《Python数据分析》这是一个数据驱动的时代,如何解读数据,将数据转变为知识、利用知识做出决策将是所有企业必不可少的能力。在数据分析过程中我们清洗数据,探索数据,利用数据进行决策。本书将以当前最流行数据科学分析工具Python为基础介绍如何构建基于Python的数据科学环境,利用Pandas处理与分析数据,如何利用Matplotlib以及Seaborn进行数据可视化。同时本书还将以商业应用为目标,通过学习还将掌握何利用学习到的Python数据分析知识来完成客户留存分析,同期群分析,时间序列分析,产品销售数据的关联分析,客户聚类,统计检验等数据分析。

《Python大数据分析算法与实例》大数据时代,大数据分析是关键技术。Python是一款优秀的大数据分析软件,本书以Python 3结合第三方开源工具进行大数据分析,以最小的代价编程实现数据的提取、处理、分析和可视化。 本书分为8章,首先介绍大数据分析的背景和行业应用,给出了数据特征算法分析;然后基于Python 3介绍常用典型第三方大数据分析工具的场景应用;最后比较翔实地阐述大数据分析算法与经典实例应用。 本书适合从事大数据分析的研究人员、计算机或数学等相关专业的从业者参考学习,也可以作为计算机或数学等专业本科高年级或研究生的专业用书。

《Python机器学习——数据分析与评分卡建模(微课版)》本书从零基础入门,注重实战,内含10个学习实例,3个完整的项目案例,详细讲解了Python的环境搭建、基本语法结构、趣味应用、分析与建模以及完整的项目案例。 全书采用视频教学,全程语音讲解的方式,配有270分钟高品质配套教学视频;教学资源丰富,提供教学课件、源代码、数据集。 本书适用于互联网金融行业或银行业中的风控人员及学者;金融行业中的数据分析师及学者;正在学习Python机器学习方面的人员。

《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts》本书以某上市电商企业的客户数据、订单数据、股价数据为基础,由浅入深、循序渐进地介绍Python可视化技术,重点介绍Matplotlib与Pyecharts在数据可视化应用中的基本功能和使用技巧。全书以案例为主线,既包括软件的操作与应用,又融入了数据可视化的基础知识,绘图案例大多选自工作实践,可使读者真正掌握专业的可视化方法与技巧,提升数据分析的整体能力。本书配套资源包含案例采用的数据源文件、源代码和教学视频,供读者在阅读本书时进行操作练习和参考。 本书可作为管理、经济、社会人文等领域的人员学习Python软件进行大数据可视化分析的参考书,也可以作为大中专院校相关专业的教学用书或参考书。

《Python数据预处理技术与实践》本书基础理论和工程应用相结合,循序渐进地介绍了数据预处理的基本概念、基础知识、工具应用和相关案例,包括网络爬虫、数据抽取、数据清洗、数据集成、数据变换、数据向量化、数据规约等知识,书中针对每个知识点,都给出了丰富的教学实例和实现代码,最后,通过一个新闻文本分类的实际项目讲解了数据预处理技术在实际中的应用。 本书的特点是几乎涵盖了数据预处理的各种常用技术及主流工具应用,示例代码很丰富,适合于大数据从业者、AI技术开发人员以及高校大数据专业的学生使用。

《Python科学计算(第2版)》本书详细介绍Python科学计算中最常用的扩展库NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas、SymPy、TTK、Mayavi、OpenCV、Cython,涉及数值计算、界面制作、三维可视化、图像处理、提高运算效率等多方面的内容。所附光盘中包含所有章节的Notebook以及便携式运行环境WinPython,以方便读者运行书中所有实例。

《Python量化交易实战》在目前不断变化、蓬勃发展的中国资本市场,量化投资作为新兴的投资方法,引来越来越多的关注,使用量化投资技术的证券从业人员也越来越多。 本书分为11章,内容包括Python环境的搭建、Python数据相关类库的使用、掘金量化终端的使用、Talib金融库的详解、多因子策略的介绍、带技术指标的多因子策略、中证红利指数增强策略、回归分析与TensorFlow、回归模型的经典应用、配对交易的魔力等。 本书可作为量化投资技术初学者、证券从业人员、金融投资人员的自学用书,也可作为金融机构的培训用书,还可作为高等院校相关专业师生的教学参考书。

《Python王者归来》Python 的丰富模块(module)以及广泛的应用范围,使 Python 成为当下最重要的计算机语言之一, 本书尝试将所有常用模块与应用分门别类组织起来,相信只要读者遵循本书实例,一定可以轻松学会 Python 语法与应用,逐步向 Python 高手之路迈进,这也是撰写本书的目的。 本书以约 800 个程序实例讲解了:完整的 Python 语法,Python 的输入与输出,Python 的数据型态, 列表(list)、元组(tuple)、字典(dict)、集合(set),函数设计,类别设计,使用系统与外部模块(module), 设计自己的模块(module),文件压缩与解压缩,程序除错与异常处理,文件读写与目录管理,正则表达 式(Regular Expression)与文字探勘,剪贴簿(clipboard)、Word、PDF 文件处理,Excel、CSV、Json 文 件处理,图表绘制,电子邮件与简讯,鼠标与键盘控制,人脸识别系统,QR code 制作,多任务与多线程, 动画、音效、游戏设计,网络爬虫与伪装浏览器,图像处理与文字辨识,设计桃园机场出入境人脸识别系统…… 前 16 章的内容已经足够让你打好 Python 基础了,如果有兴趣继续钻研,则迈向 Python 高手之路。为 了提升阅读体验,本书为彩色印刷,在图书结构、案例选择以及代码样式上都进行了细心设计,力争呈现 给读者一本与众不同的编程书。 本书适合所有对 Python 编程感兴趣的读者,甚至适合设计师等编程基础薄弱的岗位作为编程入门指导, 同时也可以作为社会培训教材。

文件名称:Python数据分析与算法指南(套装共8册)

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