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《利用Python进行数据分析》是2013年10月机械工业出版社出版的软硬件开发类图书,作者是麦金尼。讲述了从pandas库的数据分析工具开始利用高性能工具、matpIotlib、pandas的groupby功能等处理各种各样的时间序列数据。
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《Python数据分析与挖掘实战》(张良均)电子书网盘下载免费在线阅读
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书名:Python数据分析与挖掘实战
作者:张良均
豆瓣评分:7.6
出版社:机械工业出版社
出版年份:2016-1
页数:335
内容简介:10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员,10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发,以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线,深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程,实践性极强。
本书共15章,分两个部分:基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理,实战篇介绍了一个个真实案例,通过对案例深入浅出的剖析,使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验,同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中,应充分利用随书配套的案例建模数据,借助相关的数据挖掘建模工具,通过上机实验,以快速理解相关知识与理论。
基础篇(第1~5章),第1章的主要内容是数据挖掘概述;第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明;第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程,包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。
实战篇(第6~15章),重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上,本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标,再阐述分析方法与过程,最后完成模型构建的顺序进行的,在建模过程的关键环节,穿插程序实现代码。最后通过上机实践,加深读者对数据挖掘技术在案例应用中的理解。
作者简介:张良均 ,资深大数据挖掘专家和模式识别专家,高级信息项目管理师,有10多年的大数据挖掘应用、咨询和培训经验。为电信、电力、政府、互联网、生产制造、零售、银行、生物、化工、医药等多个行业上百家大型企业提供过数据挖掘应用与咨询服务,实践经验非常丰富。此外,他精通Java EE企业级应用开发,是广东工业大学、华南师范大学、华南农业大学、贵州师范学院、韩山师范学院、广东技术师范学院兼职教授,着有《神经网络实用教程》、《数据挖掘:实用案例分析》、《MATLAB数据分析与挖掘实战》《R语言数据分析与挖掘实战》等畅销书。
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《Python数据分析基础》([美] Clinton W. Brownley)电子书网盘下载免费在线阅读
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书名:Python数据分析基础
作者:[美] Clinton W. Brownley
译者:陈光欣
豆瓣评分:7.0
出版社:人民邮电出版社
出版年份:2017-8
页数:272
内容简介:
想深入应用手中的数据?还是想在上千份文件上重复同样的分析过程?没有编程经验的非程序员们如何能在最短的时间内学会用当今炙手可热的Python语言进行数据分析?
来自Facebook的数据专家Clinton Brownley可以帮您解决上述问题。在他的这本书里,读者将能掌握基本Python编程方法,学会编写出处理电子表格和数据库中的数据的脚本,并了解使用Python模块来解析文件、分组数据和生成统计量的方法。
学习基础语法,创建并运行自己的Python脚本
读取和解析CSV文件
读取多个Excel工作表和工作簿
执行数据库操作
搜索特定记录、分组数据和解析文本文件
建立统计图并绘图
生成描述性统计量并估计回归模型和分类模型
在Windows和Mac环境下按计划自动运行脚本
作者简介:
Clinton W. Brownley
博士,Facebook数据科学家,负责大数据流水线、统计建模和数据可视化项目,并为大型基础设施建设提供数据驱动的决策建议。
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《Wes-McKinney-利用Python进行数据分析.epub》网络网盘免费下载:
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‘伍’ python如何做数据分析
Python做数据分析比较好用且流行的是numpy、pandas库,有兴趣的话,可以深入了解、学习一下。
‘陆’ 如何利用python进行数据分析
利用python进行数据分析
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本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。
