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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9787302649045
《Python数据分析与可视化项目实战》专注于Python数据分析与可视化的实战指导，打破了传统的理论框架，注重实践和项目实战，适合有一定编程基础、想要深入学习数据分析和可视化的读者。 在内容设计上，采用了循序渐进的方式，逐步引导读者掌握数据分析和可视化的技能。每章以一个具体的项目示例为主线，详细讲解相关的理论知识和基本技巧，并提供实用的代码示例。读者在阅读过程中可以通过实际操作来加深对书中知识的理解和掌握。 书中每个项目案例都选取了具有代表性和实用性的主题，包括股票市场走势预测、城市自行车共享需求预测、电商客户数据分析等，这些项目案例不仅让读者理论与实践相结合，更让读者从不同领域的数据问题中受益良多，将理论知识应用于实际项目中。
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Python数据分析与可视化实践 孙玉林 余本国 Python数据可视化分析教程 机器学习书籍 清华大学 9787302
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1、主要针对高等职业院校学生的特点，采取项目式写法，满足高职高专院校的教学需要。2、案例选取具有典型性、先进性以及有效性，满足当前“学用结合”的教学要求，为学生的职业发展打好基础。3、配套资源丰富，包括电子活页、教学大纲、PPT、教学教案。4、作者为名校名师，具有丰富的教学经验和实践经验。
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Python数据分析与可视化:微课视频版.第2版 魏伟一 著 清华大学出版社 【新华书店正版图书书籍】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享店铺优惠!
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1.从Python程序设计基础入手，深入讲解数据分析的相关包及数据分析方法2.将数值、网络、文本等类型的数据作为案例进行分析，将理论与实际相结合3.配套资源丰富，配套微课视频，案例数据源，课件，上机实验指导等
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PYTHON数据分析与可视化实践孙玉林、余本国 著清华大学出版社9787302673576
用理论结合实际案例，通过配套视频的操作讲解，让读者学到的不仅是相应的知识和技能，更是使用函数公式解决问题的基本逻辑原理和逻辑思维，以及解决问题的能力。用函数公式巧妙灵活的解决烦琐的大数据，让工作简单化智能化，高效便捷的提升工作效率
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Python数据分析与可视化教程 微课版 夏敏捷 尚展垒 邮电出版社
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1.涵盖数据分析的各种常用技术与主流工具，实例代码丰富。2.围绕基本知识、主要方法、数据预处理、可视化以及数据挖掘基础进行讲解，综合实战贯穿所讲知识点。3.配套资源丰富，还配有教学辅助平台，提高教学质量。
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PYTHON数据分析与可视化典型项目实战（微课版）高海英陈承欢人民邮电出版社9787115622143 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
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Python数据分析与可视化魏伟一；李晓红；高志玲清华大学出版社9787302577584 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书从Python数据分析的基础知识入手，结合大量的数据分析示例，系统地介绍了数据分析与可视化方法，带领读者逐步掌握Python数据分析的相关知识，提高解决实际问题的能力。 本书共13章，主要内容包括数据分析与可视化概述、Python编程基础、NumPy数值计算基础、Pandas统计分析基础、Pandas数据载入与预处理、Matplotlib数据可视化基础、Seaborn可视化、pyecharts可视化、时间序列数据分析、SciPy科学计算、统计与机器学习、图像数据分析和综合案例实战等。 本书可作为各类高等院校数据科学与大数据、软件工程和计算机科学与技术等专业的教材，也可作为Python数据分析初学者和爱好者的参考书。
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Python数据分析与可视化 微课视频版 魏伟一 李晓红 大数据与人工智能技术丛书 清华大学出版社 计算机程序设计 存储
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PYTHON数据分析与可视化案例实战（项目实战·源码解读·微课版）吕云清华大学出版社9787302627685 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
本书以案例为驱动，由浅入深地介绍Python数据分析与可视化涉及的内容，实用很强。
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1.本书通过编写经典、有趣的案例来教授Python数据分析与可视化，并且采用可视化展示效果。通过实例来解释数据分析的原理和方式。2.列出完整的案例代码，对源代码进行了详细解说。并且每章都有实训内容。3.每款案例均提供详细的设计思路、关键技术分析以及具体的解决步骤方案，让读者进入Python数据分析的大门，真正了解数据分析设计的秘密同时掌握相应技巧。
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Python数据分析与可视化案例实战 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
使用Python进行数据分析与可视化十分便利且高效，因此Python被认为是***的数据分析工具之一。本书以22个案例，由浅入深地介绍不同数据分析与可视化的应用和实现。仅通过这些案例并不能展示数据分析与可视化的全部精髓，而更多的应用也值得读者在学到一定的基础技能后进一步探索。 本书面向高等院校计算机科学、软件工程、大数据、人工智能等相关专业的师生，以及Python语言初学者和数据分析从业人士。
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