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想深入应用手中的数据？还是想在上千份文件上重复同样的分析过程？没有编程经验的非程序员们如何能在zui短的时间内学会用当今炙手可热的Python语言进行数据分析？ 来自Facebook的数据专家Clinton Brownley可以帮您解决上述问题。在他的这本书里，读者将能掌握基本Python编程方法，学会编写出处理电子表格和数据库中的数据的脚本，并了解使用Python模块来解析文件、分组数据和生成统计量的方法。 - 学习基础语法，创建并运行自己的Python脚本 - 读取和解析CSV文件 - 读取多个Excel工作表和工作簿 - 执行数据库操作 - 搜索特定记录、分组数据和解析文本文件 - 建立统计图并绘图 - 生成描述性统计量并估计回归模型和分类模型 - 在Windows和Mac环境下按计划自动运行脚本
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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、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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"本书特色：（1）文字说明、源代码与运行结果穿插呈现，结合理论知识与实践经验。 （2）凸显第四代与第三代程序语言不同之处，掌握数据驱动程序设计的特点。 （3）左手用R，右手用Python，厚植追随很好数据科学家的实力。 （4）配套资源丰富，来自各行业的数据处理与分析案例、R/Python对比的源代码、完整的教学课件。 （5）深入浅出地介绍统计机器学习理论与实务，做中学、学中做，迈向术道兼修的境界。 "
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PYTHON数据分析基础(第2版)/阮敬/十三五规划教材 9787503786143
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787503786143 Author 作者 阮敬 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 472页 Publisher 出版社 中国统计出版社 Publication Date 出版日期 2018-10-01 Product Dimensions 商品尺寸 其他 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书通过真实案例，全面介绍python3编程基础及其数据分析工具的应用，培养读者通过数据提出问题、分析问题、解决问题以及对结果评价的能力。全书内容包括：python3基本配置和编程基础、编程进阶、数据预处理、数据描述与可视化、统计推断、相关分析、关联分析、回归分析、主成分和因子分析、聚类、判别与分类、列联分析、对应分析、定性数据分析、时间序列分析、神经网络与深度学习等，将数据分析工作中的基本方法进行剖析。
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本书介绍了贝叶斯统计中的主要概念，以及将其应用于数据分析的方法。本书采用编程计算的实用方法介绍了贝叶斯建模的基础，使用一些手工构造的数据和一部分简单的真实数据来解释和探索贝叶斯框架中的核心概念，然后在本书涉及的模型中，抽象出了线性模型用于解决回归和分类问题，此外还详细解释了混合模型和分层模型，并单独用一章讨论了如何做模型选择，还简单介绍了非参模型和高斯过程。 本书所有的贝叶斯模型都用PyMC3实现。PyMC3是一个用于概率编程的Python库，其许多特性都在书中有介绍。在本书和PyMC3的帮助下，读者将学会实现、检查和扩展贝叶斯统计模型，从而解决一系列数据分析的问题。 从本书你将学到： 从实用的角度理解基本的贝叶斯概念； 学习如何用PyMC3构建概率模型； 掌握检查和修改模型的技能； 利用分层模型的优势给模型加入结
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对于Python程序员来说，仅仅知道如何写代码是不够的，还要能够充分利用关键代码的处理能力。本书将讨论如何对Python代码进行性能分析，找出性能瓶颈，并通过不同的性能优化技术消除瓶颈。 本书从基本的概念开始，循序渐进地介绍高级的优化主题。首先介绍了Python的主流性能分析器，以及用于帮助理解性能分析结果的可视化工具。然后介绍了通用的性能优化方法和专门针对Python的性能优化方法，带你浏览该语言的主要结构，让你只需做一点改变，即可迅速改善代码的性能。介绍了一些专门用于数据处理的程序库，教你如何正确地使用它们以获得杰出性能。 如果你是一名Python开发者，想优化Python代码的性能，或是想进一步提升编程能力，那么本书非常适合你阅读。 通过阅读本书，你将能够： 掌握逐步优化代码的方法，学会使用不同的性能分析工具 理解性能分
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前言 章 准备工作 本书主要内容 为什么要使用Python进行数据分析 重要的Python库 安装和设置 社区和研讨会 使用本书 致谢 第2章 引言 来自bit.ly的1.usa.gov数据 MovieLens 1M数据集 1880-2010年间全美婴儿姓名 小结及展望 第3章 IPython：一种交互式计算和开发环境 IPython基础 内省 使用命令历史 与操作系统交互 软件开发工具 IPython HTML Notebook 利用IPython提高代码开发效率的几点提示 高级IPython功能 致谢 第4章 NumPy基础：数组和矢量计算 NumPy的ndarray：一种多维数组对象 通用函数：快速的元素级数组函数 利用数组进行数据处理 用于数组的文件输入输出 线性代数 数生成 范例：漫步 第5章 pandas入门 pandas的数据结构介绍 基本功能 汇总和计算描述统计 处理缺失数据 层次化索引 其他有关pandas的话题 第6章 数据加载、存储与文件格式 读写文本格式的数据 二进制数据格式 使用HTML和Web API
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