领域有10余年工程实践、教学和创办企业经验，承担国家级项目1项，省部级项目4项；荣获中国产学研合作促进奖、数字信访重大突破奖、南方电网发明专利奖、省科技进步奖、省教学成果奖等10余项省部级奖项。 （3）公认经典著作：院校师生和数据科学工作者公认的数据挖掘经典著作，是该领域的事实标准。 （4）畅销书全新升级：前2版销售超过15万册，被国内100余所院校采用为教材，好评如潮。 （5）配套资源丰富：提供数据文件、程序源码、教学课件、教学大纲等各种资源，便于读者自学和教学。
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PYTHON数据分析与挖掘实战 3版张春福白婧张良均范林元9787111764793 计算机与网络书籍 正版图书 可开发票
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Python数据分析与挖掘实战+利用Python进行数8065135
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Python数据分析与挖掘实战（第2版）张良均、谭立云、刘名军、江建明 著机械工业出版社9787111640028 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准，第1版销售超过10万册，销售势头依然强劲，被国内100余所高等院校采用为教材，同时也被广大数据科学工作者奉为经典。 作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验，不仅掌握行业的新技术和实践方法，而且洞悉学生和老师的需求与痛点，这为本书的内容和形式提供了强有力的保障，这是本书第1版能大获成功的关键因素。 全书共13章，分为三个部分，从技术理论、工程实践和进阶提升三个维度对数据分析与挖掘进行了详细的讲解。 第一部分 基础篇（第1～5章） 主要讲解了Python数据分析与挖掘的工具和技术理论，包括数据挖掘的基础知识、Python数据挖掘与建模工具、数据挖掘的建模过程，以及挖掘建模的常用算法和原理等内容。 第二部分 实战篇（第6～12章） 通过工程实
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【正版】Python数据分析入门与实战 开课吧,杨国俊,张植皓,潘海超等 机械工业出版社 9787111660422 可开发票，正版现货，支持7天无理由退换货
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Python数据分析与挖掘实战（第2版）张良均、谭立云、刘名军、江建明 著机械工业出版社9787111640028 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
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Python数据分析与挖掘实战(第2版),张良均 等,机械工业出版社【新华书店总店自营店】 正版图书 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
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Python数据分析与挖掘实战(第2版),张良均 等,机械工业出版社【新华书店总店旗舰店】 全国多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享优惠团购咨询：13284178503
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PYTHON数据分析与挖掘实战 3版张春福白婧张良均范林元机械工业出版社9787111764793 计算机与网络书籍
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Python数据分析与挖掘实战 【正版】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
0余位数据挖掘领域专家和科研人员，0余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。本书共5章，分两个部分 基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。基础篇（第～5章），第章的主要内容是数据挖掘概述 第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明 第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模
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PYTHON电商数据分析实战 周志鹏 机械工业 【新华书店全新书籍】 新华书店，电子发票，多仓就近发货
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Python电商数据分析实战 机械工业出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
（1）作者经验丰富：作者是数据分析专家，在电商、美妆、餐饮等领域有丰富的数据分析经验，原创文章全网阅读量破100万。（2）深谙读者痛点：十分了解数据分析师在思维、技能和业务等方面的学习痛点，本书专门为此准备了一套“思维+技能+理论+实践”的方法。（3）以实用为本，聚焦重点：Pandas数据分析常用的高频操作不到Pandas实际功能的20%，却能解决超过80%的问题。本书去繁就简，只专注于能解决大部分问题的重点模块。（4）以实战制胜，案例牵引：书中包含大量实际案例，覆盖大部分数据分析场景，对这些案例抽丝剥茧，帮助读者在实战中获得通用方法和业务技能。（5）8个场景、8大案例、35万行数据集：针对报表自动化、行业机会挖掘、用户分层、用户分群、用户偏好分析、同期群分析、指标波动归因分析、品牌分析等8大经典分析场景，用8大案例和
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Python数据分析与挖掘实战 张良均、谭立云、刘名军、江建明 著 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
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Python数据分析与挖掘实战 张良均 王路 谭立云 苏剑林等 机械工业出版社【正版书籍】 【热销推荐，正版现货，全国三仓就近发货，物流快捷，欢迎选购！】
