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Python数据分析与应用
作者:史浩 吴金旺 单守雪 张曦 杨政 出版:清华大学出版社 日期:2024-02-01 《Python数据分析与应用》从结构上分为编程基础、数据分析和数据应用三部分。 第一部分(第1~6章)是Python语言入门及进阶,内容包括Python语法和程序设计;第二部分(第7~10章)是Python核心数据分析演练,主要介绍Python核心数据处理库和专业库;第三部分(第11~15章)是Python在金融行业 ... |
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10天学会Excel数据分析
作者:宋翔 出版:中国电力出版社 日期:2024-05-01 编写本书的目的是使读者可以在最z短时间内掌握Excel 数据分析。本书以数据分析的整体流程和知识难易度来安排各章内容及其在全书中的次序,每一章内容都紧密围绕数据分析展开。全书共10 章,每天学习一章,10 天就能学会Excel 中的大多数数据分析工具的用法和技巧。 本书的主要内容包括数据分析的基本概念和流程、Exce ... |
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数据分析软件应用教程
作者:吴培乐,李永红 编 出版:科学出版社 日期:2023-02-01 本书贯彻“实用”的原则,力求以统计数据分析过程为主线,深入浅出地介绍ExcelSPSS、PowerBI三种数据分析软件在统计数据分析中的操作与应用。全书共由4篇16章组成:第1篇为数据分析的基本问题,主要介绍数据分析的内容、方法、程序等理论知识:第2篇为Excel数据处理与分析,主要介绍Excel的数据整理、汇总、分析 ... |
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变尺度数据分析理论
作者:王艾,高学东 出版:经济科学出版社 日期:2022-02-01 本书是作者在多年研究与教学工作的基础上完成的,全面系统地介绍了变尺度数据分析领域相关内容的主要思想、基础理论、核心方法与应用技术。全书共9章,其中1~3章介绍数据驱动的决策分析、数据挖掘技术应用过程、思维及其信息组织形式、分析主题发现方法、数据分析任务判定方法;4~6章深入讨论变尺度数据分析原理,包括尺度及尺度变换基本 ... |
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商务数据分析基础
作者:康星宇王莉红 出版:机械工业出版社 日期:2023-02-01 本书系统介绍商务数据分析涉及的基础知识、常用工具、方法、场景应用及实操过程。全书共6个模块,首先从商务数据分析认知入手,介绍数据分析的基础知识、数据分析常用的指标及数据分析模型;然后从商务数据收集、商务数据处理、商务数据分析、商务数据可视化等数据分析的流程切入,结合具体的场景进行详细讲解;*后撰写商务数据分析报告。本书 ... |
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商务统计数据分析
作者:童泽平,李红松 编 出版:经济管理出版社 日期:2024-01-01 本教材主要以统计学的理论与方法为基础,以数据为中心,结合Excel和SPSS工具系统介绍了数据分析的技术与方法,主要内容包括数据的分类、整理、分析、可视化等方面。 教材的编写主要围绕统计学的内容展开,包括数据的收集与整理、数据的描述、统计推断、方差分析、相关与回归分析、非参数检验方法、时间序列分析、统计指数与因素分析、 ... |
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数据可视化与分析基础(第三版)
作者:张丹珏 出版:中国铁道出版社 日期:2022-08-01 本书以循序渐进的方式,由浅入深地讲解了数据分析的整个过程。全书共分7章,主要内容包括∶数据分析概述、数据获取、数据整理、数据可视化、数据挖掘基础、数据分析报告和数据分析案例。每章内附有实用性范例供读者练习,巩固所学知识。本书在讲解数据可视化基础性原理的同时,融入真实案例分析,具有较强的实用性,可帮助读者举一反三,真正掌 ... |
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智能网联汽车数据分析
作者:陈继飞 出版:人民交通出版社 日期:2024-02-01 本教材为交通运输职业教育高职汽车智能技术专业教材,主要内容包括:智能网联汽车数据分析概述、智能网联汽车串口数据分析技术、智能网联汽车CAN总线数据分析技术、智能网联车载以太网数据数据技术、智能网联汽车系统模块数据分析、智能网联汽车常用数据标准协议、智能网联车辆数据云端平台技术以及智能网联车辆数据安全。 ... |
詳情>> | 售價:NT$ 184 ![]() |
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商务数据分析与可视化
作者:吴功兴 孙兆洋 出版:人民邮电出版社 日期:2023-05-01 本书通过借鉴和吸收商务数据分析与可视化的新内容,系统介绍了在电子商务环境下进行数据分析与可视化的各种思路和方法。本书共8章,包括商务数据分析概述、商务数据分析的思路、商务数据分析方法、商务数据挖掘技术、商务数据可视化、商务数据分析应用场景、电商平台数据分析、商务模型综合案例。 本书为用书教师提供教学课件、习题答案、教 ... |
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新媒体数据分析及应用
作者:张合斌 主编 张雯雯 刘丹 副主编 出版:清华大学出版社 日期:2023-05-01 《新媒体数据分析及应用》集新媒体数据素养养成与技能提升于一体,构建完善的新媒体数据分析及应用知识体系。全书共八章,内容包括新媒体数据分析概述、新媒体数据的采集、新媒体数据的处理、新媒体数据的分析、新媒体数据的可视化呈现、新媒体数据报告的撰写、新媒体数据分析的基础应用、新媒体数据分析的高级应用。本书具有以下特点:注重基础 ... |
