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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） 22个实战案例，专注于Python数据分析与可视化操作中实际用到的技术
本书以案例为驱动，由浅入深地介绍Python数据分析与可视化涉及的内容，实用性很强。
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用理论结合实际案例，通过配套视频的操作讲解，让读者学到的不仅是相应的知识和技能，更是使用函数公式解决问题的基本逻辑原理和逻辑思维，以及解决问题的能力。用函数公式巧妙灵活的解决烦琐的大数据，让工作简单化智能化，高效便捷的提升工作效率
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Python数据分析与可视化项目实战 Python数据分析与可视化项目实战，全案例呈现，内容丰富实用，读者可以即学即用。扫码看视频，学习更高效。免费赠送案例代码。
《Python数据分析与可视化项目实战》专注于Python数据分析与可视化的实战指导，打破了传统的理论框架，注重实践和项目实战，适合有一定编程基础、想要深入学习数据分析和可视化的读者。 在内容设计上，采用了循序渐进的方式，逐步引导读者掌握数据分析和可视化的技能。每章以一个具体的项目示例为主线，详细讲解相关的理论知识和基本技巧，并提供实用的代码示例。读者在阅读过程中可以通过实际操作来加深对书中知识的理解和掌握。 书中每个项目案例都选取了具有代表性和实用性的主题，包括股票市场走势预测、城市自行车共享需求预测、电商客户数据分析等，这些项目案例不仅让读者理论与实践相结合，更让读者从不同领域的数据问题中受益良多，将理论知识应用于实际项目中。
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1、主要针对高等职业院校学生的特点，采取项目式写法，满足高职高专院校的教学需要。 2、案例选取具有典型性、先进性以及有效性，满足当前“学用结合”的教学要求，为学生的职业发展打好基础。 3、配套资源丰富，包括电子活页、教学大纲、PPT、教学教案。 4、作者为名校名师，具有丰富的教学经验和实践经验。
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1.涵盖数据分析的各种常用技术与主流工具，实例代码丰富。 2.围绕基本知识、主要方法、数据预处理、可视化以及数据挖掘基础进行讲解，综合实战贯穿所讲知识点。 3.配套资源丰富，还配有教学辅助平台，提高教学质量。
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适读人群 ：本书适用Python初学者及需要学分析与可视化的读者的需求。 1.本书通过编写经典、有趣的案例来教授Python数据分析与可视化，并且采用可视化展示效果。通过实例来解释数据分析的原理和方式。 2.列出完整的案例代码，对源代行了详细解说。并且每章都有实训内容。 3.每款案例均提供详细的设计思路、关键技术分析以及具体的解决步骤方案，让读入Python数据分析的大门，真正了解数据分析设计的秘密同时掌握相应技巧。
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Python数据分析与可视化典型项目实战 微课版 本书注重教学内容的思想性，“因势利导、顺势而为”地有效融入思政元素，知识传授、技能训练、能力培养和价值塑造有机结合。
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Python数据分析与可视化 魏伟一、李晓红 著 9787302546665 清华大学出版社【正版书籍】 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
随着互联网的飞速发展，人们在互联网上的行为产生了海量数据，对这些数据存储、处理与分析带动了大数据技术的发展。其中，数据挖掘和分析技术可以帮助人们对庞大的数据进行相关分析，找到有价值的信息和规律，使得人们对世界的认识更快、更便捷。在数据分析领域，Python语言简单易用，第三方库强大，并提供了完整的数据分析框架，因此深受数据分析人员的青睐，Python已经当仁不让地成为数据分析人员的一把利器。因此，《Python数据分析与可视化（微课视频版）》从Python数据分析的基础知识入手，结合大量的数据分析示例，系统地介绍数据分析和可视化绘图的方法，带领读者一步步掌握Python数据分析的相关知识，提高读者解决实际问题的能力。
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Python数据分析与可视化案例教程 微课版 9787115587534
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115587534 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 288页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2022-07-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书针对Python零基础的读者，重点讲解利用Python进行数据分析的基础知识，并通过大量的实战案例，使读者掌握数据处理、分析与可视化的方法。全书分为4个部分，共13章，主要内容包括：Python语法基础、网络爬虫、NumPy、pandas、正则表达式与格式化输出、数据处理与数据分析、Matplotlib、pyecharts、Altair动态可视化、NetworkX、航班数据分析、豆瓣网络数据分析、《红楼梦》文本数据分析等。本书内容丰富、由浅入深，案例浅显易懂，适合作为普通高等院校数据科学与大数据技术、统计与大
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