Python数据分析基础 【图灵程序设计丛书】零编程经验也可学会用Python语言进行数据分析,python基础知识介绍、csv文件和Excel文件读写、数据库操作等。
想深入应用手中的数据？还是想在上千份文件上重复同样的分析过程？没有编程经验的非程序员们如何能在zui短的时间内学会用当今炙手可热的Python语言进行数据分析？来自Facebook的数据专家Clinton Brownley可以帮您解决上述问题。在他的这本书里，读者将能掌握基本Python编程方法，学会编写出处理电子表格和数据库中的数据的脚本，并了解使用Python模块来解析文件、分组数据和生成统计量的方法。- 学习基础语法，创建并运行自己的Python脚本- 读取和解析CSV文件- 读取多个Excel工作表和工作簿- 执行数据库操作- 搜索特定记录、分组数据和解析文本文件- 建立统计图并绘图- 生成描述性统计量并估计回归模型和分类模型- 在Windows和Mac环境下按计划自动运行脚本
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1.以基础入门为主线，满足职业院校学生对数据分析课程的需要； 2.突出动手实践，各个章节设计了实训环节，全书最后设计了综合实训项目——电影数据分析，带领读者全面掌握全书内容。 3.本书配套丰富的教学资源，包括PPT、教学大纲、源代码、数据集、教案、教学视频。
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Python数据分析基础 零编程经验也可学会用Python语言进行数据分析
零编程经验也可学会用Python语言进行数据分析,python基础知识介绍、csv文件和Excel文件读写、数据库操作等。
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Python数据分析基础 Python基础教程从入门到精通网络数据爬虫入门实战数据库书籍程序设计入门计算机网络
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Python数据分析基础 阮敬 著 9787503783203 中国统计出版社【达额立减】 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《Python数据分析基础》通过真实案例，全面介绍python编程基础和数据分析工具的应用，并培养读者通过数据分析问题、解决问题以及对结果评价的能力。《Python数据分析基础》内容包括：python基本配置和编程基础、数据预处理、数据描述与可视化、统计推断、相关分析、关联分析、回归分析、主成分和因子分析、聚类、判别与分类、列联分析、对应分析、定性数据分析、时间序列分析等，将读者关注的数据分析与数据挖掘技术进行剖析。
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Python数据分析基础【正版图书，达额减，电子发票】 正版
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Python数据分析基础阮敬 著中国统计出版社9787503783203 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数据分析基础教程(大数据技术类工业和信息化十三五人才培养规划教材)
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对照EXCEL,零基础学PYTHON数据分析 杨开振 人民邮电出版社 9787115607881
适读人群 ：本书适合没有Python基础且需要处理大量Excel数据的办公人员阅读，也可以作为学习Python数据分析的入门教程。 .围绕数据分析的全流程，系统、全面地介绍数据分析的主要知识点。 .对照Excel学习Python数据分析，降低学习门槛，方便快速上手。 .知识点全面，覆盖xlwings、openpyxl、pandas、Matplotlib和Seaborn等常用库。 .突出案例实战，帮助读者形成数据分析的思维模式。 .提供书中用到的Excel文件和对应的Python源代码，供读者免费下载使用。
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自学Python 编程基础科学计算及数据分析 【正版保证】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
《自学Python——编程基础、科学计算及数据分析》是面向Python初学者的一本实用学习的笔记。全书共0章 第章介绍Python的基础知识，包括Anaconda、IPython解释器、JupyterNotebook等Python基本工具的使用 第2章介绍Python的基本用法，包括基本语法、数据类型、判断与循环、函数与模块、异常与警告以及文件读写等 第3章介绍Python的进阶用法，包括函数进阶、迭代器和生成器、装饰器、上下文管理器以及变量作用域等 第4章介绍常见的Python标准库的使用 第5章介绍Python的科学计算基础模块NumPy，包括NumPy数组的基本劋作、广播机制、索引和读写 第6章介绍Python的可视化模块Matplotlib，包括基于函数和对象的可视化劋作 第7章介绍Python的科学计算进阶模块SciPy，包括一些高等数学的劋作 第8章介绍Python的数据分析基础模块Pandas，包括Series和DataFrame的使用 第9章介绍Python的面向对象编程，包
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Python数学编程 Python编程从入门到实践 Python基础教程 Python数据分析数据科 官方正版 出版社直发
有趣、生动、实用，高中生也能看得懂的Python编程书，美国亚马逊青少年学计算机编程畅销书，通过编程来探究代数、统计、几何、概率、微积分等数学主题
