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Python数据分析与实战 吕一清,邓国营,蒋永穆 编 四川大学出版社
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大数据分析与应用实战 凝聚数据挖掘、机器学习等多学科的领悟 R 与 Python兼修，配套课件、案例、源代码
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。
¥96.70定价：¥128.00 (7.56折)
机器学习重点关注的是预测 利用历史和未来之间的关系，根据所知道的预测想知道的。机器学习的核心是一种基于数学/算法的技术，本书聚焦于两类能够实现有效预测结果的算法族，并借助当前流行的 Python 语言来展现如何应用这些算法，使掌握机器学习更加简单。本书展示了如何利用 PySpark 将这两类算法扩展到需要使用多个分布式处理器的超大规模数据集上。 1.深入浅出，简单术语。本书没有用复杂的数学公式，而是用简单的术语来解释算法，并提供示例代码来帮助读者快速上手。 2.针对小白设计，内容丰富易懂。本书专为没有专业数学或统计学背景的读者设计，包含如下内容： ● 为任务选择合适的算法； ● 学习相关机制以及准备数据； ● 通过代码演示算法的PySpark实现，可扩展到使用数百个处理器的大规模数据集上； ● 掌握核心Python机器学习算法包
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Excel+Python 飞速搞定数据分析与处理 python编程从入门到实战办公软件应用从入门到精通excel数据分析 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！
●针对零编程基础人士量身打造，适合办公室人群阅读无须丰富的编程经验即可开始使用Python，借助编程的力量，轻松突破Excel的瓶颈，避免人为错误，将Excel和数据库连接并获取数据，让烦琐的Excel任务自动化，让您能将更多宝贵的时间花在更有价值的任务上。●xlwings创始人倾力打造，手把手教学“将Python作为Excel的脚本语言”开源Python库xlwings的诞生很好地回答了这些问题，它让Excel和Python珠联璧合。而作为xlwings的创始人，本书作者将展示如何借用Python的力量，让Excel快得飞起来！●更多设备，更简化的编程语言，一切只为更好的办公使用Visual Studio Code和Jupyter笔记本等便捷工具，用Python替代VBA、Power Query和Power Pivot，支持更多设备，让您学习起来更加简单。
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构建从Python入门到数据分析到机器学习的路线图，入门有章可循； 1.讲解独到，常见盲点趣解析 作者基于多年的经验积累，善于总结概括初学Python过程中的误区。 2.内容全面，常用工具全涵盖 书中介绍的Python工具包覆盖Numpy、Matplotlib、Pandas、SciPy、Scikit-Learn，方便读者拓展实用技能、掌握工作利器。 3.拓展训练，重点知识有强化 语感训练100题、Python内置函数（类）手册、从新手到高手的100个模块，强化知识点的掌握。 4.代码完整，随时动手可复现 本书提供了完整、可验证的代码，方便读者动手练习并强化理解。
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数据荒岛求生(从Excel数据分析到Python数据分析)/对比Excel轻松入门Python大数据实战 【可开发票】 正版保证！团购咨询在线客服询优惠
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Python数据分析案例实战(慕课版） 王浩,袁琴,张明慧 人民邮电出版社 【新华正版图书】
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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，原创文章全网阅读量破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习痛点，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，聚焦重点：Pandas数据分析常用的高频操作不到Pandas实际功能的20%，却能解决超过80%的问题。本书去繁就简，只专注于能解决大部分问题的重点模块。 （4）以实战制胜，案例牵引：书中包含大量实际案例，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
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Python实战之数据分析与处理 9787121363474
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787121363474 Author 作者 刘宇宙,刘艳 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 295页 Publisher 出版社 电子工业出版社 Publication Date 出版日期 2020-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书是为使用Python进行科学计算的新手或刚入门者量身定做的，是作者学习和使用Python进行人工智能项目研发的体会与经验总结，涵盖了实际开发中的基础知识点，内容详尽，代码可读性及可操作性强。本书主要介绍NumPy、Pandas、Matplotlib的基本操作。本书使用通俗易懂的描述，引入了丰富的示例代码，同时结合智慧城市中的一些事件，使内容呈现尽可能生动有趣，让一些原本复杂的处理能够通过另一种辅助解释得以简单化，从而使读者充分感受学习的乐趣和魅
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Python机器学习与可视化分析实战 详解聚类、线性回归、逻辑回归、决策树算法及其可视化分析
本书通过机器学习与可视化组件相结合的方式，系统介绍机器学习与可视化分析相关技术，并通过实战项目讲解机器学习中常用的数据挖掘相关知识，例如聚类、线性回归、逻辑回归以及决策树算法。特别是为了满足部分读者的需求，本书还详细介绍了深度学习的两个基础算法 文本分类与图像识别算法。
¥54.50定价：¥69.00 (7.9折) 电子书：¥48.30
Python数据分析案例实战(慕课版） 王浩 人民邮电出版社 9787115520845
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Python数据分析案例实战(慕课版）9787115520845 王浩 袁琴 张明慧 人民邮电出版社
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Python电商数据分析实战 机械工业出版社 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！
（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，原创文章全网阅读量破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习痛点，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，聚焦重点：Pandas数据分析常用的高频操作不到Pandas实际功能的20%，却能解决超过80%的问题。本书去繁就简，只专注于能解决大部分问题的重点模块。（4）以实战制胜，案例牵引：书中包含大量实际案例，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
