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Python数据分析 
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9 7 2 8 8 7 4 5 7 6 9 1 7 读者对象:本书既可作为应用型本科高等学校计算机、数学及相关专业的教材, 也可供其他人员学习参考
本书共9章, 分为基础篇、中级篇、实战篇。基础篇 (第1-3章) 主要介绍了数据分析的定义、过程、作用和常用工具, 并介绍了Python编程基础知识, 以及常用的数据分析库NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy和Sklearn的基本使用方法, 帮助读者更好地理解Python与数据分析的关系。中级篇 (第4-6章) 介绍了描述性统计分析与数据可视化、统计推断、数据预处理等任务的理论知识及Python实现方法, 帮助读者较快地提高实际操作能力。实战篇 (第7-9章) 介绍了线性回归分析、分类、聚类分析的原理和典型算法, 通过实际案例,逐步实现从基础到综合的过渡, 提高读者对数据分析技术的综合运用能力。
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