数据分析

Python数据分析教程_NumPy使用手记_Python教程

资源名称: 数据分析教程 使用手记 内容简介: 系统是 的一种开源的数字扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比 自身的嵌套列表 结构要高效的多 该结构也可以用来表示矩阵 。据说 将 相当于变成一种免费的更强大的 系统。 一个用 实现的科学计算包。包括: 、一个强大的 维数组对象 、比较成熟的 广播 函数库 、用于整合 和 代码的工具包 、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。 和稀疏矩阵运算包 配合使用更加方便。 提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。专为进

NumPy攻略:Python科学计算与数据分析 中文_Python教程

资源名称: 攻略: 科学计算与数据分析 中文 第 章 使用   第 章 高级索引和数组概念  第 章 常用函数  第 章  与其他软件的交互  第 章 声音和图像处理  第 章 特殊类型数组与通用函数  第 章 性能分析与调试  第 章 质量保证  第 章 用 为代码提速  第 章 有趣的   资源截图:

Python数据分析与挖掘实战 完整版_Python教程

资源名称: 数据分析与挖掘实战 完整版 第 章 数据挖掘基础 第 章  数据分析简介 第 章 数据探索 第 章 数据预处理 第 章 挖掘建模 第 章 电力窃漏电用户自动识别 第 章 航空公司客户价值分析 第 章 中医证型关联规则挖掘 第 章 基于水色图像的水质评价 第 章 家用电器用户行为分析与事件识别 第 章 应用系统负载分析与磁盘容量预测 第 章 电子商务网站用户行为分析及服务推荐 第 章 财政收入影响因素分析及预测模型 第 章 基于基站定位数据的商圈分析 第 章 电商产品评论数据情感分析 资源截图:

从Excel到Python 数据分析进阶指南 pdf_Python教程

资源名称:从 到 数据分析进阶指南 第 章 生成数据表 第 章 数据表检查第 章 数据表清洗第 章 数据预处理第 章 数据提取第 章 数据筛选第 章 数据汇总第 章 数据统计第 章 数据输出 资源截图:

数据科学与大数据分析

资源名称:数据科学与大数据分析 内容简介: 数据科学与大数据分析在当前是炙手可热的概念,关注的是如何通过分析海量数据来洞悉隐藏于数据背后的见解。本书是数据科学领域为数不多的实用性技术图书,它通过详细剖析数据分析生命周期的各个阶段来讲解用于发现、分析、可视化、表示数据的相关方法和技术。《数据科学与大数据分析 数据的发现 分析 可视化与表示》总共分为 章,主要内容包括大数据分析的简单介绍,数据分析生命周期的各个阶段,使用 语言进行基本的数据分析,以及高级的分析理论和方法,主要涉及数据的聚类、关联规则、回归、分

触手可及的大数据分析工具 Tableau案例集 完整pdf

资源名称:触手可及的大数据分析工具 案例集 完整 第 部分 使用概述第 章数据可视化 用数据讲故事 数据不只是数字 在数据中寻找什么 本章小结 第 章 概述 的发展历程 产品简介 版本新特性 本章小结 第 章 应用优势 简单易用 极速高效 美观交互的视图与界面 轻松实现数据融合 简便的管理 灵活的配置 本章小结 第 章 功能介绍 数据连接 数据文件连接 数据库连接 了解 工作区 本章小结 第 部分新手上路第 章创作第一个仪表板 排序 分层与分组 分层 分组 参数设置 语法操作 主要功能函数简介 快速表计算

Spark大数据分析核心概念技术及实践

资源名称: 大数据分析核心概念技术及实践 内容简介: 本书是大数据和 方面的一本简明易懂的手册。它将祝你学习如何用 来完成很多大数据分析人物。它覆盖了高效利用 所需要的一切内容。作者首先介绍 语法,然后介绍作为基石的 再对 的各大组件 、 、 、 进行详细介绍,最后讲解 集群管理。书中不仅给出了丰富的示例代码,还对 的核心概念和基本原理进行了较为全面的介绍,然你不仅知其然且知其所以然。通过本书,你可以快速上手 ,把 应用到实践中。 资源截图:

Spark大数据分析实战

资源名称: 大数据分析实战 内容简介: 本书一共 章:其中第 ~ 章,主要介绍了 的基本概念、编程模型、开发与部署的方法;第 ~ 章,详细详解了热点新闻分析系统、基于云平台的日志数据分析、情感分析系统、搜索引擎链接分析系统等的应用与算法等核心知识点。 资源目录: 前 言 第 章 简介 初识 生态系统 架构与运行逻辑 弹性分布式数据集 简介 算子分类 本章小结 第 章 开发与环境配置 应用开发环境配置 使用 开发 程序 使用 进行交互式数据分析 远程调试 程序 编译 配置 源码阅读环境 本章小结 第 章 简