Clinton W. Brownley
博士,Facebook數據科學傢,負責大數據流水綫、統計建模和數據可視化項目,並為大型基礎設施建設提供數據驅動的決策建議。
想深入應用手中的數據?還是想在上韆份文件上重復同樣的分析過程?沒有編程經驗的非程序員們如何能在最短的時間內學會用當今炙手可熱的Python語言進行數據分析?
來自Facebook的數據專傢Clinton Brownley可以幫您解決上述問題。在他的這本書裏,讀者將能掌握基本Python編程方法,學會編寫齣處理電子錶格和數據庫中的數據的腳本,並瞭解使用Python模塊來解析文件、分組數據和生成統計量的方法。
學習基礎語法,創建並運行自己的Python腳本
讀取和解析CSV文件
讀取多個Excel工作錶和工作簿
執行數據庫操作
搜索特定記錄、分組數據和解析文本文件
建立統計圖並繪圖
生成描述性統計量並估計迴歸模型和分類模型
在Windows和Mac環境下按計劃自動運行腳本
想深入应用手中的数据?还是想在上千份文件上重复同样的分析过程?没有编程经验的非程序员们如何能在最短的时间内学会用当今炙手可热的Python语言进行数据分析? 来自Facebook的数据专家Clinton Brownley可以帮您解决上述问题。在他的这本书里,读者将能掌握基本Python编程方法...
評分想深入应用手中的数据?还是想在上千份文件上重复同样的分析过程?没有编程经验的非程序员们如何能在最短的时间内学会用当今炙手可热的Python语言进行数据分析? 来自Facebook的数据专家Clinton Brownley可以帮您解决上述问题。在他的这本书里,读者将能掌握基本Python编程方法...
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一開始覺得太簡單瞭,但是硬著頭皮照著代碼一行行執行,再按書上文字一行行畫綫讀下來,還是有收獲的,特彆是對CSV、SQLite、Excel、glob的處理套路(幾個for循環);Application應用章節對Map兩層嵌套統計、輸齣的應用,以及對Matplotlib的介紹,很實用(立馬就能照著畫圖、統計用)。但是機器學習、迴歸那一章,說的過深,並且講的庫有點過時瞭。總體還是值得讀的,這本蟲書,和蜥蜴書我都買瞭,但似乎得分都沒有《利用Python進行數據分析》評分高。 具體筆記詳見《Python數據分析基礎》.mm freemind格式思維導圖筆記。
评分非常一般,不明瞭。
评分數據分析是Python的幾大應用場景之一,挺好的入門書。內容涵蓋瞭Python語言基礎、CSV/Excel文件的讀寫和數據處理、SQLite數據庫的基本操作、Matplotlib可視化圖錶簡介,以及一些分析實例。其中對CSV/Excel文件操作部分頗為經典,先講一遍使用基本模塊的操作方法,再講一遍使用Pandas的操作方法,講解的很細緻,對初學者頗為友好。
评分非常的基礎,推薦一點也不懂 Python 的同學看。
评分統計建模值得看看
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