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全新Python数据分析案例实战 慕课版 王浩 Pandas模块实现统计分析 数据分析处理 python数据分析原理 机
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111737841 Author 作者 周志鹏 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 248页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2023-11-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 内容简介这既是一本能带领读者零基础快速掌握Python数据分析方法与流程的工具书，又是一本从电商出发指导读者解决各类数据分析问题的实用指南。首先，本书以Python数据分析中使用率极高的Pandas为切入点，注重对数据分析思维和技能的培养，详细讲解了Pandas的操作以及数据分析的方法，可覆盖80%以上的数据分析应用场景，为数据分析师打下坚实基础。然后，本书以电商这个广大读者熟知且普适性极强的业务领域为依托，通过大量案例讲解了报表自动化、行业机
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Python数据分析案例实战 慕课版 9787115520845
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115520845 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 224页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2020-07-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书作为Python数据分析的案例实战教程，不仅介绍了使用Python进行数据分析所涉及的常用知识，而且介绍了6个流行的数据分析方面的项目。全书共分10章，内容包括数据分析基础、NumPy模块实现数值计算、pandas模块实现统计分析、Matplotlib模块实现数据可视化、客户价值分析、销售收入分析与预测、二手房数据分析预测系统、智能停车场运营分析系统、影视作品分析和看店宝。全书以案例引导，每个案例都提供了相关的技术准备和知识讲解，有助于学生在理解知识的基础上，更好地运用知
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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，原创文章全网阅读量破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习痛点，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，聚焦重点：Pandas数据分析常用的高频操作不到Pandas实际功能的20%，却能解决超过80%的问题。本书去繁就简，只专注于能解决大部分问题的重点模块。（4）以实战制胜，案例牵引：书中包含大量实际案例，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
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Python电商数据分析实战 周志鹏 著 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！
（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，原创文章全网阅读量破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习痛点，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，聚焦重点：Pandas数据分析常用的高频操作不到Pandas实际功能的20%，却能解决超过80%的问题。本书去繁就简，只专注于能解决大部分问题的重点模块。（4）以实战制胜，案例牵引：书中包含大量实际案例，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
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Python数据可视化 古谚有云“一图胜千言”。本书利用Python这一流行的语言提供了商业智能（BI）解决方案！书中实例详实且极具参考价值！均为数据分析和数据可视化的实战案例！
古谚有云 一图胜千言 ，这在不同的文化背景中均广为人知。本书是针对想步入数据科学领域的开发人员和相关人士而编写的，他们希望通过数据可视化进一步丰富其个人专业项目。本书以通俗易懂的语言讲述了数据可视化技术，并完美地平衡了理论与实践之间的内容。具体来说，每一章内容都是在前一章的基础上加以设计的。另外，本书还包含了多项操作，并在现实生活中的业务场景和高度相关的环境中实践、运用所学的技能。
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Python3编程从零基础到实战 一本书学会用Python进行数据分析。
本选题是对标企业对大数据人才的能力需求标准，并针对现有相关图书存在的基础知识介绍不足，导致读者学习出现困难或障碍开发的，全面系统地介绍python3数据分析从基础到实战的相关内容。本书有以下两大特色： （1）本书内容注重知识点详解与实战应用，同时配套讲解视频和程序源文件，以通过多种渠道使读者从基础上掌握python的内容，并更好进行实战应用。 （2）本书实在大量调研的基础上，从读者学习路上遇到的障碍与困难入手，通过设计有趣的学习路线，深度讲解知识点，将知识点与有趣的案例结合，帮助大家学习知识，同时激发读者对python学习的兴趣。
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Python数据分析入门与实战 python数据分析与处理教程案例实战网络爬虫机器学习python编程从入门
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码上行动：利用Python与ChatGPT高效搞定Excel数据分析 AI时代Excel数据分析提升之道：知识精进+学习答疑+上机实训+综合实战+ChatGPT应用，零基础入门，极速提升数据分析效率！
（1）本书面向零基础读者，无须额外的背景知识即可学习Python Excel进行数据分析。本书讲解细致，便于读者由浅入深地学习。 （2）内容系统、体系完整，可以帮助读者快速全面地了解Python的基本语法并掌握开发能力。 （3）理论与实践相结合，每个理论都有对应的代码示例，读者参考代码示例完成编写，就可以看到实践效果。 （4）本书配有实训与问答，方便读者阅读后尽快巩固知识点，做到举一反三、学以致用。 （5）将AI前沿产品ChatGPT应用到Python进行Excel数据分析学习的过程中，演示了如何利用ChatGPT提高学习和开发的效率。
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Python数据分析与挖掘实战 张良均,谭立云,刘名军,江建明 著 机械工业出版社【正版可开发票】 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
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Python数据分析与挖掘实战【正版图书】 正版书籍，满额减，电子发票
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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