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R数据科学——从数据挖掘基础到深度学习 机器学习人工智能丛书 chatgpt聊天机器人 r数据科学实战 python数据
本书以 知识点 例题解析 测试题演练 的形式，用通俗易懂的语言，简明扼要地介绍了相关知识点及R语言在数据科学中的具体应用过程，涵盖从数据挖掘基础到深度学习的丰富内容。如果你想快速对R语言在数据科学中的应用有一个整体认识，本书是一本很好的选择。 本书没有冗长的理论叙述，而是对知识点进行简要介绍，并通过具体的例子对知识点进行综合应用，后通过测试题（也给出了详细答案）对所学知识进行巩固，举一反三，以期实现融会贯通的目的。 在知识点介绍和例题解析过程中，在合适位置给出了一些图形图示，让知识展示更直观，更易理解。 在每章首页，给出一个有趣的图形，可让读者对本章知识有一个大概认识。 针对R语言基础薄弱的读者，在附录部分对R语言简单运算的内容进行了简要介绍。
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Python数据分析与机器学习（微课视频版） 从Python基础、数据分析与可视化到机器学习，循序讲解、案例丰富。配套微课视频、源码、课件等。
顺序渐进地从Python基础知识、数据分析与可视化基础到机器学习进行讲解。案例丰富、结构清晰、简单明了。适合作为本科高年级或研究生相关课程的教材，也适合作为工程技术人员的参考书。配套微课视频、教学课件、源代码等资源。
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从0到1 Python快速上手 python零基础从入门到精通自学基础教程 python数据分析网络 官方正版 出版社直发
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机器语言众多，为什么学Python? Python是人工智能和机器学习的*编程语言: 1. 拥有众多出色的第三方库，与操作系统完美集成。 2. 提供社区支持，增加了其在数据科学和科学计算中的应用。 3. 是一门理想的集成语言、 胶水 语言,将各种技术绑定在一起。 4. 代码简洁，容易阅读和学习,准入门槛低。 5. 是高级的脚本语言，更适合AI和机器学习。 6. 是功能强大的解释型编程语言，高效率的高层数据结构，能够简单而有效地实现面向对象编程。 7. 良好的可视化选项，提供了一些很好的可视化工具。 8. *重要和*受欢迎的直接原因是，其Numpy和Scipy库能够支持Scikit-Learn这样的项目，这几乎是目前解决机器学习问题所需的标准配置。 《Python编程从数据分析到机器学习实践（微课视频版）》是继《Python编程从零基础到项目实战（微课视频版）》之后的Python编程进阶图书，主要
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算法精粹 计算机科学问题的Python实现 python3.7数据分析实战 算法设计基础书
用Python语言求解计算机科学的经典问题
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Python数据分析基础 Python语言入门基本知识点，辅大量综合性实例。
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Python数据分析基础教程（微课版）（第2版）郑丹青工学人民邮电出版社新华书店正版
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数据是AI的基石 多模态是通向AGI的关键 多模态数据的一切尽在本书中 从基础概念到关键技术，再到典型应用 全方位讲解多模态数据分析核心技术与前沿实践 理论框架 技术路径 实战案例 层层递进 提供了一套完整的多模态数据分析知识链路 主体包括基于Python语言的大量实例代码 不仅让读者学以致用，还能拥有实践经验 作者拥有多年工业界大数据技术实践经验 获得业内众多专家联合力荐 既可作为数据分析师、数据科学家、数据工程师、 算法工程师等数据相关从业者的学习用书 也可作为高校数学、统计、计算机等相关专业教材 愿你在AI时代浪潮中踏浪而行 翻出属于自己的那朵美丽浪花 !
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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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Python数据分析基础（第2版） 超多实用案例，讲解详尽；结合课后练习，学以致用。
《Python数据分析基础（第2版）》根据作者多年教学经验编写，条理清楚，内容深浅适中，尽量让读者从实例出发，结合课后练习，少走弯路。内容主要包括Python数据类型与运算、流程控制及函数与类、Pandas库的数据处理与分析等。在本书的最后，还附带了一些文件读写、网络爬虫、矩阵计算等最基本的内容。本书可以作为本科生、研究生以及科研人员学习Python的基础教材。
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作者通过近三轮的教学，对Python 3.x的基础知识进行了筛选和总结，特编写此书，希望能够给准备使用Python的读者提供一些方便。 本书由浅入深，比较适合那些从未接触过计算机语言的读者。每章配有大量的示例代码，希望读者在使用本书的时候，能够尽可能自己敲代码，少用复制粘贴的方法，这样有利于读者尽快进入 角色 ，毕竟 拷贝得来终觉浅 。 本书的前3章是Python的基础知识；第4章是利用Pandas库对数据进行处理、分析以及实现数据可视化；在第5章还列出了Python对文件的读取、存储方法，对网络爬虫、矩阵运算也做了简单的介绍。
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