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基于股票大数据分析的Python入门实战 胡书敏 9787302552178 清华大学出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书针对Python零基础的用户,主要讲解大量的股票指标技术分析的范例,由浅入深地介绍了使用Python语言编程开发的应用“图谱”。 全书分为三篇:基础篇(第1~4章):讲述Python开发环境的搭建、基本语法、数据结构、代码的调试以及面向对象的编程思想;股票指标技术分析篇(第5~10章):分别讲述使用网络爬虫技术获取股票数据,使用Matplotlib可视化组件,基于NumPy和Pandas库进行大数据分析,以股票的不同指标分析为范例的开发方法—MACD Python数据库编程,KDJ Python图形用户界面编程,RSI Python邮件编程;基于股票指标的交易策略之高级应用篇(第11~13章):以股票的BIAS指标分析为范例讲述Django框架,以股票的OBV指标分析为范例讲述在Django中导入日志和数据库组件,结合股票指标分析讲述基于线性回归和SVM(支持向量机)的机器学习的入门知识。 本书以结合股票
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(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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本书结合了机器学习、数据分析和Python语言,通过案例以通俗易懂的方式讲解了如何将算法应用到实际任务。 全书共20章,大致分为4个部分。第一部分介绍了Python的工具包,包括科学计算库Numpy、数据分析库Pandas、可视化库Matplotlib;第2部分讲解了机器学习中的经典算法,例如回归算法、决策树、集成算法、支持向量机、聚类算法等;第3部分介绍了深度学习中的常用算法,包括神经网络、卷积神经网络、递归神经网络;第4部分是项目实战,基于真实数据集,将算法模型应用到实际业务中。 本书适合对人工智能、机器学习、数据分析等方向感兴趣的初学者和爱好者。
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Python简单易学,拥有丰富的库,并且具有极强的包容性。本书展示了如何利用Python语言的强大功能,以小的编程代价进行数据的提取、处理和分析,主要内容包括 数据分析和Python的基本介绍,NumPy库,pandas库,如何使用pandas读写和提取数据,用matplotlib库和scikit-learn库分别实现数据可视化和机器学习,以实例演示如何从原始数据获得信息、D3库嵌入和手写体数字的识别。
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由浅入深 快速入门 附赠格外视频讲解 知识全面 实例丰富 配套资源 辅助学习 在线交流 售后无忧 从基础入门讲解,到实战案例解析,再到拓展与应用,真正做到零基础到实战应用的一本实用教程。在基础入门部分,介绍了 Python 的语法基础,包括数据类型、流程控制、函数,数据的导入导出,数据处理的 NumPy 和 Pandas 库,数据清洗、数据分析、数据可视化和图像处理,以及正则表达式和爬虫方面的知识点;在实战案例部分,介绍了中文分词 jieba 库,并用三个完整的数据分析案例介绍了数据的清洗和分析过程;在拓展与应用部分,主要介绍了 Python 对文件系统的操作和格式化字符串的输出,并对数据库的操作、 Python 应用模块的 DIY 与发布,以及机器学习入门做了简单的介绍。 本书特色: 1、由浅入深,快速入门 本书定位以零基础为主,充分考虑到初
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