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Python医学数据分析入门 Python医学统计入门书,基于Python 3.8.5,强调实战和应用,以帮助读者解决数据分析中的实际问题,配有习题和答案、案例解析和程序示例,提供源码下载
1.结合医学数据,系统地介绍如何利用 Python 进行数据分析,以帮助读者解决数据分析中的实际问题。 2.本着让非专业读者易于理解的原则,本书强调实战和应用,着重介绍数据分析的思路和方法,尽量淡化分析方法的推导和计算。 3.书中配有大量的案例解析和程序示例,以及使用 Python 绘制的图形,所有代码均在 Python 3.8.5 环境下运行通过。 4.书中每一章都配有习题,书末附有习题参考答案,方便读者自学和学校老师教学。 5.提供源码下载
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Python数据可视化编程实战 第2版 python数据分析处理实战 matplotlib教程书籍 70多个常用的数据可视化实例 让您掌握流行的Python数据可视化库
本书主要介绍如何通过Python来实现数据可视化。本书包含了一系列实用的示例,旨在帮助读者熟悉运用Python及其流行的可视化库和数据操作库,牢固地掌握数据可视化的知识。本书从安装和搭建Python数据操作和可视化环境讲起,循序渐进,直到读者掌握使用Python库绘制3D动画等技能。另外,本书还讲解了如何配置matplotlib及相关库,如何在不同的环境(如文字排版系统或LaTeX)中使用matplotlib,以及如何使用Python创建甘特图等实用技能。通过本书,读者能更好地理解数据可视化的概念和技术。本书包括以下内容: 搭建工作环境所需的工具; 使用标准的Python数据处理库和Pandas库处理数据; 绘制并定制化图表; 使用流行的Python数据可视化库; 使用mplot3d绘制3D图表; 使用图像和地图绘制图表; 使用恰当的图表描述数据; 更多matplotlib的高级内容; 使用Plot.ly在线分享可视
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Python数据分析全流程实操指南 10年实战经验专家详解数据分析全流程,借助5大Python工具库,覆盖6大热点应用领域,快速实现数据的商业变现!
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构建从Python入门到数据分析到机器学习的路线图,入门有章可循; 1.讲解独到,常见盲点趣解析 作者基于多年的经验积累,善于总结概括初学Python过程中的误区。 2.内容全面,常用工具全涵盖 书中介绍的Python工具包覆盖Numpy、Matplotlib、Pandas、SciPy、Scikit-Learn,方便读者拓展实用技能、掌握工作利器。 3.拓展训练,重点知识有强化 语感训练100题、Python内置函数(类)手册、从新手到高手的100个模块,强化知识点的掌握。 4.代码完整,随时动手可复现 本书提供了完整、可验证的代码,方便读者动手练习并强化理解。
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正版书籍 Python数据分析实战 第2版 [意]法比奥·内利 Python语言开发入门教程书人工智能计算机视觉自然语言
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Python 3 爬虫、数据清洗与可视化实战(第2版) Python爬虫技术入门,通过实战教初学者如何爬取数据、清洗和组织数据并进行分析和可视化,适合做教材
这本Python爬虫技术书是一个完整大数据应用框架:从数据收集、分析到数据可视化、数据建模。本书各章节以实际案例为出发点,对大数据分析、爬虫技术应用感兴趣的小伙伴们来说, 值得购买。
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码上行动:利用Python与ChatGPT高效搞定Excel数据分析 AI时代Excel数据分析提升之道:知识精进+学习答疑+上机实训+综合实战+ChatGPT应用,零基础入门,极速提升数据分析效率!
(1)本书面向零基础读者,无须额外的背景知识即可学习Python Excel进行数据分析。本书讲解细致,便于读者由浅入深地学习。 (2)内容系统、体系完整,可以帮助读者快速全面地了解Python的基本语法并掌握开发能力。 (3)理论与实践相结合,每个理论都有对应的代码示例,读者参考代码示例完成编写,就可以看到实践效果。 (4)本书配有实训与问答,方便读者阅读后尽快巩固知识点,做到举一反三、学以致用。 (5)将AI前沿产品ChatGPT应用到Python进行Excel数据分析学习的过程中,演示了如何利用ChatGPT提高学习和开发的效率。
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Python数据分析与实战 四川大学出版社 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
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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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1.轻松入门:文笔流畅,通俗易懂,从Python基础、NumPy、Pandas、Matplotlib,到机器学习算法,循序渐进,帮助零基础读者快速入门。 2.图文并茂:一图胜千言,书中配有精心绘制的近200幅插图,形象生动,融会一心。 3.实战相随:实战出真知,每章均配备思考与提高环节,习题选自知名公司面试题目,针对性和实用性强,可在AI求职之路上助你一臂之力。
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机器学习重点关注的是预测 利用历史和未来之间的关系,根据所知道的预测想知道的。机器学习的核心是一种基于数学/算法的技术,本书聚焦于两类能够实现有效预测结果的算法族,并借助当前流行的 Python 语言来展现如何应用这些算法,使掌握机器学习更加简单。本书展示了如何利用 PySpark 将这两类算法扩展到需要使用多个分布式处理器的超大规模数据集上。 1.深入浅出,简单术语。本书没有用复杂的数学公式,而是用简单的术语来解释算法,并提供示例代码来帮助读者快速上手。 2.针对小白设计,内容丰富易懂。本书专为没有专业数学或统计学背景的读者设计,包含如下内容: ● 为任务选择合适的算法; ● 学习相关机制以及准备数据; ● 通过代码演示算法的PySpark实现,可扩展到使用数百个处理器的大规模数据集上; ● 掌握核心Python机器学习算法包
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Python实战之数据分析与处理 9787121363474
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787121363474 Author 作者 刘宇宙,刘艳 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 295页 Publisher 出版社 电子工业出版社 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 本书是为使用Python进行科学计算的新手或刚入门者量身定做的,是作者学习和使用Python进行人工智能项目研发的体会与经验总结,涵盖了实际开发中的基础知识点,内容详尽,代码可读性及可操作性强。本书主要介绍NumPy、Pandas、Matplotlib的基本操作。本书使用通俗易懂的描述,引入了丰富的示例代码,同时结合智慧城市中的一些事件,使内容呈现尽可能生动有趣,让一些原本复杂的处理能够通过另一种辅助解释得以简单化,从而使读者充分感受学习的乐趣和魅
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(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 9787115520845
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115520845 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 224页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2020-07-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 本书作为Python数据分析的案例实战教程,不仅介绍了使用Python进行数据分析所涉及的常用知识,而且介绍了6个流行的数据分析方面的项目。全书共分10章,内容包括数据分析基础、NumPy模块实现数值计算、pandas模块实现统计分析、Matplotlib模块实现数据可视化、客户价值分析、销售收入分析与预测、二手房数据分析预测系统、智能停车场运营分析系统、影视作品分析和看店宝。全书以案例引导,每个案例都提供了相关的技术准备和知识讲解,有助于学生在理解知识的基础上,更好地运用知
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(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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