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
（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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商业智能是一种处理企业现有数据，将其转化成知识和结论，辅助管理者做出决策的技术，它在商业决策领域发挥着越来越重要的作用。商业智能可视化技术已经被应用于各类商业领域，它可以帮助管理者更加清晰、直观地理解数据，以便做出关键决策。本书立足于为企业建立一套源免费的商业智能数据分析平台，实现自助数据处理、数据分析、数据可视化，概述了该系统的基本情况、总体需求、解决方案和业务理解等。
Python数据分析入门与实战刘麟编著9787115599346人民邮电出版社书籍
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本书是一本使用 Python 3.8 进行数据处理和分析的学习指南。全书分为三部分：基础入门、实战案例及拓展与应用。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。 本书内容丰富、简单易懂，适合本科生、研究生阅读，以及对 Python 语言感兴趣或者想要使用 Python 语言进行数据分析的读者参考。
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Python程序设计与数据分析项目实战（微课视频版） 配微课视频、源码、教学课件、教学大纲、习题题库等，基础+丰富案例
本书特色 （1）需求导向，结合Python基础知识与数据分析案例详细讲解数据分析过程。 （2）案例丰富，基础篇各章节案例涵盖相应知识点，案例篇包括5个完整项目案例。 （3）代码详尽，全书提供各章节的详细代码与数据，方便读者操作。 （4）语言简明易懂，由浅入深带你学会 Python 语言基本内容以及数据分析基本流程。 （5）数据分析案例配有详细的微视频，便于读者理解案例详情。
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Python数据分析与挖掘实战编者:翟世臣//张良均|责编:初美呈人民邮电（尚居苑好书）
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Python Web数据分析可视化——基于Django框架的开发实战韩伟；赵盼清华大学出版社9787302600879 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书从初学者的角度出发，提供了Python从入门到数据分析可视化再到Web开发所需要的知识和技能,适用对象为基础入门者和技能爬升者。 本书按照技能的熟练程度分为篇。篇初窥门径（第1~3章）主要包含的Python基础语法知识。第二篇略有小成（第4~6章），读者从这里开始开始学习Python数据处理，并体验如何调用Python第三方库实现Web数据交互可视化分析。第三篇登堂入室（第6和7章），读者自此开始接触Django，并学习如何使用Django开发一个静态网站。第四篇融会贯通（第8章），借由此章读者可以将前面学习的内容融会贯通，并能根据自己的理解实现一些简单的功能，并据此完成投票网站的开发。第五篇炉火纯青（第9章），本章是对前面几章内容的升华，需要读者充分掌握前两个案例才能理解本章的内容。学会了本章，读者将完成一个精美的、功能完善的数据分析可视
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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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Python大数据分析与机器学习商业案例实战 王宇韬 机械工业出版社 9787111654711
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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。
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1.本书秉持理论与实践相结合的理念，讲解以物流数据、网店运营数据、销售数据、客服数据、客户数据、市场数据、产品数据等核心数据的采集、处理、分析及可视化。 2.本书以业务流程为主线，采用数据分析的相关技术方法，并结合场景应用，将理论与实践融合。案例均来源于真实的行业数据，并提供大量的案例及完备的数据资源。 3.配备微课视频及丰富的教学资源。
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1. 明日科技写作经验丰富，案例众多。2. 配套资源丰富，慕课视频制作精良。3. 案例式写法适合应用型本科院校。本书作为Python数据分析的案例教程，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。
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Python数据科学实战 数据科学导论 数据科学入门 数据科学概论手册 数据科学技术与应用 数据科学统计计算基础 大数据 入门与实践相结合
本书首先介绍数据科学，然后指导读者安装和搭建数据分析编程环境所需的软件包。在机器学习中，主要学习3 项技术：监督学习、无监督学习和强化学习，以及基本的分类与回归技术，如支持向量机、决策树以及逻辑回归等。 在前面章节的中，将学习Python语言中用于处理大型数据集的基本函数、数据结构，用于矩阵计算的NumPy包和Pandas包，如何使用Matplotlib绘制自定义图表，以及应用Boosting算法XGBoost（梯度提升）进行预测分析等。 在后面的章节中，将学习用于图像识别的卷积神经网络（CNN）、深度学习算法。读者将掌握如何向神经网络馈入人类语言、让模型处理复杂的文本信息以及构建人类语言处理系统进行结 果预测等。 本书通过实践操作的方式让初学者和经验丰富的数据科学家掌握数据科学与机器学习技术所需的基本工具。书中包含了59个实操训练项目 22个
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1. 本书作者为华为大学特聘讲师，专注于数据分析、机器学习、深度学习方面，实战经验丰富，更能从实际需求出发，编写出适合读者的实用书。2. 本书涉及数据分析、机器学习、深度学习的相关知识。3. 本书含有详细的代码案例，帮助读者快速上手，进行项目开发。4. 本书内容丰富，流程完整，案例丰富，实操性强。
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