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《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数据分析与可视化典型项目实战 微课版 本书注重教学内容的思想性，“因势利导、顺势而为”地有效融入思政元素，知识传授、技能训练、能力培养和价值塑造有机结合。
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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数据分析与挖掘算法：Python实战 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
《数据分析与挖掘算法：Python实战》是一本介绍数据分析相关算法的学习指南，主要包括数据分析及数据挖掘相关概念介绍、数据思维及各种数据分析算法的原理及实现方法。 《数据分析与挖掘算法：Python实战》的每个数据分析算法都介绍了数学原理、Python代码实现以及实战案例，内容丰富、容易理解。 本书共9章，第1章介绍了数据挖掘与数据分析、机器学习之间的关系；第2 章介绍了数据分析人员应该具备的数据思维，包括数据思维认知、数据挖掘“定律”；第3~9章介绍了各种数据分析算法的原理、实现方法及实战案例，其中包括逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、聚类分析、关联规划、人工神经网络、集成学习。 《数据分析与挖掘算法：Python实战》适合从事数据分析工作的读者自学，也可作为产品经理、运营人员、市场人员和对数据分析感兴趣的读者的参考用
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