編輯推薦

本書采用了以任務(wù)為導(dǎo)向的教學(xué)模式，按照解決實(shí)際任務(wù)的工作流程路線，逐步展開介紹相關(guān)的理論知識(shí)點(diǎn)，推導(dǎo)生成可行的解決方案， 后落實(shí)在任務(wù)實(shí)現(xiàn)環(huán)節(jié)。

全書大部分章節(jié)緊扣任務(wù)需求展開，不堆積知識(shí)點(diǎn)，著重于解決問題時(shí)思路的啟發(fā)與方案的實(shí)施。通過從任務(wù)需求到實(shí)現(xiàn)這一完整工作流程的體驗(yàn)，幫助讀者真正理解與消化Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用。

書中案例全部源于企業(yè)真實(shí)項(xiàng)目，可操作性強(qiáng)，引導(dǎo)讀者融會(huì)貫通，并提供源代碼等相關(guān)學(xué)習(xí)資源，幫助讀者快速掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)技能。

內(nèi)容簡介

本書以任務(wù)為導(dǎo)向，全面地介紹數(shù)據(jù)分析的流程和 Python 數(shù)據(jù)分析庫的應(yīng)用，詳細(xì)講解利用Python解決企業(yè)實(shí)際問題的方法。全書共9章，第1章介紹了數(shù)據(jù)分析的基本概念等相關(guān)知識(shí)；第2～6章介紹了Python數(shù)據(jù)分析的常用庫及其應(yīng)用，涵蓋NumPy數(shù)值計(jì)算、Matplotlib數(shù)據(jù)可視化、pandas統(tǒng)計(jì)分析、使用pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、使用scikit-learn構(gòu)建模型，較為全面地闡述了Python數(shù)據(jù)分析方法；第7～9章結(jié)合之前所學(xué)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，進(jìn)行企業(yè)綜合案例數(shù)據(jù)分析。除第1章外，本書各章都包含了實(shí)訓(xùn)與課后習(xí)題，通過練習(xí)和操作實(shí)踐，幫助讀者鞏固所學(xué)的內(nèi)容。

本書可以作為高校大數(shù)據(jù)技術(shù)類專業(yè)的教材，也可作為大數(shù)據(jù)技術(shù)愛好者的自學(xué)用書。

章節(jié)目錄

Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用是2018年由人民郵電出版社出版,作者張良均。

溫馨提示：
1.本電子書已獲得正版授權(quán)，由出版社通過知傳鏈發(fā)行。
2.該電子書為虛擬物品，付費(fèi)之后概不接收任何理由退款。電子書內(nèi)容僅支持在線閱讀，不支持下載。
3.您在本站購買的閱讀使用權(quán)僅限于您本人閱讀使用，您不得/不能給任何第三方使用，由此造成的一切相關(guān)后果本平臺(tái)保留向您追償索賠的權(quán)利！版權(quán)所有，后果自負(fù)！
得書感謝您對(duì)《Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》關(guān)注和支持，如本書內(nèi)容有不良信息或侵權(quán)等情形的，請(qǐng)聯(lián)系本網(wǎng)站。