python数据分析案例实战

Ⅰ 《python数据分析与挖掘实战》epub下载在线阅读，求百度网盘云资源

《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。

Ⅱ Python能做什么，能够开发什么项目

Python是一种计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。

Python是一种解释型脚本语言，可以应用于Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发这些领域。

Python的应用

1、系统编程

提供API（Application Programming Interface应用程序编程接口），能方便进行系统维护和管理，Linux下标志性语言之一，是很多系统管理员理想的编程工具。

2、图形处理

有PIL、Tkinter等图形库支持，能方便进行图形处理。

3、数学处理

NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。

4、文本处理

python提供的re模块能支持正则表达式，还提供SGML，XML分析模块，许多程序员利用python进行XML程序的开发。

5、数据库编程

程序员可通过遵循Python DB-API（数据库应用程序编程接口）规范的模块与Microsoft SQL Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等数据库通信。python自带有一个Gadfly模块，提供了一个完整的SQL环境。

6、网络编程

提供丰富的模块支持sockets编程，能方便快速地开发分布式应用程序。很多大规模软件开发计划例如Zope，Mnet 及BitTorrent. Google都在广泛地使用它。

7、Web编程

应用的开发语言，支持最新的XML技术。

8、多媒体应用

Python的PyOpenGL模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，能进行二维和三维图像处理。PyGame模块可用于编写游戏软件。

9、pymo引擎

PYMO全称为python memories off，是一款运行于Symbian S60V3,Symbian3,S60V5, Symbian3, Android系统上的AVG游戏引擎。因其基于python2.0平台开发，并且适用于创建秋之回忆（memories off）风格的AVG游戏，故命名为PYMO。

10、黑客编程

python有一个hack的库,内置了你熟悉的或不熟悉的函数，但是缺少成就感。

Ⅲ 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。

Ⅳ 《数据科学实战手册数据科学实战手册（R+Python）》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源

《数据科学实战手册数据科学实战手册（R+Python）》TonyOjeda(托尼·奥杰德)SeanPatrickMurphy(肖恩·派特里克·莫非)BenjaminBengfort(本杰明·班福特)电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：数据科学实战手册
作者名：Tony Ojeda(托尼·奥杰德) / Sean Patrick Murphy(肖恩·派特里克·莫非) / Benjamin Bengfort(本杰明·班福特)
豆瓣评分：6.2
出版社：人民邮电出版社
出版年份：2016-8-1
页数：326
内容介绍：
这本书是基于R和Python的数据科学项目案例集锦，内容涵盖了基于数据科学的所有要素，包括数据采集、处理、清洗、分析、建模、可视化以及数据产品的搭建。案例包含了汽车数据分析、股票市场建模、社交网络分析、推荐系统、地理信息分析，以及Python代码的计算优化。通过手把手的案例解析，令读者知其然并知其所以然。业界的数据分析师、数据挖掘工程师、数据科学家都可以读一读。想要了解实际工作中如何用数据产生价值的在校学生，或者对数据科学感兴趣的人也值得一读。
作者介绍：
Tony Ojeda(托尼·奥杰德)，华盛顿DC数据社区的联合创始人，一位经验丰富的数据科学家和企业家，他在佛罗里达国际大学获得金融硕士学位，并且在德保罗大学获得了MBA学位。 Sean Patrick Murphy(肖恩·派特里克·莫非)，华盛顿DC数据社区的联合创始人，曾在约翰霍普金斯大学的应用物理实验室做了15年的高级科学家，他专注于机器学习、信号处理、高性能计算以及建模和模拟。现在他是旧金山、纽约和华盛顿DC多家公司的数据顾问。 Benjamin Bengfort(本杰明·班福特)，一位非常有经验的数据科学家和Python开发者。他曾在军方、业界和学术界工作过8年。他目前在马里兰大学派克学院攻读计算机博士学位，研究元识别和自然语言处理。他拥有北达科塔州立大学的计算机硕士学位，并是乔治城大学的客座教授。

Ⅳ 求《数据化分析Python实战》全文免费下载百度网盘资源,谢谢~

《数据化分析Python实战》网络网盘pdf最新全集下载:
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简介：数据化分析 Python 实战是林骥2008年开始从事数据化分析工作，并于2012 年在微博和博客上?分享??的?些学习?得和?作经验，而编写的文档，方便想学习python的朋友。

Ⅵ 《Python数据分析与数据化运营》epub下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

《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。

Ⅶ 如何利用python语言进行数据分析

随着互联网的不断发展，数据分析已经成为指导我们工作方向的主要依据之一，而今天我们就一起来了解一下，如何利用python编程开发来进行数据分析，下面电脑培训http://www.kmbdqn.com/就开始今天的主要内容吧。

为什么要学习Python进行数据分析?

Python作为一种用于数据分析的语言，近引起了广泛的兴趣。我以前学过Python的基础知识。下面是一些支持学习Python的原因:

开源-免费安装

很棒的在线社区

简单易学

可以成为数据科学和基于web的分析产品生成的通用语言

不用说，它也有一些缺点:

它是一种解释语言而不是编译语言——因此可能会占用更多的CPU时间。但是，考虑到节省了程序员的时间(由于易于学习)，它仍然是一个不错的选择。

Python 2.7 和 3.4

这是Python中受争议的话题之一。您一定会遇到它，特别是如果您是初学者的话。这里没有正确/错误的选择。这完全取决于情况和你的需要。我会试着给你一些建议来帮助你做出明智的选择。

为什么Python 2.7 ?

很棒的社区支持!这是你早年需要的东西。Python 2于2000年末发布，已经使用了超过15年。

过多的三方库!虽然许多库都提供了3.x支持，但仍然有很多模块只能在2.x版本上工作。如果您计划将Python用于特定的应用程序，比如高度依赖外部模块的web开发，那么使用2.7可能会更好。

Ⅷ Python做大数据，都需要学习什么，比如哪些框架，库等！人工智能呢请尽量详细点！

阶段一、人工智能篇之Python核心
1、Python扫盲
2、面向对象编程基础
3、变量和基本数据类型
4、Python机器学习类库
5、Python控制语句与函数
6.、Python数据库操作+正则表达式
7、Lambda表达式、装饰器和Python模块化开发
阶段二、人工智能篇之数据库交互技术
1、初识MySQL数据库
2、创建MySQL数据库和表
3、MySQL数据库数据管理
4、使用事务保证数据完整性
5、使用DQL命令查询数据
6、创建和使用索引
7、MySQL数据库备份和恢复
阶段三、人工智能篇之前端特效
1、HTML+CSS
2、Java
3、jQuery
阶段四、人工智能篇之Python高级应用
1、Python开发
2、数据库应用程序开发
3、Python Web设计
4、存储模型设计
5、智联招聘爬虫
6、附加：基础python爬虫库
阶段五、人工智能篇之人工智能机器学习篇
1、数学基础
2、高等数学必知必会
3、Numpy前导介绍
4、Pandas前导课程
5、机器学习
阶段六、人工智能篇之人工智能项目实战
1、人脸性别和年龄识别原理
2、CTR广告点击量预测
3、DQN+遗传算法
4、图像检索系统
5、NLP阅读理解
阶段七、人工智能篇之人工智能项目实战篇
1、基于Python数据分析与机器学习案例实战教程
2、基于人工智能与深度学习的项目实战
3、分布式搜索引擎ElasticSearch开发
4、AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐项目
5、电商大数据情感分析与AI推断实战项目
6、AI大数据互联网电影智能推荐

Ⅸ 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。

Ⅹ 利用python实现数据分析

链接：

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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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