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本書主要內(nèi)容包括：數(shù)據(jù)分析與挖掘簡介、爬蟲、Scrapy爬蟲框架、Numpy、Pandas、Matplotlib、線性回歸、Logistic回歸、決策樹與隨機(jī)森林、KNN模型、樸素貝葉斯模型、SVM模型等。本書以案例為導(dǎo)向，循序漸進(jìn)，適合初學(xué)者。本書從初學(xué)者的角度進(jìn)行編寫，在編寫過程中，注重基礎(chǔ)知識和案例應(yīng)用相結(jié)合，主

本書以大量的編程實(shí)例與作者多年編程實(shí)踐的體會(huì)來揭示編程的本質(zhì)，系統(tǒng)性地指導(dǎo)讀者如何編程。書中所有代碼都用Python語言編寫，通過編程實(shí)例講解Python語言的所有知識點(diǎn)，使讀者在掌握編程思維和技巧（邏輯思維能力、計(jì)劃構(gòu)建能力、循環(huán)計(jì)算能力、遞歸求解能力等）的同時(shí)，自然而然地熟練掌握Python語言。 本書既適合作為程

本書從實(shí)際項(xiàng)目出發(fā)，以Python為主要編程語言從基礎(chǔ)知識到高級編程、從前端開發(fā)到后端開發(fā)，全面系統(tǒng)的闡述在Python實(shí)際項(xiàng)目開發(fā)過程中所需用的到各種技術(shù)及相關(guān)知識。全書共分為3篇：第1篇為入門篇（第1和2章），入門篇詳細(xì)講解Python編程語言的基礎(chǔ)知識，包括Python編輯器PyCharm的使用、Python的變

本書通過大量實(shí)例帶領(lǐng)系統(tǒng)管理員將眾多的日常任務(wù)自動(dòng)化，構(gòu)建自定義工具，充分利用神通廣大的PowerShell。全書分為三大部分。部分概述PowerShell的基本功能和用法，以及一些基本的編程概念，如變量、對象、函數(shù)、模塊等。第二部分詳述日常任務(wù)的自動(dòng)化，內(nèi)容包括如何解析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以及如何構(gòu)建服務(wù)器管理工具。第三部分

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本書是為職業(yè)教育財(cái)經(jīng)商貿(mào)大類專業(yè)學(xué)生的數(shù)據(jù)分析課程編寫的教材。內(nèi)容包括數(shù)據(jù)處理、描述性分析、推斷性分析及一些常用的分析方法。全書供9章，第1章：數(shù)據(jù)分析及軟件的使用；第2章：數(shù)據(jù)的處理方法；第3章：數(shù)據(jù)可視化；第4章：數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)量；第5章：推斷分析的理論基礎(chǔ)；第6章；推斷分析的基本方法；第7章：列聯(lián)表分析；第8章：

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本書結(jié)合作者多年工程和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，從Python基礎(chǔ)編程語法入手，系統(tǒng)介紹了基于Python語言進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、分析與可視化展示所需的各項(xiàng)知識和技術(shù)。讀者無須特別的數(shù)學(xué)或統(tǒng)計(jì)方面的理論知識，只需理解數(shù)據(jù)分析的思路，就可以參考示例學(xué)會(huì)針對實(shí)際問題進(jìn)行有效數(shù)據(jù)分析的步驟和方法。本書分4篇共20章，主要內(nèi)容涉及Python基本語

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