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  • [正版新书]Python数据分析实例精解 [美] 阿约德尔 奥卢勒约 清华大学出版社 Python 数据分析
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    • 作者: 阿约德尔·奥卢勒约著
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2024-08
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    • 作者: 阿约德尔·奥卢勒约著
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2024-08
    • 开本:16开
    • ISBN:9783976058234
    • 版权提供:清华大学出版社

     书名:  Python数据分析实例精解
     出版社:  清华大学出版社
     出版日期  2024-08
     ISBN号:  9787302668572
    《Python数据分析实例精解》详细阐述了多个Python数据分析的基本解决方案,主要包括生成汇总统计数据、为探索性数据分析准备数据、在Python中可视化数据、在Python中执行单变量分析、在Python中执行双变量分析、在Python中执行多变量分析、在Python中分析时间序列数据、在Python中分析文本数据、处理异常值和缺失值、在Python中执行自动化探索性数据分析等内容。此外,本书还提供了相应的示例、代码,以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
    本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书,也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。

     

    Ayodele是一位拥有近十年经验的数据专家。他的职业生涯让他在战略分析、数据科学和数据管理等各个领域都获得了宝贵的经验。此前,他曾在全球四大财务咨询公司之一担任顾问,成功为客户提供数据驱动的解决方案和见解。目前,他在一家金融服务集团担任领导职务,领导着一个动态数据团队,推动为组织提供支持的分析事业。
    除了在专业领域的努力,他还热衷于分享自己的知识和经验。他在LinkedIn上发表了很多富有洞察力的文章,并积极参与数据社区的活动。

     

    在当今以数据为中心的世界中,从大量数据中提取有意义的见解的能力已成为跨行业的一项宝贵技能。探索性数据分析(exploratory data analysis,EDA)是这一过程的核心,使我们能够理解、可视化各种形式的数据并从中获得有价值的见解。
    本书是使用Python编程语言作为EDA的综合指南,介绍有效探索、分析和可视化结构化与非结构化数据所需的实用步骤。

     

    目 录
    第1章 生成汇总统计数据 1
    1.1 技术要求 1
    1.2 分析数据集的平均值 1
    1.2.1 准备工作 2
    1.2.2 实战操作 2
    1.2.3 原理解释 3
    1.2.4 扩展知识 4
    1.3 检查数据集的中位数 4
    1.3.1 准备工作 4
    1.3.2 实战操作 5
    1.3.3 原理解释 5
    1.3.4 扩展知识 6
    1.4 识别数据集的众数 6
    1.4.1 准备工作 6
    1.4.2 实战操作 6
    1.4.3 原理解释 7
    1.4.4 扩展知识 7
    1.5 检查数据集的方差 8
    1.5.1 准备工作 8
    1.5.2 实战操作 8
    1.5.3 原理解释 9
    1.5.4 扩展知识 9
    1.6 识别数据集的标准差 9
    1.6.1 准备工作 9
    1.6.2 实战操作 9
    1.6.3 原理解释 10
    1.6.4 扩展知识 10
    1.7 生成数据集的全距 10
    1.7.1 准备工作 11
    1.7.2 实战操作 11
    1.7.3 原理解释 12
    1.7.4 扩展知识 12
    1.8 识别数据集的百分位数 12
    1.8.1 准备工作 12
    1.8.2 实战操作 12
    1.8.3 原理解释 13
    1.8.4 扩展知识 13
    1.9 检查数据集的四分位数 14
    1.9.1 准备工作 14
    1.9.2 实战操作 14
    1.9.3 原理解释 15
    1.9.4 扩展知识 15
    1.10 分析数据集的四分位距 15
    1.10.1 准备工作 15
    1.10.2 实战操作 15
    1.10.3 原理解释 16
    第2章 为探索性数据分析准备数据 17
    2.1 技术要求 17
    2.2 数据分组 17
    2.2.1 准备工作 18
    2.2.2 实战操作 18
    2.2.3 原理解释 19
    2.2.4 扩展知识 20
    2.2.5 参考资料 20
    2.3 追加数据 20
    2.3.1 准备工作 21
    2.3.2 实战操作 21
    2.3.3 原理解释 23
    2.3.4 扩展知识 23
    2.4 连接数据 23
    2.4.1 准备工作 24
    2.4.2 实战操作 24
    2.4.3 原理解释 26
    2.4.4 扩展知识 26
    2.4.5 参考资料 26
    2.5 合并数据 26
    2.5.1 准备工作 28
    2.5.2 实战操作 28
    2.5.3 原理解释 29
    2.5.4 扩展知识 29
    2.5.5 参考资料 30
    2.6 数据排序 30
    2.6.1 准备工作 30
    2.6.2 实战操作 30
    2.6.3 原理解释 32
    2.6.4 扩展知识 32
    2.7 数据分类 32
    2.7.1 准备工作 33
    2.7.2 实战操作 33
    2.7.3 原理解释 34
    2.7.4 扩展知识 35
    2.8 删除重复数据 35
    2.8.1 准备工作 35
    2.
    ………

     

    前 言
    在当今以数据为中心的世界中,从大量数据中提取有意义的见解的能力已成为跨行业的一项宝贵技能。探索性数据分析(exploratory data analysis,EDA)是这一过程的核心,使我们能够理解、可视化各种形式的数据并从中获得有价值的见解。
    本书是使用Python编程语言作为EDA的综合指南,介绍有效探索、分析和可视化结构化与非结构化数据所需的实用步骤。本书还提供了各种概念的实践指导和代码,例如,生成汇总统计、分析单个和多个变量、可视化数据、分析文本数据、处理异常值、处理缺失值以及自动化EDA流程等。
    本书适合希望获得各种必要知识和实践步骤指导来分析大量数据以发现有价值见解的数据科学家、数据分析师、研究人员或求知欲强烈的学习者。
    Python是一种开源的通用编程语言,因其简单性和多功能性而广泛应用于数据科学和数据分析。它提供了多个可用于数据清洗、分析和可视化的库。本书将探索一些流行的Python库(如Pandas、Matplotlib和Seaborn),并提供了使用这些库在Python中进行数据分析的实用代码。
    阅读完本书之后,你将获得有关EDA的全面知识,并掌握分析结构化与非结构化数据以获得有价值见解所需的强大EDA技术和工具集。
    本书读者
    无论你是数据科学家、数据分析师、研究人员,还是希望分析结构化与非结构化数据的求知欲强烈的学习者,这本书都会吸引你。它旨在为你提供分析和可视化数据以发现有价值见解的基本知识和实践技能。
    本书涵盖了多个探索性数据分析概念,并提供了使用各种Python库应用这些概念的实践说明。熟悉基本统计概念和Python编程基础知识将帮助你更好地理解本书内容并最大限度地提升你的学习体验。
    内容介绍
    本书分为10章,各章内容如下。
    * 第1章“生成汇总统计数据”,探讨了一些统计概念,例
    Ayodele是一位拥有近十年经验的数据专家。他的职业生涯让他在战略分析、数据科学和数据管理等各个领域都获得了宝贵的经验。此前,他曾在全球四大财务咨询公司之一担任顾问,成功为客户提供数据驱动的解决方案和见解。目前,他在一家金融服务集团担任领导职务,领导着一个动态数据团队,推动为组织提供支持的分析事业。
    除了在专业领域的努力,他还热衷于分享自己的知识和经验。他在LinkedIn上发表了很多富有洞察力的文章,并积极参与数据社区的活动。

     

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