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从Python基础入门开始，到应用Python进行科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、深度学习，再到利用Python进行金融、地理信息、交通、文本、图像等具体领域数据挖掘与分析，并终利用Python进行项目GUI可视化应用开发。本书深入浅出地介绍了如何学习Python数据分析技能及应用于具体领域，实践性强。 本书分三篇：基础篇、案例篇和提高篇；基础篇（第1~6章）主要介绍Python基本知识及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、深度学习等方面的基础知识；案例篇（第7~11章）主要介绍了利用Python进行金融、地理信息、交通、文本和图像具体领域的数据挖掘分析应用案例；提高篇（第12章）主要介绍GUI可视化应用项目开发；附录提供6个实训课题，在电子资源中会给出详细的实训指导、数据和程序代码。 本书提供了丰富的数据、案例及程序代码，同时理
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不同于市面上已经存在的大部分数据分析书籍，本书内容的亮点在于 技术 业务 的结合，同时全书会穿插多个实战项目，从而帮助读者更好地理解数据分析技术在业务上的应用。本书的前半部分为技术章节，主要围绕Python 语言的编程方法展开。后半部分为业在业务部分，为了兼顾不同技术能力的读者，会同时结合Excel 与Python 来做讲解，确保部分技术能力较弱的读者也可以使用基本的办公软件处理数据、分析问题。在创作形式上，本书会结合视频、代码、文本等多种样式对内容进行呈现。
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"一本书讲透大数据分析知识点，全书通过8个多角度案例，深入讲解大数据分析与应用中的疑难点。通过当前最流行的Python语言，为那些想学习和掌握大数据分析应用的读者提供一本“看了就能学会”的书。《Python大数据分析与应用实战》全部通过在实际场景中对大数据的应用，以及使用合适的算法进行应用，并用浅显易懂的代码去实现相应的目的，完成数据搭建、分析、文本数据分析、数据集与决策树，以及垃圾图片分类、协同过滤和聚类算法等经典知识点的实际应用。"
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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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