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[店]Python数据分析与实战(微课版)9787115656216 赵男男 邹平辉主编 人民邮电出版社
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Python数据分析与挖掘实战(第2版) 9787111640028
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111640028 Author 作者 张良均 等 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 339页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2020-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书是Python数据分析与挖掘领域认可的事实标准，第1版销量超过10万册，而且销售势头依然十分强劲，被国内100余所高等院校采用为教材，同时也被广大数据科学工作者奉为经典。 作者在大数据分析与挖掘领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验，不仅熟知行业的近期新技术和实践方法，而且洞悉学生和老师的需求与痛点，这为本书的内容和形式提供了强有力的保障，是本书第1版能大获成功的关键因素。 全书共13章，分为三个部分，从技术理论、工程
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Python预测分析实战 python数据分析挖掘数据结构与算法分析 python自学零基础从入门到实践教程书
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Python电商数据分析实战,机械工业出版社【新华书店总店旗舰店】 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
（1）作者经验丰富：作者是数据分析专家，在电商、美妆、餐饮等领域有丰富的数据分析经验，原创文章全网阅读量破100万。（2）深谙读者痛点：十分了解数据分析师在思维、技能和业务等方面的学习痛点，本书专门为此准备了一套“思维+技能+理论+实践”的方法。（3）以实用为本，聚焦重点：Pandas数据分析常用的高频操作不到Pandas实际功能的20%，却能解决超过80%的问题。本书去繁就简，只专注于能解决大部分问题的重点模块。（4）以实战制胜，案例牵引：书中包含大量实际案例，覆盖大部分数据分析场景，对这些案例抽丝剥茧，帮助读者在实战中获得通用方法和业务技能。（5）8个场景、8大案例、35万行数据集：针对报表自动化、行业机会挖掘、用户分层、用户分群、用户偏好分析、同期群分析、指标波动归因分析、品牌分析等8大经典分析场景，用8大案例和
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Python数据分析案例实战 慕课版 王浩著；袁琴著；张明慧著 人民邮电出版社 【新华书店正版图书书籍】】
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Python数据分析案例实战 慕课版 浩 Pandas模块实现统计分析数据分析处理 python数据分析原理 计算机与网 【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】
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Python数据分析案例实战王浩、袁琴、张明慧 著人民邮电出版社9787115520845 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
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Python数据分析案例实战 慕课版 9787115520845 人民邮电出版社 王浩等【馨悦图书 正版】 正版可开发票 请联系在线当当客服
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Python数据分析案例实战 慕课版 王浩,袁琴,张明慧 编 人民邮电出版社 大中专理科计算机 程序设计（新） 可开发票，保证正版
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PYTHON电商数据分析实战 周志鹏 机械工业出版社 【新华书店正版图书】
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Python金融数据分析与挖掘实战 9787115523488
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115523488 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 264页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2020-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书从Python基础入门讲起，到应用Python进行科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模基础训练，再到利用Python进行金融数据挖掘与量化投资实战，深入浅出地介绍了如何使用Python进行金融数据分析、挖掘和量化投资的全过程。全书分3篇：基础篇、案例篇和实训篇。基础篇（第1~6章）主要介绍Python基础及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、关联规则等方面的基础知识；案例篇（第7~11章）主要介绍利用Python进行金融数据挖掘分析的基础案例和综合案例；实训篇（第12章
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正版书籍 Python 数据分析实战 吕云翔,李伊琳,王肇一,张雅素 清华大学出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
本书从理论和实战两个角度对Python数据分析工具进行了介绍，并采用理论分析和Python实践相结合的形式，按照数据分析的基本步骤对数据分析的理论知识及相应的Python库进行了详细的介绍
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