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在编程中，数据结构和算法非常重要。著名计算机科学家、图灵奖获得者 Niklaus Wirth 曾提出一个公式：算法 数据结构 = 程序，该公式在一定程度上揭示了程序的本质，其对计算机科学的影响可以与爱因斯坦的 E=MC2 相媲美。 因此选择合适的数据结构并设计优秀的算法，编写出复杂而强大的代码，可以帮助我们更高效、更完美地解决问题。 《Python 数据结构和算法实战（第 2 版）》是引进欧美 计算机编程实践 畅销系列书中的一本，用通俗易懂的文字，结合插图和中小示例，介绍了基本的数据结构，如数组、链表、栈、队列、树、堆、哈希表和图等，以及数据分析中常见的搜索、排序等算法，各种选择算法和贪心算法、分治算法等各种数据结构算法。通过本书，读者将对数据结构和算法及算法设计有一个深入了解，为后续更深入学习打下坚实的基础，在实际工作中能
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Python爬虫、数据分析与可视化：工具详解与案例实战 成立明、胡书敏、黄勇 著 机械工业出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
全书共13章。第1~4章为基础篇，主要讲述Python基础知识、Python数据结构、面向对象程序设计思想，Python异常处理和读写文件的技巧；第5~7章为数据分析的工具篇，主要讲述Numpy库、Pandas库和Matplotlib库的基本功能和应用；第8章和第9章为“数据分析高级技能篇”，主要讲述通过爬取技术博客案例、基于Scrapy爬虫框架的实用技巧、数据分析的常用方法，如Python连接操作数据库的相关技能，基于时间序列、概率分析、推断统计和回归分析方法的数学分析方法；第10~13章为“综合案例篇”，主要讲述二手房数据分析案例、股票数据分析案例以及基于Sklearn库的机器学习相关实践。
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Python电商数据分析实战:从电商实际案例出发洞悉数据分析全流程 周志鹏著 机械工业出版社 经济 PYTHON电商数据分析实战
（1）作者经验丰富：作者是数据分析专家，在电商、美妆、餐饮等领域有丰富的数据分析经验，原创文章所有渠道阅读量破100万。 （2）深谙读者痛点：十分了解数据分析师在思维、技能和业务等方面的学，本书专门为此准备了一套“思维+技能+理论+实践”的方法。 （3）以实用为本，聚焦：Pandas数据分析常用的高频操作不到Pandas实能的%，却能解决超过80%的问题。本书去繁简，只专注于能解决大部分问题的模块。 （4）以实战制胜，案例牵引：书含大量实际案例，覆盖大部分数据分析场景，对这些案例抽丝剥茧，帮助读者在实战中获得通用方法和业务技能。 （5）8个场景、8大案例、35万行数据集：针对报表自动化、行业机会挖掘、用户分层、用户分群、用户偏好分析、同期群分析、指标波动归因分析、品牌分析等8大经典分析场景，用8大案例和超35万行数据集详细讲
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Python数据分析与可视化项目实战 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！
"《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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1.以应用为导向，在介绍了Python基础、数据分析和数据可视化、机器学习、集成学习和深度学习等基本知识。2.每章对应一个综合案例，提供了覆盖金融、地理信息、交通、文本分析、图像识别5个领域的典型应用案例。3.配套了若干个实验关卡内容，线上基于头歌实践教学平台，集电子材料、视频、实验、在线编程环境、教学与实验管理于一体，实验采用游戏式闯关设计，可自动测评和收集详细的实验行为数据，支持手机、电脑
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前 言 基 础 篇 章 数据挖掘基础2 1.1 某知名连锁餐饮企业的困惑2 1.2 从餐饮服务到数据挖掘3 1.3 数据挖掘的基本任务4 1.4 数据挖掘建模过程4 1.4.1 定义挖掘目标4 1.4.2 数据取样5 1.4.3 数据探索6 1.4.4 数据预处理7 1.4.5 挖掘建模7 1.4.6 模型评价7 1.5 常用的数据挖掘建模工具7 1.6 小结9 第2章 Python数据分析简介10 2.1 搭建Python开发平台12 2.1.1 所要考虑的问题12 2.1.2 基础平台的搭建12 2.2 Python使用入门13 2.2.1 运行方式14 2.2.2 基本命令15 2.2.3 数据结构17 2.2.4 库的导入与添加20 2.3 Python数据分析工具22 2.3.1 Numpy23 2.3.2 Scipy24 2.3.3 Matplotlib24 2.3.4 Pandas26 2.3.5 StatsModels27 2.3.6 Scikit-Learn28 2.3.7 Keras29 2.3.8 Gensim30 2.4 配套资源使用设置31 2.5 小结32 第3章 数据探索33 3.1 数据质量分析33 3.1.1 缺失值分析34 3.1.2 异常值分析34 3.1.3 一致性分析37 3.2
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