
Python数据分析技术手册 基础、实战、强化 9787122405166 正版图书,收到货可开电子发票。划线价为图书市场价格。商品图片仅供参考,以实物为准。(书名没写全多少册的均为单本价格)
①分层学习,学以致用。本书将核心知识、案例和应用分成三个层级进行循序渐进的学习和实践,力争短时间快速掌握相关技能。 ②案例丰富,通过大量案例、实例讲解所学技能,举一反三,提高读者应用技能的能力。 ③本书配备了视频录像、资源库、社区技术支持、在线等服务。
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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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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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PYTHON数据分析与可视化案例实战(项目实战·源码解读·微课视频版)吕云翔、王志鹏、许丽华、王肇一、朱英豪、闫坤、仇善
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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 新华正版 团购优惠请咨询客服
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Pandas入门与实战应用 :基于Python的数据分析与处理
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![PYTHON数据分析实战(第2版) 9787115522023 [意]法比奥·内利(FabioNelli),杜春晓 人民](images/model/guan/url_none.png)
Python提供了数据处理平台,拥有丰富的库,其算法的实现更具创新性,还能跟很多语言对接。这些特点使得Python在信息处理、管理和检索方面尤为出众。此外,Python还能用作脚本、操作数据库以及开发Web应用,这大大扩展了数据分析的应用场景。本书深入探究大量真实的Python数据分析案例,详细阐述如何利用Python及其衍生工具处理和分析数据,将理论与实践相结合,带领读者开启数据分析之旅。 阅读完本书,你将学到: -数据分析和Python基础知识 -NumPy库和pandas库简介 -使用pandas读写和处理数据 -用matplotlib库实现数据可视化 -用scikit-learn库进行机器学习 -用TensorFlow库进行深度学习 -用Jupyter Notebook分析气象数据 -Jupyter Notebook内嵌D3库 -用scikit-learn和TensorFlow识别手写体数字 -用NLTK分析文本数据 -用OpenCV分析图像及实现计算机视觉
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1.本书秉持理论与实践相结合的理念,讲解以物流数据、网店运营数据、销售数据、客服数据、客户数据、市场数据、产品数据等核心数据的采集、处理、分析及可视化。 2.本书以业务流程为主线,采用数据分析的相关技术方法,并结合场景应用,将理论与实践融合。案例均来源于真实的行业数据,并提供大量的案例及完备的数据资源。 3.配备微课视频及丰富的教学资源。
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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 第3版 张春福 白婧 张良均 范林元 吴建平 机械工业出版社【新华书店正版全新书籍】 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数据分析实战:思路详解与案例实践 罗博炜编著 化学工业出版社 自动化技术、计算机技术 Python数据分析实战——思路详解与案例实践
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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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前 言 基 础 篇 章 数据挖掘基础2 1.1 某知名连锁餐饮企业的困惑2 1.2 从餐饮服务到数据挖掘3 1.3 数据挖掘的基本任务4 1.4 数据挖掘建模过程4 1.4.1 定义挖掘目标4 1.4.2 数据取样5 1.4.3 数据探索6 1.4.4 数据预处理7 1.4.5 挖掘建模7 1.4.6 模型评价7 1.5 常用的数据挖掘建模工具7 1.6 小结9 第2章 Python数据分析简介10 2.1 搭建Python开发平台12 2.1.1 所要考虑的问题12 2.1.2 基础平台的搭建12 2.2 Python使用入门13 2.2.1 运行方式14 2.2.2 基本命令15 2.2.3 数据结构17 2.2.4 库的导入与添加20 2.3 Python数据分析工具22 2.3.1 Numpy23 2.3.2 Scipy24 2.3.3 Matplotlib24 2.3.4 Pandas26 2.3.5 StatsModels27 2.3.6 Scikit-Learn28 2.3.7 Keras29 2.3.8 Gensim30 2.4 配套资源使用设置31 2.5 小结32 第3章 数据探索33 3.1 数据质量分析33 3.1.1 缺失值分析34 3.1.2 异常值分析34 3.1.3 一致性分析37 3.2
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适读人群 :1、对预测专题感兴趣的朋友 2、数据分析、数据挖掘、机器学习、人工智能方向的从业者 3、大学相关专业的老师和学生 预测基础:预测概念理解、预测方法论、分析方法、特征技术、模型优化及评价 预测算法:多元回归分析、复杂回归分析、时间序列及进阶算法 预测案例:短期日负荷曲线预测、股票价格预测
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