图书标签: 数据分析 计算机 编程 Python
发表于2024-11-05
Python数据分析实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2024
数据分析是一个快速发展的领域,而Python已经演变成数据科学的主要语言,广泛应用于数据分析、可视化和机器学习等领域。本书从数据分析的基础内容入手,比如matplotlib、NumPy和Pandas库,介绍如何通过选择色彩图和调色板来创建可视化,之后深入统计数据分析,将帮助你掌握Spark和HDFS,为网络挖掘创建可迁移脚本。本书还详细阐述如何评价股票,检测市场有效性,使用指标和聚类等,并且还将使用多线程实现并行性,并加速你的代码。在本书结束时,读者将能够运用各种Python中的数据分析技术,并针对问题场景设计解决方案。
数据分析体现在很多方面,比如说以做出决策或提出新的假设和问题为目的进行数据分析。数据科学以及大数据的热潮、高待遇以及经济回报让我想起了当数据存储和商业智能还是时髦词的年代。商业智能和数据存储的终极目标是构建应用于管理的可视化图表。这涉及很多政治和组织方面的利益,但是从技术的角度来看,这主要还是和数据库相关。数据科学则不是以数据库为中心,而是很大程度上依赖于机器学习。由于数据的量在不断地变多,机器学习变得越来越不可或缺。数据大量增长的背后是人口的快速增长以及新技术的层出不穷,比如说社交媒体和移动设备的出现。事实上,数据增长可能是我们唯一可以肯定的将一直持续的趋势。构建可视化图表和应用机器学习的区别就类似于搜索引擎的演进。
评分数据分析体现在很多方面,比如说以做出决策或提出新的假设和问题为目的进行数据分析。数据科学以及大数据的热潮、高待遇以及经济回报让我想起了当数据存储和商业智能还是时髦词的年代。商业智能和数据存储的终极目标是构建应用于管理的可视化图表。这涉及很多政治和组织方面的利益,但是从技术的角度来看,这主要还是和数据库相关。数据科学则不是以数据库为中心,而是很大程度上依赖于机器学习。由于数据的量在不断地变多,机器学习变得越来越不可或缺。数据大量增长的背后是人口的快速增长以及新技术的层出不穷,比如说社交媒体和移动设备的出现。事实上,数据增长可能是我们唯一可以肯定的将一直持续的趋势。构建可视化图表和应用机器学习的区别就类似于搜索引擎的演进。
评分数据分析体现在很多方面,比如说以做出决策或提出新的假设和问题为目的进行数据分析。数据科学以及大数据的热潮、高待遇以及经济回报让我想起了当数据存储和商业智能还是时髦词的年代。商业智能和数据存储的终极目标是构建应用于管理的可视化图表。这涉及很多政治和组织方面的利益,但是从技术的角度来看,这主要还是和数据库相关。数据科学则不是以数据库为中心,而是很大程度上依赖于机器学习。由于数据的量在不断地变多,机器学习变得越来越不可或缺。数据大量增长的背后是人口的快速增长以及新技术的层出不穷,比如说社交媒体和移动设备的出现。事实上,数据增长可能是我们唯一可以肯定的将一直持续的趋势。构建可视化图表和应用机器学习的区别就类似于搜索引擎的演进。
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