跟着迪哥学 Python数据分析与机器学习实战
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Python数据分析与挖掘实战 评分:
各种Python库(包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等)高效地解决各式各样的数据分析问题。 由于作者Wes McKinney是pandas库的主要作者,所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。 •将IPython这个交互式Shell作为你的首要开发环境。 •学习NumPy(Numerical Python)的基础和高级知识。 •从pandas库的数据分析工具开始。 •利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。 •利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。 •利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。 •处理各种各样的时间序列数据。 •通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经•济学等领域的问题。
上传时间:2017-06 大小:63.04MB
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《Python大数据分析与挖掘案例实战》教学大纲.pdf
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2021-08-07基于Python数据分析与挖掘实战 实验数据和源代码 共12个章节,含每个章节的数据源和源代码demo
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2020-05-23《python数据分析与挖掘实战》读书笔记写的第3章到第5章的代码 记录我的学习之旅,每份文档倾心倾力,带我成我大牛,回头观望满脸笑意,望大家多多给予意见,有问题或错误,请联系 我将及时改正;借鉴文章标明出处,...
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2019-12-23数据特征分析要求我们在数据挖掘建模前,通过频率分布分析、对比分析、帕累托分析、周期性分析、相关性分析等方法,对采集的样本数据的特征规律进行分析,以了解数据的规律和趋势,为数据挖掘的后续环节提供支持。