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从零开始学Python网络爬虫 罗攀 机械工业出版社 【新华书店全新正版图书】 新华书店，电子发票，多仓就近发货
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借助Python、深度学习和时间序列数据，你可以预测未来！时间序列预测是一种以时间为中心的数据建模技术，用于识别即将发生的事件。新的Python库和强大的深度学习工具使准确预测时间序列比以往任何时候都更容易。 本书教你如何从基于时间的数据（例如日志、客户分析和其他事件流）获得即时、有意义的预测。作者通过带注释的Python代码全面演示用于时间序列预测的统计和深度学习方法，并通过一些项目（比如预测未来的药物处方数量）来帮助你巩固和拓展所学知识，提升预测技能，有效解决实际问题。 本书涵盖： 为季节性效应和外部变量创建模型。 用多元预测模型来预测多元时间序列。 用于大规模数据集的深度学习。 自动化预测过程。 本书适合熟悉Python和TensorFlow的数据分析师和数据科学家阅读。
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作为一种便捷地收集网上信息并从中抽取出可用信息的方式，网络爬虫技术变得越来越有用。使用Python这样的简单编程语言，你可以使用少量编程技能就可以爬取复杂的网站。 《用Python写网络爬虫》作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南，讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。此外，本书还介绍了如何使用AJAX URL和Firebug扩展来爬取数据，以及有关爬取技术的更多真相，比如使用浏览器渲染、管理cookie、通过提交表单从受验证码保护的复杂网站中抽取数据等。本书使用Scrapy创建了一个网络爬虫，并对一些真实的网站进行了爬取。 《用Python写网络爬虫》介绍了如下内容： 通过跟踪链接来爬取网站； 使用lxml从页面中抽取数据； 构建线程爬虫来并行爬取页面； 将下载的内容进行缓存，以降低带宽消耗； 解析依赖于JavaScript的网站；
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Python电商数据分析实战 零基础快速上手Pandas数据分析，8大经典数据实战案例，35万行一线数据集，数据技能和分析思维的完美融合
（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数据科学手册（第2版） 热销经典新升级，一书掌握主流数据分析与机器学习工具：NumPy + pandas + Matplotlib + scikit-learn
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