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『壹』 誰有《利用python進行數據分析》電子書百度網盤資源下載
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《利用Python進行數據分析》是2013年10月機械工業出版社出版的軟硬體開發類圖書，作者是麥金尼。講述了從pandas庫的數據分析工具開始利用高性能工具、matpIotlib、pandas的groupby功能等處理各種各樣的時間序列數據。
『貳』 《Python數據分析與挖掘實戰》epub下載在線閱讀，求百度網盤雲資源
《Python數據分析與挖掘實戰》（張良均）電子書網盤下載免費在線閱讀
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書名：Python數據分析與挖掘實戰
作者：張良均
豆瓣評分：7.6
出版社：機械工業出版社
出版年份：2016-1
頁數：335
內容簡介：10餘位數據挖掘領域資深專家和科研人員，10餘年大數據挖掘咨詢與實施經驗結晶。從數據挖掘的應用出發，以電力、航空、醫療、互聯網、生產製造以及公共服務等行業真實案例為主線，深入淺出介紹Python數據挖掘建模過程，實踐性極強。
本書共15章，分兩個部分：基礎篇、實戰篇。基礎篇介紹了數據挖掘的基本原理，實戰篇介紹了一個個真實案例，通過對案例深入淺出的剖析，使讀者在不知不覺中通過案例實踐獲得數據挖掘項目經驗，同時快速領悟看似難懂的數據挖掘理論。讀者在閱讀過程中，應充分利用隨書配套的案例建模數據，藉助相關的數據挖掘建模工具，通過上機實驗，以快速理解相關知識與理論。
基礎篇（第1～5章），第1章的主要內容是數據挖掘概述；第2章對本書所用到的數據挖掘建模工具Python語言進行了簡明扼要的說明；第3章、第4章、第5章對數據挖掘的建模過程，包括數據探索、數據預處理及挖掘建模的常用演算法與原理進行了介紹。
實戰篇（第6～15章），重點對數據挖掘技術在電力、航空、醫療、互聯網、生產製造以及公共服務等行業的應用進行了分析。在案例結構組織上，本書是按照先介紹案例背景與挖掘目標，再闡述分析方法與過程，最後完成模型構建的順序進行的，在建模過程的關鍵環節，穿插程序實現代碼。最後通過上機實踐，加深讀者對數據挖掘技術在案例應用中的理解。
作者簡介：張良均 ，資深大數據挖掘專家和模式識別專家，高級信息項目管理師，有10多年的大數據挖掘應用、咨詢和培訓經驗。為電信、電力、政府、互聯網、生產製造、零售、銀行、生物、化工、醫葯等多個行業上百家大型企業提供過數據挖掘應用與咨詢服務，實踐經驗非常豐富。此外，他精通Java EE企業級應用開發，是廣東工業大學、華南師范大學、華南農業大學、貴州師范學院、韓山師范學院、廣東技術師范學院兼職教授，著有《神經網路實用教程》、《數據挖掘：實用案例分析》、《MATLAB數據分析與挖掘實戰》《R語言數據分析與挖掘實戰》等暢銷書。
『叄』 《Python數據分析基礎》epub下載在線閱讀，求百度網盤雲資源
《Python數據分析基礎》（[美] Clinton W. Brownley）電子書網盤下載免費在線閱讀
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書名：Python數據分析基礎
作者：[美] Clinton W. Brownley
譯者：陳光欣
豆瓣評分：7.0
出版社：人民郵電出版社
出版年份：2017-8
頁數：272
內容簡介：
想深入應用手中的數據？還是想在上千份文件上重復同樣的分析過程？沒有編程經驗的非程序員們如何能在最短的時間內學會用當今炙手可熱的Python語言進行數據分析？
來自Facebook的數據專家Clinton Brownley可以幫您解決上述問題。在他的這本書里，讀者將能掌握基本Python編程方法，學會編寫出處理電子表格和資料庫中的數據的腳本，並了解使用Python模塊來解析文件、分組數據和生成統計量的方法。
學習基礎語法，創建並運行自己的Python腳本
讀取和解析CSV文件
讀取多個Excel工作表和工作簿
執行資料庫操作
搜索特定記錄、分組數據和解析文本文件
建立統計圖並繪圖
生成描述性統計量並估計回歸模型和分類模型
在Windows和Mac環境下按計劃自動運行腳本
作者簡介：
Clinton W. Brownley
博士，Facebook數據科學家，負責大數據流水線、統計建模和數據可視化項目，並為大型基礎設施建設提供數據驅動的決策建議。
『肆』 《利用Python進行數據分析》epub下載在線閱讀，求百度網盤雲資源
《Wes-McKinney-利用Python進行數據分析.epub》網路網盤免費下載：
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『伍』 python如何做數據分析
Python做數據分析比較好用且流行的是numpy、pandas庫，有興趣的話，可以深入了解、學習一下。
『陸』 如何利用python進行數據分析
利用python進行數據分析
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本書也可以作為利用Python實現數據密集型應用的科學計算實踐指南。本書適合剛剛接觸Python的分析人員以及剛剛接觸科學計算的Python程序員。
『柒』 如何用python進行數據分析
1、Python數據分析流程及學習路徑
