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  • 醉染图书从零开始利用Excel与Python进行数据分析9787301332146
  • 正版全新
    • 作者: 兰一杰著 | 兰一杰编 | 兰一杰译 | 兰一杰绘
    • 出版社: 北京大学出版社
    • 出版时间:2022-08-01
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    • 作者: 兰一杰著| 兰一杰编| 兰一杰译| 兰一杰绘
    • 出版社:北京大学出版社
    • 出版时间:2022-08-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:475000
    • 页数:316
    • 开本:16开
    • ISBN:9787301332146
    • 版权提供:北京大学出版社
    • 作者:兰一杰
    • 著:兰一杰
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:79.00
    • ISBN:9787301332146
    • 出版社:北京大学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2022-08-01
    • 页数:316
    • 外部编号:1202707470
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    章 Excel与Python的定位与功能对比

    1.1 数据分析简介

    1.2 Excel与Python的特征对比

    1.3 Excel与Python 的功能范围

    1.4 Excel 与 Python 的选择和协作

    第2章 统计量

    2.1 常用统计量介绍

    2.2 随机变量及其分布

    第3章 实践环境的搭建

    3.1 Excel数据分析环境

    3.2 Python开发环境

    3.3 Python基础语法

    3.4 Excel与Python的整合环境

    第4章 数据处理与分析

    4.1 各种统计量的计算

    4.2 数据分析与概率统计

    4.3 逻辑运算

    4.4 文本处理

    4.5 日期与时间

    4.6 查找与引用

    4.7 数学与三角函数

    4.8 数据的排序、查重、汇总

    第5章 数据抽取——ETL中的E

    5.1 连接数据库的配置

    5.2 使用 Power ery

    5.3 从数据库抽取数据

    5.4 从数据文件中读取数据

    5.5 从互联网获取数据

    5.6 验抓取的数据

    第6章 数据清洗——ETL中的T

    6.1 问题数据类型与数据清洗方法

    6.2 使用Python抓取演示用金融数据

    6.3 数据清洗方法说明

    6.4 数据清洗实践

    第7章 数据装载——ETL中的L

    7.1 数据仓库ETL技术

    7.2 通过Excel装载数据

    7.3 通过Python装载数据

    7.4 数据装载策略

    第8章 数据建模

    8.1 数据模型相关概念

    8.2 使用Power Pivot构建数据模型

    8.3 使用 SLAlchemy构建模型

    8.4 Excel和Python构建关系数据模型对比

    第9章 数据挖掘

    9.1 认识数据挖掘

    9.2 Excel数据挖掘方案

    9.3 Python数据挖掘方案

    9.4 scikit-learn作
    9.5 具体挖掘算法

    0章 数据可视化

    10.1 数据可视化基础

    10.2 可视化方案

    10.3 散点图

    10.4 饼图

    10.5 条形图

    10.6 面积图

    10.7 折线图

    10.8 柱形图

    10.9 特殊可视化图

    10.10 Excel与Python可视化处理方式对比

    1章 分析报告

    11.1 分析报告基础

    11.2 Excel数据透视

    11.3 Excel数据仪表板

    11.4 安装JupyterLab件
    11.5 JupyterLab交互式设计

    兰一杰,资深软件、项目经理。对Excel小数据、Python大数据、深度学习等有深入研究并能灵活整合运用。多年从事通过Python实施数据化运维、主数据项目、大数据分析项目的开发工作。曾经参与的项目包括:唯思软件 - 客户端开方、VS游戏对战平台客户端开发、广州嘉为科技 - 高级软件开发师、深圳海关数据仓库运维开发项目、万科地产主数据项目、广州时代地产主数据项目、金地地产主数据项目、深圳长城开发科技基础构架自动化项目、中信保诚自动化运维工单化项目、法本信息 - 大数据、广发券大数据应用分析项目等。

    系统:讲解数据分析自动化办公全流程。
    经典:笔者8年数据分析经验无保留呈现。
    深入:基于3套框架方法,层层剥茧式讲解。
    实战:结合办公场景,包括120多个数据分析实战案例。

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