‘柒’ 如何用python进行数据分析
1、Python数据分析流程及学习路径
数据分析的流程概括起来主要是:读写、处理计算、分析建模和可视化四个部分。在不同的步骤中会用到不同的Python工具。每一步的主题也包含众多内容。
根据每个部分需要用到的工具,Python数据分析的学习路径如下:
相关推荐:《Python入门教程》
2、利用Python读写数据
Python读写数据,主要包括以下内容:
我们以一小段代码来看:
可见,仅需简短的两三行代码即可实现Python读入EXCEL文件。
3、利用Python处理和计算数据
在第一步和第二步,我们主要使用的是Python的工具库NumPy和pandas。其中,NumPy主要用于矢量化的科学计算,pandas主要用于表型数据处理。
4、利用Python分析建模
在分析和建模方面,主要包括Statsmdels和Scikit-learn两个库。
Statsmodels允许用户浏览数据,估计统计模型和执行统计测试。可以为不同类型的数据和每个估算器提供广泛的描述性统计,统计测试,绘图函数和结果统计列表。
Scikit-leran则是着名的机器学习库,可以迅速使用各类机器学习算法。
5、利用Python数据可视化
数据可视化是数据工作中的一项重要内容,它可以辅助分析也可以展示结果。
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《Python数据分析与数据化运营(第2版)》(宋天龙)电子书网盘下载免费在线阅读
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书名:Python数据分析与数据化运营(第2版)
作者:宋天龙
豆瓣评分:7.9
出版社:机械工业出版社
出版年份:2019-6-1
页数:549
内容简介:
这是一本将数据分析技术与数据使用场景深度结合的着作,从实战角度讲解了如何利用Python进行数据分析和数据化运营。
畅销书全新、大幅升级,第1版近乎100%的好评,第2版不仅将Python升级到了新的版本,而且对具体内容进行了大幅度的补充和优化。作者是有10余年数据分析与数据化运营的资深大数据专家,书中对50余个数据工作流知识点、14个数据分析与挖掘主题、4个数据化运营主题、8个综合性案例进行了全面的讲解,能让数据化运营结合数据使用场景360°落地。
全书一共9章,分为两个部分:
第一部分(第1-4章) Python数据分析与挖掘
首先介绍了Python和数据化运营的基本知识,然后详细讲解了Python数据获取(结构化和非结构化)、预处理、分析和挖掘的关键技术和经验,包含10大类预处理经验、14个数据分析与挖掘主题,50余个知识点。
第二部分(第5~9章) Python数据化运营
这是本书的核心,详细讲解了会员运营、商品运营、流量运营和内容运营4大主题,以及提升数据化运营价值的方法。每个运营主题中都包含了基本知识、评估指标、应用场景、数据分析模型、数据分析小技巧、数据分析大实话以及2个综合性的应用案例。
作者简介:
宋天龙(TonySong)
大数据技术专家,触脉咨询合伙人兼副总裁,前Webtrekk中国区技术和咨询负责人(Webtrekk,德国的在线数据分析服务提供商)。
擅长数据挖掘、建模、分析与运营,精通端到端数据价值场景设计、业务需求转换、数据结构梳理、数据建模与学习以及数据工程交付。在电子商务、零售、银行、保险等多个行业拥有丰富的数据项目工作经验,参与过集团和企业级数据体系规划、DMP与数据仓库建设、大数据产品开发、网站流量系统建设、个性化智能推荐与精准营销、企业大数据智能等。参与实施客户案例包括联合利华、Webpower、德国OTTO集团电子商务(中国)、Esprit中国、猪八戒网、顺丰优选、乐视商城、泰康人寿、酒仙网、国美在线、迪信通等。
‘玖’ 利用python实现数据分析
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炼数成金:Python数据分析。Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。也是一种功能强大而完善的通用型语言,已经具有十多年的发展历史,成熟且稳定。Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库,足以支持绝大多数日常应用。 Python语法简捷而清晰,具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言,它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)轻松地联结在一起。
课程将从Python的基本使用方法开始,一步步讲解,从ETL到各种数据分析方法的使用,并结合实例,让学员能从中借鉴学习。
课程目录:
Python基础
Python的概览——Python的基本介绍、安装与基本语法、变量类型与运算符
了解Python流程控制——条件、循环语句与其他语句
常用函数——函数的定义与使用方法、主要内置函数的介绍
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《利用python进行数据分析》网络网盘pdf最新全集下载:
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简介:从pandas库的数据分析工具开始利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑;利用matpIotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果;利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作;处理各种各样的时间序列数据。