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Python数据分析与挖掘实战（第2版） 张良均 机械工业出版社 9787111640028
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Python数据分析与挖掘实战,邓立国著 著,清华大学出版社 【新华书店自营店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
本书以数据分析与挖掘五大环节（数据采集、数据预处理、探索分析、挖掘建模、模型评估）为轴线，配以分析用的数据与源代码，系统地介绍数据分析与挖掘建模领域的科学思维、知识、专业工具、完整流程以及编程技巧，让你能够快速胜任数据分析师岗位。
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PYTHON数据分析与挖掘实战 第3版张春福 白婧 张良均 范林元 吴建平 著机械工业出版社（锦园好书）
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Python数据分析实战:数据采集、分析及可视化(微课版)(题库版)沈桂兰 计算机与网络书籍 【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】
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Python商务数据分析与实战 何伟 人民邮电出版社 9787115589781
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Python数据分析与实战 微课版 赵男男,邹平辉 编 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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Python数据分析与实战 微课版 赵男男,邹平辉 编 人民邮电出版社
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Python全栈开发——数据分析 重点讲解数据分析的全过程，即数据搜集、数据清洗、数据分析和数据可视化!配套400个示例源代码，理论知识与实战开发并重
同时汇集了数据搜集、数据清洗、数据分析和数据可视化的相关技术，并且对数据分析中的每个过程均进行了详尽、深入地讲解，并搭配多个实用性极强的示例代码，生动的阐述了每项技术的核心奥秘。 各章节衔接紧密，且内容精炼不拖沓，读者只需按照作者的编排思路循序渐进的学习，相信可以在较短的时间内轻松掌握数据分析的全过程。
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正版书籍 基于Python的大数据分析基础及实战 水利水电出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
配套视频教程——手把手教你学Python 提炼避坑心法——简明、高效懂Pytho 实战案例分析——轻松、快速玩Pytho 讲解 实践 案例 视频 源代码 源数据 针对Python新手量身定做，入门的真爱之选 作者简介：余本国，博士，硕士研究生导师。于中北大学理学系任教，主讲线性代数、微积分、Python语言、大数据分析基础等课程。2012年到加拿大York University做访问学者。出版有《Python数据分析基础》等著作。
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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】 新华书店 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达
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Python大数据分析与挖掘实战（微课版） 黄恒秋 人民邮电出版社 9787115542403
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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科学与工程数据分析实战李晓东清华大学出版社（名州好书）
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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9787115656216
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Python数据分析与挖掘实战 翟世臣 人民邮电出版社 9787115575821
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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数据分析实战 朱文强 清华大学出版社 计算机科学与技术Python 数据分析【昌盛图书专营店】 正版书店 支持开票
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Python数据分析与挖掘实战(高职) 翟世臣，张良均主编 人民邮电出版社 自动化技术、计算机技术 Python数据分析与挖掘实战
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Python数据分析实战——从Excel轻松入门Pandas曾贤志清华大学出版社9787302602811 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书从零开始系统讲解了使用Pandas导入Excel数据，然后使用Pandas技术对数据做整理和分析，后导出为不同形式的Excel文件。完整实现了数据的导入、处理、输出的处理流程。 全书共10章。第1章为Pandas数据处理环境的搭建，第2章为使用Pandas对Excel数据读取与保存，第3章介绍与Pandas底层数据相关的NumPy库，第4章介绍了Pandas中DataFrame表格的增、删、改、查等常用操作，第5章介绍了对Series与DataFrame两种数据的运算、分支、遍历等处理，第6章介绍了字符串的各种清洗技术，第7章介绍时间戳与时间差数据的处理，第8章介绍Pandas中分层索引及与索引相关的操作，第9章介绍了对数据的分组处理及做数据透视表处理，第10章介绍了表格的数据结构转换，以及多表读取与保存。书中包含相应示例，不仅可以学会理论知识还可以灵活应用。 本书可作为Excel爱好者和数据分析初学者的入门
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