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内容简介:
本书以任务为导向,全面地介绍数据分析的流程和Python数据分析库的应用,详细讲解利用Python解决企业实际问题的方法。全书共10章,第1章介绍数据分析的概念等相关知识;第2~6章介绍Python数据分析的常用库及其应用,涵盖NumPy数组计算,pandas统计分析,使用pandas进行数据预处理,Matplotlib、seaborn与pyecharts数据可视化,以及使用scikit-learn构建模型,较为全面地阐述Python数据分析方法;第7~9章结合之前所学的数据分析技术,进行企业综合案例数据分析;第10章基于去编程化的TipDM大数据挖掘建模平台实现客户流失预测。除第1章外,本书各章都包含实训与课后习题,通过练习和操作实践,帮助读者巩固所学的内容。 本书可以用于“1+X”证书制度试点工作中的大数据应用开发(Python)职业技能等级(中级)证书相关知识的教学和培训,也可以作为高校大数据技术相关专业的教材和大数据技术爱好者的自学用书。
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其它内容:
书籍介绍
本书以任务为导向,全面地介绍数据分析的流程和Python数据分析库的应用,详细讲解利用Python解决企业实际问题的方法。全书共10章,第1章介绍数据分析的概念等相关知识;第2~6章介绍Python数据分析的常用库及其应用,涵盖NumPy数组计算,pandas统计分析,使用pandas进行数据预处理,Matplotlib、seaborn与pyecharts数据可视化,以及使用scikit-learn构建模型,较为全面地阐述Python数据分析方法;第7~9章结合之前所学的数据分析技术,进行企业综合案例数据分析;第10章基于去编程化的TipDM大数据挖掘建模平台实现客户流失预测。除第1章外,本书各章都包含实训与课后习题,通过练习和操作实践,帮助读者巩固所学的内容。 本书可以用于“1+X”证书制度试点工作中的大数据应用开发(Python)职业技能等级(中级)证书相关知识的教学和培训,也可以作为高校大数据技术相关专业的教材和大数据技术爱好者的自学用书。
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书籍信息完全性:4分
网站更新速度:3分
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书籍清晰度:9分
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书籍真实打分
故事情节:8分
人物塑造:4分
主题深度:3分
文字风格:7分
语言运用:5分
文笔流畅:5分
思想传递:3分
知识深度:7分
知识广度:4分
实用性:8分
章节划分:3分
结构布局:4分
新颖与独特:7分
情感共鸣:9分
引人入胜:3分
现实相关:3分
沉浸感:6分
事实准确性:8分
文化贡献:9分