前 言 基 础 篇 章 数据挖掘基础2 1.1 某知名连锁餐饮企业的困惑2 1.2 从餐饮服务到数据挖掘3 1.3 数据挖掘的基本任务4 1.4 数据挖掘建模过程4 1.4.1 定义挖掘目标4 1.4.2 数据取样5 1.4.3 数据探索6 1.4.4 数据预处理7 1.4.5 挖掘建模7 1.4.6 模型评价7 1.5 常用的数据挖掘建模工具7 1.6 小结9 第2章 Python数据分析简介10 2.1 搭建Python开发平台12 2.1.1 所要考虑的问题12 2.1.2 基础平台的搭建12 2.2 Python使用入门13 2.2.1 运行方式14 2.2.2 基本命令15 2.2.3 数据结构17 2.2.4 库的导入与添加20 2.3 Python数据分析工具22 2.3.1 Numpy23 2.3.2 Scipy24 2.3.3 Matplotlib24 2.3.4 Pandas26 2.3.5 StatsModels27 2.3.6 Scikit-Learn28 2.3.7 Keras29 2.3.8 Gensim30 2.4 配套资源使用设置31 2.5 小结32 第3章 数据探索33 3.1 数据质量分析33 3.1.1 缺失值分析34 3.1.2 异常值分析34 3.1.3 一致性分析37 3.2
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前 言基 础 篇章 数据挖掘基础21.1 某知名连锁餐饮企业的困惑21.2 从餐饮服务到数据挖掘31.3 数据挖掘的基本任务41.4 数据挖掘建模过程41.4.1 定义挖掘目标41.4.2 数据取样51.4.3 数据探索61.4.4 数据预处理71.4.5 挖掘建模71.4.6 模型评价71.5 常用的数据挖掘建模工具71.6 小结9第2章 Python数据分析简介102.1 搭建Python开发平台122.1.1 所要考虑的问题122.1.2 基础平台的搭建122.2 Python使用入门132.2.1 运行方式142.2.2 基本命令152.2.3 数据结构172.2.4 库的导入与添加202.3 Python数据分析工具222.3.1 Numpy232.3.2 Scipy242.3.3 Matplotlib242.3.4 Pandas262.3.5 StatsModels272.3.6 Scikit-Learn282.3.7 Keras292.3.8 Gensim302.4 配套资源使用设置312.5 小结32第3章 数据探索333.1 数据质量分析333.1.1 缺失值分析343.1.2 异常值分析343.1.3 一致性分析373.2 数据特征分析373.2.1 分布分析
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前 言基 础 篇章 数据挖掘基础21.1 某知名连锁餐饮企业的困惑21.2 从餐饮服务到数据挖掘31.3 数据挖掘的基本任务41.4 数据挖掘建模过程41.4.1 定义挖掘目标41.4.2 数据取样51.4.3 数据探索61.4.4 数据预处理71.4.5 挖掘建模71.4.6 模型评价71.5 常用的数据挖掘建模工具71.6 小结9第2章 Python数据分析简介102.1 搭建Python开发平台122.1.1 所要考虑的问题122.1.2 基础平台的搭建122.2 Python使用入门132.2.1 运行方式142.2.2 基本命令152.2.3 数据结构172.2.4 库的导入与添加202.3 Python数据分析工具222.3.1 Numpy232.3.2 Scipy242.3.3 Matplotlib242.3.4 Pandas262.3.5 StatsModels272.3.6 Scikit-Learn282.3.7 Keras292.3.8 Gensim302.4 配套资源使用设置312.5 小结32第3章 数据探索333.1 数据质量分析333.1.1 缺失值分析343.1.2 异常值分析343.1.3 一致性分析373.2 数据特征分析373.2.1 分布分析
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前 言基 础 篇章 数据挖掘基础21.1 某知名连锁餐饮企业的困惑21.2 从餐饮服务到数据挖掘31.3 数据挖掘的基本任务41.4 数据挖掘建模过程41.4.1 定义挖掘目标41.4.2 数据取样51.4.3 数据探索61.4.4 数据预处理71.4.5 挖掘建模71.4.6 模型评价71.5 常用的数据挖掘建模工具71.6 小结9第2章 Python数据分析简介102.1 搭建Python开发平台122.1.1 所要考虑的问题122.1.2 基础平台的搭建122.2 Python使用入门132.2.1 运行方式142.2.2 基本命令152.2.3 数据结构172.2.4 库的导入与添加202.3 Python数据分析工具222.3.1 Numpy232.3.2 Scipy242.3.3 Matplotlib242.3.4 Pandas262.3.5 StatsModels272.3.6 Scikit-Learn282.3.7 Keras292.3.8 Gensim302.4 配套资源使用设置312.5 小结32第3章 数据探索333.1 数据质量分析333.1.1 缺失值分析343.1.2 异常值分析343.1.3 一致性分析373.2 数据特征分析373.2.1 分布分析
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（1）作者背景权威：泰迪智能科技股份有限公司董事长，国家科技部入库技术专家、教育.部全国专业学位水平评估专家，华南师范大学、中南财经政法大学等30余所高校兼职教授或硕导。（2）作者经验丰富：在大数据挖掘与分析领域有10余年工程实践、教学和创办企业经验，承担国家级项目1项，省部级项目4项；荣获中国产学研合作促进奖、数字信访重大突破奖、南方电网发明专利奖、省科技进步奖、省教学成果奖等10余项省部级奖项
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10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。 本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。 基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明；第3章、第4
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数据分析是一个快速发展的领域，而Python已经演变成数据科学的主要语言，广泛应用于数据分析、可视化和机器学习的等领域。本书从数据分析的基础内容入手，比如matplotlib、NumPy和Pandas库，介绍如何通过选择色彩图和调色板来创建可视化，之后深入统计数据分析，将帮助你掌握Spark和HDFS，为网络挖掘创建可迁移脚本。本书还详细阐述如何评价股票，检测市场有效性，使用指标和聚类等，并且还将使用多线程实现并行性，并加速你的代码。在本书结束时，读者将能够运用各种Python中的数据分析技术，并针对问题场景设计解决方案。
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