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近年来Python生态系统不断完善，Python这门语言已经成为科学计算的流行语言，它为统计数据分析提供了强大的操作环境。本书主要介绍了Python在统计数据分析中的应用，内容涵盖连续、离散和分类数据的常见统计检验，以及线性回归分析、生存分析和贝叶斯统计等主题。本书的特色：针对每种检验方法，提供了Python解决方案的代码和数据，以及便于实际操作的Python示例。借此，读者可以重现这些问题并加强他们对这些统计分析方法的理解。本书所用数据主要来自生命科学和医学科学，因此对这些领域的学生可能更有针对性。不过，本书也介绍了Python的基础知识以及一些统计学的基础知识，任何想要进行统计数据分析的人都可以阅读本书。
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时间序列分析实战：基于机器学习和统计学 从实战角度介绍时间序列分析中的创新和实例，结合统计法和机器学习技术解决常见问题，提供在线资源（示例代码练习等），兼顾Python和R这两种语言，帮助读者快速上手
天气、股票、心跳都会产生时间序列数据，物联网、数字化医疗和智慧城市的兴起更是产生了大量的时间序列数据。随着数据的规模快速增长，应用机器学习和统计方法进行时间序列分析的做法越来越普遍，也越来越重要。 本书从实战角度介绍时间序列分析中的创新技术和实际用例，帮助你结合使用传统的统计方法和先进的机器学习技术来解决时间序列分析中的常见问题。由于Python和R都是时间序列分析常用的语言，因此本书兼顾这两种语言并对时间序列进行系统的阐释，可以让数据分析师、数据工程师和其他与数据打交道的读者快速上手。 * 发现并整理时间序列数据 * 针对时间序列进行探索性数据分析 * 模拟时间序列 * 存储时间序列 * 为时间序列生成并选择特征 * 测量误差 * 使用机器学习和深度学习分析时间序列 * 评估模型的精度和性能
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Python医学数据分析入门 Python医学统计入门书，基于Python 3.8.5，强调实战和应用，以帮助读者解决数据分析中的实际问题，配有习题和答案、案例解析和程序示例，提供源码下载
1.结合医学数据，系统地介绍如何利用 Python 进行数据分析，以帮助读者解决数据分析中的实际问题。 2.本着让非专业读者易于理解的原则，本书强调实战和应用，着重介绍数据分析的思路和方法，尽量淡化分析方法的推导和计算。 3.书中配有大量的案例解析和程序示例，以及使用 Python 绘制的图形，所有代码均在 Python 3.8.5 环境下运行通过。 4.书中每一章都配有习题，书末附有习题参考答案，方便读者自学和学校老师教学。 5.提供源码下载
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Python贝叶斯分析（第2版） 全彩印刷，PyMC3和ArviZ的核心开发者教你用Python实现统计建模和概率编程，建立灵活的贝叶斯思维，快速分析数据，有效解决问题。
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Python数据科学实战 基于NumPy、Pandas、Matplotlib和scikit-learn这4个工具，从实战角度讲述如何处理、分析和可视化数据，如何用数据建立各种统计学或机器学习模型。
1.实战经验丰富：本书提供了大量真实案例和项目经验，展示了 Python 在获取、转换和分析数据方面的功能，帮助读者深入了解Python数据科学的应用场景和实际操作。 2.覆盖多个领域：本书旨在展示如何充分利用Python实现快速的数据处理，不仅涵盖了数据处理、分析和可视化，还涉及统计学和机器学习等多个领域，为读者提供了一个全面的数据科学知识体系。 3.深入浅出：作者通过生动的语言和详细的解释，将复杂的数据科学概念和算法简单化，让读者轻松上手，快速掌握Python数据科学的核心技能。 4.通过本书，你不仅会深入理解 Python 数据结构及其强大的第三方库，还会掌握如何聚合、合并、可视化和分析数据等。在企业管理、市场营销和金融等领域中，基于Python可以实现快速的数据处理。
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数据分析领域看似令人生畏，但你可以借助Excel这一“神奇的跳板”，轻松跃入数据分析领域。通过这本实践指南，Excel用户将轻松学会数据分析师常用的语言，在面对复杂的数据分析任务时做到胸有成竹。读完本书后，你将能够使用Python和行探索数据分析和假设检验。 本书首先利用Excel帮助你理解概率分布、相关、线回归等统计学知识，然后分别展示如何将这些知识迁移到Python和R中。通过使用本书介绍的工具和框架，你将能够很好地掌握继续学数据分析技术的窍门。 本书的阅读路线如下。 * Excel数据分析基础：使用Excel检验变量之间的关系，并将统计学和数据分析中的重要概念可视化。 * 从Excel到R：将你在Excel中学到的数据分析知识迁移到R中。 * 从Excel到Python：将你在Excel中学到的数据分析知识迁移到Python中，并对照行完整的数据分析。
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