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突出特色是实战，所有知识点都配合案例并给出详细操作，所有代码都有注释，可以说学习无障碍、无痛苦。 涉及多种流行的热门框架，包括爬虫框架如Urllib、BeautifulSoup、Scrapy，常用的数据分析库如Numpy、Pandas、Matplotlib等都进行了详细介绍。 全流程讲解，从获取数据、数据预处理到数据分析和数据可视化，面面俱到。 技术先进，除常用数据处理方法，还介绍了当前热门的中文文本处理，以及热门的机器学习算法在数据分析中的应用。 本书给出了大量示例和项目，可以帮助读者掌握一线技能，真正解决工作中遇到的问题。
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1.以应用为导向，在介绍了Python基础、数据分析和数据可视化、机器学习、集成学习和深度学习等基本知识。2.每章对应一个综合案例，提供了覆盖金融、地理信息、交通、文本分析、图像识别5个领域的典型应用案例。3.配套了若干个实验关卡内容，线上基于头歌实践教学平台，集电子材料、视频、实验、在线编程环境、教学与实验管理于一体，实验采用游戏式闯关设计，可自动测评和收集详细的实验行为数据，支持手机、电脑等终端，可用于混合式或SPOC课堂等形式的创新教学。
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1.紧扣交通大数据分析全流程。本书的设计思路以数据分析的流程为导向，结合交通数据讲解流程中的每个环节，并通过课后习题巩固所学知识。2.注重项目实战应用。本书通过讲解实际交通行业的相关项目，让读者明确如何利用所学知识来解决生产、生活中的问题，真正理解并能够应用所学知识。3.注重启发式教学。全书大部分章节紧扣具体应用展开，不堆积知识点，着重于思路的启发与解决方案的实施。
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