Python金融数据分析与挖掘实战黄恒秋、张良均、谭立云、莫洁安 著人民邮电出版社9787115523488 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
《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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（1）作者背景权威：泰迪智能科技股份有限公司董事长，国家科技部入库技术专家、华南师范大学、中南财经政法大学等30余所高校兼职教授或硕导。（2）作者经验丰富：在大数据挖掘与分析领域有10余年工程实践、教学和创办企业经验，承担*项目1项，省部级项目4项；荣获中国产学研合作促进奖、数字信访重大突破奖、南方电网发明专利奖、省科技进步奖、省教学成果奖等10余项省部级奖项。（3）公认经典著作：院校师生和数据科学工作者公认的数据挖掘经典著作，是该领域的事实标准。（4）畅销书全新升级：前2版销售超过15万册，被国内100余所院校采用为教材，好评如潮。（5）配套资源丰富：提供数据文件、程序源码、教学课件、教学大纲等各种资源，便于读者自学和教学。
Python数据可视化之matplotlib精进 用matplotlib绘制各种高级图形：几何图形、组合图形、3D图形、交互图形、地图、动画； 全面介绍matplotlib的不同应用方向和具体实现方法
《Python数据可视化之matplotlib实践》主要是面向matplotlib的入门读者，读者通过学习可以掌握matplotlib的基本概念和基本操作方法，满足Python数据可视化的初级应用需求。《Python数据可视化之matplotlib精进》主要帮助读者提高对matplotlib的理解程度和操作技能，从而满足Python数据可视化的中高级应用需求。因此，可以将这两本书理解成是关于matplotlib的系列图书，如果读者能将这两本书结合起来阅读，一定可以对matplotlib有一个全面而深刻的理解，从而完成对matplotlib的立体式学习。
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Python金融数据挖掘与分析实战 云创大数据（上市公司）总裁撰写，零基础学会金融数据挖掘，配有案例、视频、代码、数据、习题及答案
作者背景资深：作者是云计算、大数据和AI领域的知名专家，云创大数据总裁、中国大数据应用联盟人工智能专家委员会主任。 写作经验丰富：作者团队写作经验丰富，不仅深谙数据挖掘技术和金融行业，而且有丰富的出版经验，能准确把握读者需求。 零基础快入门：即便读者没有Python经验，没有数据挖掘和分析经验，也能快速掌握常见金融应用场景的数据挖掘和分析。 实战性强：本书配有大量精心设计的案例、讲解视频、实现代码、数据资源、习题及其答案。
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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。
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《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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