Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111737841 Author 作者 周志鹏 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 248页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2023-11-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 内容简介这既是一本能带领读者零基础快速掌握Python数据分析方法与流程的工具书，又是一本从电商出发指导读者解决各类数据分析问题的实用指南。首先，本书以Python数据分析中使用率极高的Pandas为切入点，注重对数据分析思维和技能的培养，详细讲解了Pandas的操作以及数据分析的方法，可覆盖80%以上的数据分析应用场景，为数据分析师打下坚实基础。然后，本书以电商这个广大读者熟知且普适性极强的业务领域为依托，通过大量案例讲解了报表自动化、行业机
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适读人群 ：无论你是零基础新手，还是有编程基础的程序员，想快速入门Python并达到可以开发实际项目的水平，本书都会是你的理想选择 。 本书将帮助你使用Python编写出高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码。 本书根据Python专家Mark Lutz的著名培训课程编写而成，是易于掌握和自学的Python教程。 本书每一章都对Python语言的关键内容做单独讲解，并且配有章后习题、编程练习及详尽的解答，还配有大量注释的示例以及图表，便于你学习新的技能并巩固加深自己的理解。 第5版基于3.3版本，同时也适用于Python其他 版本。无论你是编程新手还是其他编程语言的资深开发者，本书都会是你学习Python的理想选择。
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Python数据分析与挖掘实战 邓立国 清华大学出版社 9787302577874
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本书以数据分析与挖掘五大环节（数据采集、数据预处理、探索分析、挖掘建模、模型评估）为轴线，配以分析用的数据与源代码，系统地介绍数据分析与挖掘建模领域的科学思维、推荐知识、专业工具、完整流程以及编程技巧，让你能够快速胜任数据分析师岗位。
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前 言 基 础 篇 章 数据挖掘基础2 1.1 某知名连锁餐饮企业的困惑2 1.2 从餐饮服务到数据挖掘3 1.3 数据挖掘的基本任务4 1.4 数据挖掘建模过程4 1.4.1 定义挖掘目标4 1.4.2 数据取样5 1.4.3 数据探索6 1.4.4 数据预处理7 1.4.5 挖掘建模7 1.4.6 模型评价7 1.5 常用的数据挖掘建模工具7 1.6 小结9 第2章 Python数据分析简介10 2.1 搭建Python开发平台12 2.1.1 所要考虑的问题12 2.1.2 基础平台的搭建12 2.2 Python使用入门13 2.2.1 运行方式14 2.2.2 基本命令15 2.2.3 数据结构17 2.2.4 库的导入与添加20 2.3 Python数据分析工具22 2.3.1 Numpy23 2.3.2 Scipy24 2.3.3 Matplotlib24 2.3.4 Pandas26 2.3.5 StatsModels27 2.3.6 Scikit-Learn28 2.3.7 Keras29 2.3.8 Gensim30 2.4 配套资源使用设置31 2.5 小结32 第3章 数据探索33 3.1 数据质量分析33 3.1.1 缺失值分析34 3.1.2 异常值分析34 3.1.3 一致性分析37 3.2
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PYTHON数据分析与挖掘实战 第3版 机械工业出版社 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！
（1）作者背景权威：泰迪智能科技股份有限公司董事长，国家科技部入库技术专家、全国专业学位水平评估专家，华南师范大学、中南财经政法大学等30余所高校兼职教授或硕导。（2）作者经验丰富：在大数据挖掘与分析领域有10余年工程实践、教学和创办企业经验，承担重量项目1项，省部级项目4项；荣获中国产学研合作促进奖、数字信访重大突破奖、南方电网发明专利奖、省科技进步奖、省教学成果奖等10余项省部级奖项。（3）公认经典著作：院校师生和数据科学工作者公认的数据挖掘经典著作，是该领域的事实标准。（4）畅销书全新升级：前2版销售超过15万册，被国内100余所院校采用为教材，好评如潮。（5）配套资源丰富：提供数据文件、程序源码、教学课件、教学大纲等各种资源，便于读者自学和教学。
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（1）畅销书全新升级，第1版销售超过10万册，被国内100余所高等院校采用为教材，同时被广大数据科学工作者奉为经典，是该领域公认的事实标准。（2）作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验，不仅掌握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。（3）本书提供丰富的配套资源，如上机环境、Python源代码、案例建模数据、教学PPT。
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