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本书详细讲解了Python数据分析的相关内容,共分为10章,第1~9章分别讲解了数据分析概述、Python与数据分析、Python语言基础、NumPy数组与矢量计算、用NumPy进行简单统计分析、数据可视化――Matplotlib库、pandas数据分析基础、用pandas进行数据预处理、机器学习库scikit-learn入门;第10章用一个综合案例――电影数据分析项目,带领读者灵活掌握本书所学内容。 本书适合作为高等院校本、专科计算机相关专业的教材,也可供爱好者自学使用。
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《Python数据分析基础(第2版)/“十三五”全国统计规划教材》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、解决问题以及对分析结果评价的能力。全书内容包括:python3基本配置和编程基础、面向对象编程及并行处理、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理论、方法和应用进行深入剖析。
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随着大数据时代的来临,一门集数学、统计学和计算机科学为一体的数据科学在世界范围内迅速兴起。数据科学也成为一门横跨自然科学和社会科学的学问。未来社会,各行各业,都免不了和数据打交道,需要借助于数据分析,需要学习数据分析。本书从数据处理的角度来讲解统计分析,内容包括数据科学基础——数据与软件、探索性分析、可视化技术、统计推断、统计模型,大数据分析基础——预测分析法、决策分析法、综合评价法,大数据分析方法——统计方法,大数据分析入门——综合应用。每种方法均辅以详细的Python语言实现,便于提高实际操作能力。并配套开发了学习网站,学习者可以在任何终端(包括手机)上做数据分析。
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《图灵程序设计丛书;Python数据分析基础教程:NumPy学习指南(第2版)》是NumPy的入门教程,主要介绍NumPy以及相关的Python科学计算库,如SciPy和Matplotlib。《图灵程序设计丛书;Python数据分析基础教程:NumPy学习指南(第2版)》内容涵盖NumPy安装、数组对象、常用函数、矩阵运算、线性代数、金融函数、窗函数、质量控制、Matplotlib绘图、SciPy简介以及Pygame等内容,涉及面较广。另外,Ivan Idris针对每个知识点给出了简短而明晰的示例,并为大部分示例给出了实用场景(如股票数据分析),在帮助初学者入门的同时,提高了本书可读性。 《图灵程序设计丛书;Python数据分析基础教程:NumPy学习指南(第2版)》适合正在找寻高质量开源计算库的科学家、工程师、程序员和定量管理分析师阅读参考。
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