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《R与Python的数据分析核心技巧——能源化学数据挖掘及可视化实战》从数据挖掘、数据分析及可视化、建模及诊断的角度，以案例结构化的方法，在能源化学、能源环境应用工程的基础上，重点围绕超临界火电金属材料、核电蒸汽发生器水质、能源环境颗粒物、酸雨指标探讨，例如数据信息分析、大数据挖掘、数据信息可视化、模型建立及诊断等。本书分为7章，分别是“R从安装到实战准备”“Python从安装到实战准备”“能源领域的核心金属材料的性能分析”“水质净化工程的ORP数据分析”“能源环境的颗粒物、酸雨指标的数据挖掘”“能源大气的AQI数据可视化实战”及“数据回归拟合预测一体化实战”。《R与Python的数据分析核心技巧——能源化学数据挖掘及可视化实战》是专业性相对较强的科技读物，由于其内容涉及复杂的计算机软件、智能、数据挖掘及可视化
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数据是有价值的，尤其在如今的大数据时代。拥有数据就是拥有不菲的资产，就像有了一座矿山一样。你或许有疑问，亦或变得更加好奇：从哪里获得数据？如何获得数据？ 其实如果你仔细关注的话，每天从起床拿起手机开始到晚上睡觉前放下手机，你的各种点击记录就已经被记录在互联网上了。这些个人的点击记录汇聚在一起，就会成为海量的消费数据。 那么，我们如何获取数据并将其化为己用呢？ 1.对于特定网站的已有数据，我们可用Excel简单爬取，对，就是我们常用的那个Excel。 2.不满足于简单爬取？没关系，我们有升级后的大爬虫 Python。 想迅速、合法地获取到想要的数据，做出完美的数据表？请阅读《网络爬虫进化论 从Excel爬虫到Python爬虫》
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