python數據分析案例實戰
Ⅰ 《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
資源鏈接：
鏈接：https://pan..com/s/1XW_EYuaExQAoUZHdXvz6zw
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。
Ⅱ Python能做什麼，能夠開發什麼項目
Python是一種計算機程序設計語言。是一種面向對象的動態類型語言，最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越來越多被用於獨立的、大型項目的開發。
Python是一種解釋型腳本語言，可以應用於Web 和 Internet開發、科學計算和統計、人工智慧、教育、桌面界面開發、軟體開發、後端開發這些領域。
Python的應用
1、系統編程
提供API（Application Programming Interface應用程序編程介面），能方便進行系統維護和管理，Linux下標志性語言之一，是很多系統管理員理想的編程工具。
2、圖形處理
有PIL、Tkinter等圖形庫支持，能方便進行圖形處理。
3、數學處理
NumPy擴展提供大量與許多標准數學庫的介面。
4、文本處理
python提供的re模塊能支持正則表達式，還提供SGML，XML分析模塊，許多程序員利用python進行XML程序的開發。
5、資料庫編程
程序員可通過遵循Python DB-API（資料庫應用程序編程介面）規范的模塊與Microsoft SQL Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等資料庫通信。python自帶有一個Gadfly模塊，提供了一個完整的SQL環境。
6、網路編程
提供豐富的模塊支持sockets編程，能方便快速地開發分布式應用程序。很多大規模軟體開發計劃例如Zope，Mnet 及BitTorrent. Google都在廣泛地使用它。
7、Web編程
應用的開發語言，支持最新的XML技術。
8、多媒體應用
Python的PyOpenGL模塊封裝了「OpenGL應用程序編程介面」，能進行二維和三維圖像處理。PyGame模塊可用於編寫游戲軟體。
9、pymo引擎
PYMO全稱為python memories off，是一款運行於Symbian S60V3,Symbian3,S60V5, Symbian3, Android系統上的AVG游戲引擎。因其基於python2.0平台開發，並且適用於創建秋之回憶（memories off）風格的AVG游戲，故命名為PYMO。
10、黑客編程
python有一個hack的庫,內置了你熟悉的或不熟悉的函數，但是缺少成就感。
Ⅲ 如何利用python進行數據分析
利用python進行數據分析
鏈接: https://pan..com/s/15VdW4dcuPuIUEPrY3RehtQ
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。
Ⅳ 《數據科學實戰手冊數據科學實戰手冊（R+Python）》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源
《數據科學實戰手冊數據科學實戰手冊（R+Python）》TonyOjeda(托尼·奧傑德)SeanPatrickMurphy(肖恩·派特里克·莫非)BenjaminBengfort(本傑明·班福特)電子書網盤下載免費在線閱讀
鏈接：https://pan..com/s/1EqFNGdBQW46Nj8UdHnVLmA
提取碼：bb2u
書名：數據科學實戰手冊
作者名：Tony Ojeda(托尼·奧傑德) / Sean Patrick Murphy(肖恩·派特里克·莫非) / Benjamin Bengfort(本傑明·班福特)
豆瓣評分：6.2
出版社：人民郵電出版社
出版年份：2016-8-1
頁數：326
內容介紹：
這本書是基於R和Python的數據科學項目案例集錦，內容涵蓋了基於數據科學的所有要素，包括數據採集、處理、清洗、分析、建模、可視化以及數據產品的搭建。案例包含了汽車數據分析、股票市場建模、社交網路分析、推薦系統、地理信息分析，以及Python代碼的計算優化。通過手把手的案例解析，令讀者知其然並知其所以然。業界的數據分析師、數據挖掘工程師、數據科學家都可以讀一讀。想要了解實際工作中如何用數據產生價值的在校學生，或者對數據科學感興趣的人也值得一讀。
作者介紹：
Tony Ojeda(托尼·奧傑德)，華盛頓DC數據社區的聯合創始人，一位經驗豐富的數據科學家和企業家，他在佛羅里達國際大學獲得金融碩士學位，並且在德保羅大學獲得了MBA學位。 Sean Patrick Murphy(肖恩·派特里克·莫非)，華盛頓DC數據社區的聯合創始人，曾在約翰霍普金斯大學的應用物理實驗室做了15年的高級科學家，他專注於機器學習、信號處理、高性能計算以及建模和模擬。現在他是舊金山、紐約和華盛頓DC多家公司的數據顧問。 Benjamin Bengfort(本傑明·班福特)，一位非常有經驗的數據科學家和Python開發者。他曾在軍方、業界和學術界工作過8年。他目前在馬里蘭大學派克學院攻讀計算機博士學位，研究元識別和自然語言處理。他擁有北達科塔州立大學的計算機碩士學位，並是喬治城大學的客座教授。
Ⅳ 求《數據化分析Python實戰》全文免費下載百度網盤資源,謝謝~
《數據化分析Python實戰》網路網盤pdf最新全集下載:
鏈接: https://pan..com/s/1NngzGhehYHLqh1wJqCA7IQ
簡介：數據化分析 Python 實戰是林驥2008年開始從事數據化分析工作，並於2012 年在微博和博客上?分享??的?些學習?得和?作經驗，而編寫的文檔，方便想學習python的朋友。
Ⅵ 《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
鏈接: https://pan..com/s/1W-5NaG7BaBuYws2kAzW9RQ
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。
Ⅶ 如何利用python語言進行數據分析
隨著互聯網的不斷發展，數據分析已經成為指導我們工作方向的主要依據之一，而今天我們就一起來了解一下，如何利用python編程開發來進行數據分析，下面電腦培訓http://www.kmbdqn.com/就開始今天的主要內容吧。
為什麼要學習Python進行數據分析?
