Excel+Python轻松掌握数据分析 Excel、Python与数据库数据分析实战指南，灵活搭配使用三大主流数据分析工具，贴近实际职场的应用案例，附赠源代码及彩图文件，提升数据分析能力。
综合性强：本书将数据处理工具、统计学原理及其综合应用技巧进行了巧妙结合，使读者能够在一个统一的框架下掌握多种工具的使用方法，提升数据分析能力。 内容丰富：详尽地比较了Excel、Python以及数据库等三大主流数据分析工具的优势和局限，同时指导读者如何根据具体需求灵活搭配这些工具。 循序渐进：内容解析深入浅出，能够加深读者对每种工具在不同场景下应用的理解，附赠书中涉及到的源代码及图片文件，供读者边学边连。 案例翔实：本书采用了生动的实际案例模拟方法，这些案例贴近职场实际，旨在帮助职场专业人士和自由职业者通过真实的业务场景来深化对数据处理的认识。 使用 本书学习，读者可以更加灵活和高效地掌握数据分析技巧，在提高工作和学习效率的同时增强了自己的数据处理能力。
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Python实战速成手册 数据分析+机器学习+深度学习 方勇 著 人民邮电出版社 9787115574497
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Python数据分析入门与实战刘麟人民邮电出版社9787115599346
适读人群 ：Python的初学者和自学者 数据分析的初学者和自学者 欠缺编程经验的数据分析人员● 内容全面 覆盖数据爬取、数据存取、数据访问、数据预处理和数据分析等● 案例丰富 实战案例+ 案例源码，帮助读者快速掌握实操技能● 知识拓展 网络爬虫+ 机器学习，帮助读者进一步提升专业技能
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Python金融大数据分析 第2版 金融科技算法交易量化金融教程书籍，详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书，将人工智能应用于金融开发的实战指南，金融应用开发领域从业人员的常备读物
Python已成为数据驱动AI、金融优先选择的编程语言。现在，一些大型的投资银行和对冲资金均使用Python及其生态系统来构建核心交易与风险管理系统。在本书中，作者向开发人员和量化分析人员介绍了使用Python程序库与工具，完成金融数据科学、算法交易和计算金融任务的方法。 Python与金融：Python交互式金融分析与程序开发入门。 基本知识：学习Python数据类型与结构、NumPy、pandas及其DataFrame类、面向对象编程。 金融数据科学：探索用于金融时间序列数据、I/O操作、推断统计学和机器学习的Python技术与程序库。 算法交易：使用Python来验证和部署自动算法交易策略。 衍生品分析：开发灵活、强大的Python期权、衍生品定价和风险管理程序库。
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Python数据分析实战[意]内利（Fabio Nelli） 著；杜春晓 译人民邮电出版社9787115432209 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数据分析实战 第2版 尽览数据分析全貌 用Python新工具和技术进行数据分析 包含深度学习、计算机视觉、自然语言处理、气象分析等热门内容 轻松驾驭大数据
Python提供了数据处理平台，拥有丰富的库，其算法的实现更具创新性，还能跟很多语言对接。这些特点使得Python在信息处理、管理和检索方面尤为出众。此外，Python还能用作脚本、操作数据库以及开发Web应用，这大大扩展了数据分析的应用场景。本书深入探究大量真实的Python数据分析案例，详细阐述如何利用Python及其衍生工具处理和分析数据，将理论与实践相结合，带领读者开启数据分析之旅。 阅读完本书，你将学到： -数据分析和Python基础知识 -NumPy库和pandas库简介 -使用pandas读写和处理数据 -用matplotlib库实现数据可视化 -用scikit-learn库进行机器学习 -用TensorFlow库进行深度学习 -用Jupyter Notebook分析气象数据 -Jupyter Notebook内嵌D3库 -用scikit-learn和TensorFlow识别手写体数字 -用NLTK分析文本数据 -用OpenCV分析图像及实现计算机视觉
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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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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数据科学手册 【图灵程序设计丛书】从计算环境配置到机器学习实战书籍 大量示例 逐步讲解 举一反三 掌握用Scikit-Learn NumPy等工具高效存储 处理和分析数据 切实解决工作痛点
Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库，已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主，从实战角度出发，讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务，旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。 IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境 NumPy：用ndarray实现高维数组的高效存储与操作 Pandas：用DataFrame实现带标签/列式数据的高效存储与操作 Matplotlib：实现各种数据可视化 Scikit-Learn：用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115575821 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 292页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2022-07-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书以Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍Python数据分析与挖掘的重要内容。本书共11章，分为基础篇（～5章）和实战篇（第6～11章），基础篇包括数据挖掘基础、Python数据挖掘编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识；实战篇包括6个案例，分别为信用卡高风险客户识别、餐饮企业菜品关联分析、金融服务机构资金流量预测、O2O优惠券使用预测、电视产品个性化推荐，以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现金融服务机构资金
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