Neo4j图谱分析实战 经典的图算法，利用Python示例揭示原理，并通过Neo4j这一出色的数据分析工具深入介绍应用方法。适用于广大数据分析师、业务分析师、图分析师和数据库开发人员。
在完成《Neo4j图谱分析实战 》学习之后，你将会理解，Neo4j除了是出色的数据分析工具之外，还可以用于在Web应用程序中公开数据以使分析能实时进行。
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【正版新书】Python数据分析实战——数据采集、分析及可视化（微课视频版） 沈桂兰 主编 清华大学出版社 软件工具-程
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正版书籍 Python 数据分析实战 吕云翔,李伊琳,王肇一,张雅素 清华大学出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
本书从理论和实战两个角度对Python数据分析工具进行了介绍，并采用理论分析和Python实践相结合的形式，按照数据分析的基本步骤对数据分析的理论知识及相应的Python库进行了详细的介绍
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【】Python数据分析实战 数据采集、分析及可视化 微课视频版 正版书籍 书店 清华大学出版社
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Python数据分析与可视化项目实战王振丽清华大学出版社（名州好书）
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本书以数据分析与挖掘五大环节（数据采集、数据预处理、探索分析、挖掘建模、模型评估）为轴线，配以分析用的数据与源代码，系统地介绍数据分析与挖掘建模领域的科学思维、知识、专业工具、完整流程以及编程技巧，让你能够快速胜任数据分析师岗位。
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Python数据分析与挖掘实战邓立国著清华大学出版社（尚居苑好书）
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新书Python数据分析实战——数据采集、分析及可视化（微课视频版） 沈桂兰 主编 清华大学 软件工具-程序设计
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Python数据分析实战 从Excel轻松入门Pandas 清华大学出版社 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！
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Python数据分析项目全程实录 Python数据分析项目大揭秘，12个精彩项目完整实战。培养分析思维，修炼实战内功，突破技术难点，直通一线就业。
软件项目开发全程实录 丛书是清华社计算机专业零售图书畅销品牌之一。 （1）丛书定位项目开发实战，面向实际开发应用，精选当前流行的热门项目进行讲解，紧扣程序员求职就业的需求。 （2）2008 2024年，丛书累计改版5次，深受广大程序员喜爱，在全国软件项目开发零售图书排行榜中名列前茅。 （3）细致全面、高效实用、通俗易懂、资源丰富，被数百所高校选为专业课教材。 《Python数据分析项目全程实录》图书特点如下。 1. 项目典型。精选12个当今流行的项目，覆盖当前主流应用方向和常用分析方法，涉及机器学习等高端领域。 2. 技术新颖。以Python 3.12为基础进行项目开发，所用的数据分析工具与模块也均采用当前业内推荐的最新稳定版本。 3. 知识全面。本书各项目总体覆盖Python数据分析与数据可视化90%以上的核心技术及热门分析工具，是巩固Python数据分
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Python网络爬虫与数据分析从入门到实践 全流程实战讲解网络爬虫、数据清洗、文本处理、机器学习算法、数据分析与可视化
突出特色是实战，所有知识点都配合案例并给出详细操作，所有代码都有注释，可以说学习无障碍、无痛苦。 涉及多种流行的热门框架，包括爬虫框架如Urllib、BeautifulSoup、Scrapy，常用的数据分析库如Numpy、Pandas、Matplotlib等都进行了详细介绍。 全流程讲解，从获取数据、数据预处理到数据分析和数据可视化，面面俱到。 技术先进，除常用数据处理方法，还介绍了当前热门的中文文本处理，以及热门的机器学习算法在数据分析中的应用。 本书给出了大量示例和项目，可以帮助读者掌握一线技能，真正解决工作中遇到的问题。
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正版书籍 Python Web数据分析可视化：基于Django框架的开发实战 韩伟,赵盼 著 清华大学出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
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本书特色： (1)实战导向:突出 理论-工具-案例 三位一体的教学理念。 (2)体系完整:覆盖数据分析、可视化到数据建模的全流程。 (3)技术前沿:集成传统统计分析工具与Python机器学习库。 (4)受众广泛:适合多层级、多领域读者自学或教学参考。 为便于教学,本书提供丰富的配套资源,包括教学大纲、教学课件、教学进度表、在线作业、习题答案和1000分钟的微课视频。
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Python数据分析实战(从Excel轻松入门Pandas)/清华开发者书库
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Python科学与工程数据分析实战李晓东清华大学出版社（名州好书）
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Python数据分析实战——从Excel轻松入门Pandas曾贤志清华大学出版社9787302602811 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书从零开始系统讲解了使用Pandas导入Excel数据，然后使用Pandas技术对数据做整理和分析，后导出为不同形式的Excel文件。完整实现了数据的导入、处理、输出的处理流程。 全书共10章。第1章为Pandas数据处理环境的搭建，第2章为使用Pandas对Excel数据读取与保存，第3章介绍与Pandas底层数据相关的NumPy库，第4章介绍了Pandas中DataFrame表格的增、删、改、查等常用操作，第5章介绍了对Series与DataFrame两种数据的运算、分支、遍历等处理，第6章介绍了字符串的各种清洗技术，第7章介绍时间戳与时间差数据的处理，第8章介绍Pandas中分层索引及与索引相关的操作，第9章介绍了对数据的分组处理及做数据透视表处理，第10章介绍了表格的数据结构转换，以及多表读取与保存。书中包含相应示例，不仅可以学会理论知识还可以灵活应用。 本书可作为Excel爱好者和数据分析初学者的入门
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