數據分析的流程概括起來主要是：讀寫、處理計算、分析建模和可視化四個部分。在不同的步驟中會用到不同的Python工具。每一步的主題也包含眾多內容。
根據每個部分需要用到的工具，Python數據分析的學習路徑如下：
相關推薦：《Python入門教程》
2、利用Python讀寫數據
Python讀寫數據，主要包括以下內容：
我們以一小段代碼來看：
可見，僅需簡短的兩三行代碼即可實現Python讀入EXCEL文件。
3、利用Python處理和計算數據
在第一步和第二步，我們主要使用的是Python的工具庫NumPy和pandas。其中，NumPy主要用於矢量化的科學計算，pandas主要用於表型數據處理。
4、利用Python分析建模
在分析和建模方面，主要包括Statsmdels和Scikit-learn兩個庫。
Statsmodels允許用戶瀏覽數據，估計統計模型和執行統計測試。可以為不同類型的數據和每個估算器提供廣泛的描述性統計，統計測試，繪圖函數和結果統計列表。
Scikit-leran則是著名的機器學習庫，可以迅速使用各類機器學習演算法。
5、利用Python數據可視化
數據可視化是數據工作中的一項重要內容，它可以輔助分析也可以展示結果。
『捌』 《Python數據分析與數據化運營》epub下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源
《Python數據分析與數據化運營（第2版）》（宋天龍）電子書網盤下載免費在線閱讀
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書名：Python數據分析與數據化運營（第2版）
作者：宋天龍
豆瓣評分：7.9
出版社：機械工業出版社
出版年份：2019-6-1
頁數：549
內容簡介：
這是一本將數據分析技術與數據使用場景深度結合的著作，從實戰角度講解了如何利用Python進行數據分析和數據化運營。
暢銷書全新、大幅升級，第1版近乎100%的好評，第2版不僅將Python升級到了新的版本，而且對具體內容進行了大幅度的補充和優化。作者是有10餘年數據分析與數據化運營的資深大數據專家，書中對50餘個數據工作流知識點、14個數據分析與挖掘主題、4個數據化運營主題、8個綜合性案例進行了全面的講解，能讓數據化運營結合數據使用場景360°落地。
全書一共9章，分為兩個部分：
第一部分（第1-4章） Python數據分析與挖掘
首先介紹了Python和數據化運營的基本知識，然後詳細講解了Python數據獲取（結構化和非結構化）、預處理、分析和挖掘的關鍵技術和經驗，包含10大類預處理經驗、14個數據分析與挖掘主題，50餘個知識點。
第二部分（第5~9章） Python數據化運營
這是本書的核心，詳細講解了會員運營、商品運營、流量運營和內容運營4大主題，以及提升數據化運營價值的方法。每個運營主題中都包含了基本知識、評估指標、應用場景、數據分析模型、數據分析小技巧、數據分析大實話以及2個綜合性的應用案例。
作者簡介：
宋天龍(TonySong)
大數據技術專家，觸脈咨詢合夥人兼副總裁，前Webtrekk中國區技術和咨詢負責人（Webtrekk，德國的在線數據分析服務提供商）。
擅長數據挖掘、建模、分析與運營，精通端到端數據價值場景設計、業務需求轉換、數據結構梳理、數據建模與學習以及數據工程交付。在電子商務、零售、銀行、保險等多個行業擁有豐富的數據項目工作經驗，參與過集團和企業級數據體系規劃、DMP與數據倉庫建設、大數據產品開發、網站流量系統建設、個性化智能推薦與精準營銷、企業大數據智能等。參與實施客戶案例包括聯合利華、Webpower、德國OTTO集團電子商務（中國）、Esprit中國、豬八戒網、順豐優選、樂視商城、泰康人壽、酒仙網、國美在線、迪信通等。
『玖』 利用python實現數據分析
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煉數成金:Python數據分析。Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言。也是一種功能強大而完善的通用型語言，已經具有十多年的發展歷史，成熟且穩定。Python 具有腳本語言中最豐富和強大的類庫，足以支持絕大多數日常應用。 Python語法簡捷而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，它能夠很輕松的把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）輕松地聯結在一起。
課程將從Python的基本使用方法開始，一步步講解，從ETL到各種數據分析方法的使用，並結合實例，讓學員能從中借鑒學習。
課程目錄：
Python基礎
Python的概覽——Python的基本介紹、安裝與基本語法、變數類型與運算符
了解Python流程式控制制——條件、循環語句與其他語句
常用函數——函數的定義與使用方法、主要內置函數的介紹
.....
『拾』 求《利用python進行數據分析》全文免費下載百度網盤資源,謝謝~
《利用python進行數據分析》網路網盤pdf最新全集下載:
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簡介：從pandas庫的數據分析工具開始利用高性能工具對數據進行載入、清理、轉換、合並以及重塑；利用matpIotlib創建散點圖以及靜態或互動式的可視化結果；利用pandas的groupby功能對數據集進行切片、切塊和匯總操作；處理各種各樣的時間序列數據。