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Python数据分析与实战 微课版 人民邮电出版社 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.全流程能力培养体系：从NumPy数值计算到pandas数据处理，从Matplotlib可视化到scikit-learn建模，完整覆盖数据分析全链路，配套实训项目实现学练闭环。2.商业级实战案例驱动：行业标杆案例——用户行为分析、客户流失预测深度解析，融合回归、预测、SVM等主流算法，无缝对接企业级数据分析场景。3.二维可视化能力矩阵：同时掌握Matplotlib+seaborn静态可视化与pyecharts交互可视化技术，覆盖分布分析、相关性分析等大数据分析维度。4.教学练习一体化设计：每章配置思维导图式小结+分层习题+完整实训案例，特别提供数独游戏矩阵构建、超市价格对比等创新实训场景，实现零障碍上手。
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数据分析与挖掘算法：Python实战 张晓东 9787121422003 电子工业出版社 【速开发票，优质售后，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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Python数据分析与实战 编者:赵男男//邹平辉| 人民邮电 【新华书店正版书籍】
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Python 3 数据分析与机器学习实战龙马高新教育 著北京大学出版社9787301295663 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
机器之所以能学习，来源于大量的数据分析。《Python 3 数据分析与机器学习实战》首先讲述数据分析的过程，然后详细介绍常用的机器学习理论、算法与案例（大型案例 29 个），终以解决实际问题驱动成书。 本书主要介绍的机器学习算法及数据分析方法，包括数据预处理、分类问题、预测问题、网络爬虫、数据降维、数据压缩、关联分析、集成学习和深度学习等。全书分三大部分共 17章 ：第 0~3 章介绍 Python 的基础知识、安装和基本语法；第 4~7 章介绍 Python 的基本编程、机器学习基础及 Python 中常用的第三方库函数，并介绍数据预处理的基本方法；第 8~16 章分别介绍常用的机器学习分析算法及深度学习等。每章都采用多个经典案例图文并茂地介绍机器学习的原理和实现方法。 本书通熟易懂，并免费全程同步教学录像和 Python 3 编程基础双录像，非常
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Python数据分析实战——思路详解与案例实践 实例解读数据分析相关算法原理与核心技法
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Python数据分析实战:思路详解与案例实践罗博炜9787122449788 化学工业出版社 计算机与网络书籍
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【正版】Python数据分析与挖掘实战邓立国著清华大学出版社2021-05-01本店支持七天无理由退货
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PYTHON数据分析与实战（微课版） 赵男男，邹平辉 著 人民邮电出版社【新华书店正版图书书籍】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享店铺优惠！
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Python数据分析与挖掘实战(第2版)张良均 谭立云 刘名军 江建明机械工业出版社（名州好书）
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Pandas 入门与实战应用：基于Python的数据分析与处理 9787121440700 电子工业出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
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Python实战之数据分析与处理 刘宇宙,刘艳 著 电子工业出版社
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Python数据分析与挖掘实战 邓立国 清华大学出版社 9787302577874
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Python数据分析入门与实战刘麟人民邮电出版社（锦园好书）
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前 言基 础 篇章 数据挖掘基础21.1 某知名连锁餐饮企业的困惑21.2 从餐饮服务到数据挖掘31.3 数据挖掘的基本任务41.4 数据挖掘建模过程41.4.1 定义挖掘目标41.4.2 数据取样51.4.3 数据探索61.4.4 数据预处理71.4.5 挖掘建模71.4.6 模型评价71.5 常用的数据挖掘建模工具71.6 小结9第2章 Python数据分析简介102.1 搭建Python开发平台122.1.1 所要考虑的问题122.1.2 基础平台的搭建122.2 Python使用入门132.2.1 运行方式142.2.2 基本命令152.2.3 数据结构172.2.4 库的导入与添加202.3 Python数据分析工具222.3.1 Numpy232.3.2 Scipy242.3.3 Matplotlib242.3.4 Pandas262.3.5 StatsModels272.3.6 Scikit-Learn282.3.7 Keras292.3.8 Gensim302.4 配套资源使用设置312.5 小结32第3章 数据探索333.1 数据质量分析333.1.1 缺失值分析343.1.2 异常值分析343.1.3 一致性分析373.2 数据特征分析373.2.1 分布分析
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《Python金融数据分析与挖掘实战》从Python基础入门讲起，到应用Python进行科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模基础训练，再到利用Python进行金融数据挖掘与量化投资实战，深入浅出地介绍了如何使用Python进行金融数据分析、挖掘和量化投资的全过程。 《Python金融数据分析与挖掘实战》分3篇：基础篇、案例篇和实训篇。基础篇（第1～6章）主要介绍Python基础及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、关联规则等方面的基础知识；案例篇（第7～11章）主要介绍利用Python进行金融数据挖掘分析的基础案例和综合案例；实训篇（第12章），由5个实训组成。《Python金融数据分析与挖掘实战》将从Python基础知识、基本数据分析技能，扩展到基础案例和综合案例，后通过实训帮助读者强化训练，完成Python金融数据分析与挖掘相关知识的学习。 《Python金融
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