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交互作用变量的数据包络分析
作者:纪爱兵 出版:科学出版社 日期:2022-05-01 数据包络分析是一种应用广泛的绩效评价方法,《交互作用变量的数据包络分析》推广了经典数据包络分析方法,构建了具有交互作用多投入(或产出)的绩效评价模型与方法,并给出实际绩效评价应用。主要内容包括具有交互作用信息的融合工具、具有交互作用变量的数据包络分析及其应用、具有交互作用变量的模糊数据包络分析及其应用、不显含投入的数据 ... |
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零基础学R语言:数据分析入门与实战
作者:明日科技编著 出版:化学工业出版社 日期:2024-10-01 本书全面且细致地介绍了R语言数据分析所需的各项知识,即使是零基础也可以轻松入门,并将R语言数据分析应用到实际工作中。全书共17章,分三篇,即基础篇、提高篇和统计分析篇:基础篇包括初识R语言、集成开发环境RStudio、R语言快速入门、流程控制语句、R语言的数据结构、字符串及正则表达式、文件及目录操作以及日期和时间序列; ... |
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数据分析及可视化(Excel+Python)
作者:王斌会 出版:人民邮电出版社 日期:2022-05-01 本书可作为普通高等院校计算机、数据科学与大数据专业的教材,也可作为数据分析行业从业人员的参考用书。 ... |
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Power BI数据分析与应用
作者:孙浩 出版:电子工业出版社 日期:2022-05-01 本书通过对商务知识和 Power BI 的讲解,帮助零基础读者学会使用微软公司开发的数据分析工具 Power BI 进行商务数据的分析。本书从职场实战出发,选择商务运营中实际发生的数据,利用商务理论知 识进行分析。 全书共七个项目,从帮助读者掌握商务数据分析的全过程出发,分别讲解 Power BI 数据分析认知、 市场 ... |
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Python数据分析与挖掘
作者:徐琴,刘智珺 出版:华中科技大学出版社 日期:2024-03-01 本书系统介绍了数据预处理、数据仓库和数据挖掘的原理、方法及应用技术,以及使用目前在数据分析与挖掘领域非常热门的Python语言对数据进行分析处理及挖掘建模。本书一共有11章,分为2篇。一为理论篇,第1章绪论介绍了数据分析与挖掘领域中的一些基本理论、研究方法等,也简单介绍Python数据分析与挖掘相关的知识;第2-6章按 ... |
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Python数据分析入门与实战
作者:刘麟 出版:人民邮电出版社 日期:2023-04-01 本书从数据分析的基本概念和Python的基础语法讲起,然后逐步深入到Python数据分析的编程技术方面,并结合实战重点讲解了如何使用主流Python数据分析库进行数据分析,让读者快速掌握Python的编程基础知识,并对Python数据分析有更加深入的理解。 本书分为13章,涵盖的主要内容有数据分析概述、Python的 ... |
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传播学数据分析方法
作者:刘林沙 陈秋雷 出版:西南交通大学出版社 日期:2023-09-01 《传播数据分析方法》主要内容包括传播学数据分析概述、传播学数据的测量及SPSS简介、传播学数据的编码与处理、传播学数据的描述性统计分析、传播学数据的统计图展示、分布类型的检验、量表的信效度检验、变量的统计推断检验方法、相关分析、回归分析、控制、调节、中介与路径分析、量表的因子分析。该教材涵盖了传播数据分析方法所有学生必 ... |
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Python数据分析与挖掘
作者:齐福利 杨 玲 出版:人民邮电出版社 日期:2023-11-01 本书面向大数据应用型人才,以任务为导向,全面地介绍Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例。全书共7章,第1、2章介绍Python数据分析的常用模块及其应用,涵盖NumPy数值计算模块、pandas数据分析模块,较为全面地阐述Python数据分析的方法;第3、4章介绍轻量级的数据交换格式JSON和连接MySQL数 ... |
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Python数据分析与可视化(微课版)
作者:李俊吉 宋祥波 出版:人民邮电出版社 日期:2024-05-01 本书讲解数据分析基础知识,针对数据分析与可视化的初学者介绍相关方法及概念。 全书共分9章,内容包含数据分析概述、数据集的存储与读取、NumPy数组与矩阵运算、Pandas高性能的数据结构和数据分析工具、数据预处理、Matplotlib可视化绘图、机器学习与数据挖掘以及就业分析综合实战和电商数据分析两项综合实战。 ... |
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Python数据分析与可视化(张洪忠)
作者:张洪, 赵儒林, 宋丽丽 ,王庚 出版:立信会计出版社 日期:2023-10-01 本书主要内容如下:第一部分Python编程基础。第二部分:Python数据分析(Pandas,Numpy等简介、数据收集、数据清洗、数据挖掘、数据分析)。第三部分:Python数据可视化(数据可视化Matplotlib,seaborn等可视化库、财务会计案例、大数据分析案例)。第四部分:Python与自动化控制(简介、 ... |
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