Python数据分析基础(第3版)
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129
八五品
库存7件
作者阮敬、刘帅 著
出版社中国统计出版社
出版时间2022-08
版次1
装帧平装
货号wk-794446
上书时间2024-11-01
商品详情
- 品相描述:八五品
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正版二手,几十万种图书无法都提供实拍图,但均为7-9成新,无缺页、会有瑕疵或者少许磨损 、或多或少都会有划线、笔记、涂写等,不影响使用。均不保证有光盘、卡片等,辅导习题类笔记较多;书籍有多封面的新老封面随机发货,内容一致,不影响使用,介意勿拍!图片孔网自动匹配,图片与标题不符时以及图片为套装,与标题不符时的下单前请咨询客服,望周知!
图书标准信息
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作者
阮敬、刘帅 著
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出版社
中国统计出版社
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出版时间
2022-08
-
版次
1
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ISBN
9787503799464
-
定价
129.00元
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装帧
平装
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开本
16开
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纸张
胶版纸
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页数
564页
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字数
700.000千字
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正文语种
简体中文
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丛书
“十四五”全国统计规划教材
- 【内容简介】
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《Python数据分析基础(第3版)》通过真实案例,全面介绍Python 3编程基础及其数据分析工具的应用,培养读者通过数据分析问题、解决问题以及对结果评价的能力。全书内容包括:Python 3基本配置和编程基础、编程进阶、数据预处理、数据描述与数据探索、绘图与可视化、统计推断、相关分析、关联分析、回归分析、主成分和因子分析、聚类、判别与分类、列联分析、对应分析、定性数据分析、神经网络和深度学习、时间序列分析、信号滤波等,将读者关注的基本数据分析方法进行剖析。
- 【作者简介】
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阮敬(1979.10-),博士、教授、博士生导师。现任首都经济贸易大学数据科学学院副院长,兼任第七届全国统计教材编审委员会学术委员、数据科学与大数据应用组副组长,中国现场统计研究会副秘书长、经济与金融统计分会副理事长,中国统计教育学会副秘书长、高等教育分会秘书长,全国工业统计学教学研究会常务理事、青年统计学家协会创始秘书长,北京大数据协会副会长、秘书长,《统计学报》《统计与精算》编委等。在国内外发表论文70余篇,出版专著、译著、教材16本,主持国家和省部级项目及各级政府与企事业单位课题50余项,先后10余次荣获省部级及以上科研和教学奖励。
刘帅(1989.10-),博士,北京工商大学数学与统计学院讲师,兼任北京大数据协会副秘书长、理事。有多年丰富的国内外数据行业从业经历,主要从事大数据分析与数据自动化相关研究工作。
- 【目录】
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第1章 Python编程基础
1.1 Python系统配置
1.1.1 在macOS和Windows系统中安装Python
1.1.2 在Linux系统中安装Python
1.1.3 使用Jupyter Notebook
1.1.4 内核升级
1.1.5 本书约定
1.2 Python基础知识
1.2.1 帮助
1.2.2 标识符
1.2.3 行与缩进
1.2.4 对象
1.2.4.1 赋值与绑定
1.2.4.2 浅复制与深复制
1.2.4.3 对象操作的实质
1.2.5 数字与表达式
1.2.6 运算符
1.2.7 字符串
1.2.7.1 转义字符
1.2.7.2 字符串格式化
1.2.7.3 字符串的内置方法
1.2.8 日期和时间
1.2.9 语法糖
1.2.10 魔术命令
1.3 数据结构与序列
1.3.1 列表
1.3.1.1 列表索引和切片
1.3.1.2 列表操作
1.3.1.3 内置列表函数
1. 3.1.4 列表方法
1.3.2 元组
1.3.3 字典
1.3.4 集合
1.3.5 推导式
1.4 语句与控制流
1.4.1 条件语句
1.4.2 循环语句
1.4.2.1 while循环
1.4.2.2 for循环
1.4.2.3 循环控制
1.5 函数
1.5.1 函数的参数
1.5.2 对象的作用域
1.5.2.1 全局对象与局部对象
1.5.2.2 非局部对象
1.5.3 匿名函数
1.5.4 递归
1.5.5 闭包
1.5.6 柯里化与反柯里化
1.5.7 常用的内置高阶函数
1.5.7.1 filter函数
1.5.7.2 map函数
1.5.7.3 reduce函数
1.6 迭代器、生成器和装饰器
1.6.1 迭代器
1.6.2 生成器
1.6.2.1 生成器函数
1.6.2.2 生成器表达式
1.6.2.3 嵌套生成器
1.6.3 装饰器
1.7 正则表达式
1.7.1 正则表达式语法
1.7.2 re模块
1.7.2.1 模式标识
1.7.2.2 模式匹配
1.7.2.3 模式查找
1.7.2.4 模式分割
……
第2章 Python编程进阶
第3章 数据预处理与数据探索
第4章 数据描述
第5章 绘图与可视化
第6章 简单统计推断
第7章 方差分析
第8章 非参数检验
第9章 相关分析与关联分析
第10章 回归分析
第11章 离散因变量模型
第12章 主成分与因子分析
第13章 列联分析与对应分析
第14章 聚类
第15章 判别和分类
第16章 神经网络与深度学习
第17章 时间序列与信号滤波
附录:各章图形(部分)
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