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综合性强:本书将数据处理工具、统计学原理及其综合应用技巧进行了巧妙结合,使读者能够在一个统一的框架下掌握多种工具的使用方法,提升数据分析能力。 内容丰富:详尽地比较了Excel、Python以及数据库等三大主流数据分析工具的优势和局限,同时指导读者如何根据具体需求灵活搭配这些工具。 循序渐进:内容解析深入浅出,能够加深读者对每种工具在不同场景下应用的理解,附赠书中涉及到的源代码及图片文件,供读者边学边连。 案例翔实:本书采用了生动的实际案例模拟方法,这些案例贴近职场实际,旨在帮助职场专业人士和自由职业者通过真实的业务场景来深化对数据处理的认识。 使用 本书学习,读者可以更加灵活和高效地掌握数据分析技巧,在提高工作和学习效率的同时增强了自己的数据处理能力。
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全书共13章。第1~4章为基础篇,主要讲述Python基础知识、Python数据结构、面向对象程序设计思想,Python异常处理和读写文件的技巧;第5~7章为数据分析的工具篇,主要讲述Numpy库、Pandas库和Matplotlib库的基本功能和应用;第8章和第9章为“数据分析高级技能篇”,主要讲述通过爬取技术博客案例、基于Scrapy爬虫框架的实用技巧、数据分析的常用方法,如Python连接操作数据库的相关技能,基于时间序列、概率分析、推断统计和回归分析方法的数学分析方法;第10~13章为“综合案例篇”,主要讲述二手房数据分析案例、股票数据分析案例以及基于Sklearn库的机器学习相关实践。
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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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