Python作為一種用於數據分析的語言，近引起了廣泛的興趣。我以前學過Python的基礎知識。下面是一些支持學習Python的原因:
開源-免費安裝
很棒的在線社區
簡單易學
可以成為數據科學和基於web的分析產品生成的通用語言
不用說，它也有一些缺點:
它是一種解釋語言而不是編譯語言——因此可能會佔用更多的CPU時間。但是，考慮到節省了程序員的時間(由於易於學習)，它仍然是一個不錯的選擇。
Python 2.7 和 3.4
這是Python中受爭議的話題之一。您一定會遇到它，特別是如果您是初學者的話。這里沒有正確/錯誤的選擇。這完全取決於情況和你的需要。我會試著給你一些建議來幫助你做出明智的選擇。
為什麼Python 2.7 ?
很棒的社區支持!這是你早年需要的東西。Python 2於2000年末發布，已經使用了超過15年。
過多的三方庫!雖然許多庫都提供了3.x支持，但仍然有很多模塊只能在2.x版本上工作。如果您計劃將Python用於特定的應用程序，比如高度依賴外部模塊的web開發，那麼使用2.7可能會更好。
Ⅷ Python做大數據，都需要學習什麼，比如哪些框架，庫等！人工智慧呢請盡量詳細點！
階段一、人工智慧篇之Python核心
1、Python掃盲
2、面向對象編程基礎
3、變數和基本數據類型
4、Python機器學習類庫
5、Python控制語句與函數
6.、Python資料庫操作+正則表達式
7、Lambda表達式、裝飾器和Python模塊化開發
階段二、人工智慧篇之資料庫交互技術
1、初識MySQL資料庫
2、創建MySQL資料庫和表
3、MySQL資料庫數據管理
4、使用事務保證數據完整性
5、使用DQL命令查詢數據
6、創建和使用索引
7、MySQL資料庫備份和恢復
階段三、人工智慧篇之前端特效
1、HTML+CSS
2、Java
3、jQuery
階段四、人工智慧篇之Python高級應用
1、Python開發
2、資料庫應用程序開發
3、Python Web設計
4、存儲模型設計
5、智聯招聘爬蟲
6、附加：基礎python爬蟲庫
階段五、人工智慧篇之人工智慧機器學習篇
1、數學基礎
2、高等數學必知必會
3、Numpy前導介紹
4、Pandas前導課程
5、機器學習
階段六、人工智慧篇之人工智慧項目實戰
1、人臉性別和年齡識別原理
2、CTR廣告點擊量預測
3、DQN+遺傳演算法
4、圖像檢索系統
5、NLP閱讀理解
階段七、人工智慧篇之人工智慧項目實戰篇
1、基於Python數據分析與機器學習案例實戰教程
2、基於人工智慧與深度學習的項目實戰
3、分布式搜索引擎ElasticSearch開發
4、AI法律咨詢大數據分析與服務智能推薦項目
5、電商大數據情感分析與AI推斷實戰項目
6、AI大數據互聯網電影智能推薦
Ⅸ 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。
Ⅹ 利用python實現數據分析
鏈接：
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
.....