數據分析是一個快速發展的領域，而Python已經演變成數據科學的主要語言，廣泛應用於數據分析、可視化和機器學習等領域。本書從數據分析的基礎內容入手，比如matplotlib、NumPy和Pandas庫，介紹如何通過選擇色彩圖和調色闆來創建可視化，之後深入統計數據分析，將幫助你掌握Spark和HDFS，為網絡挖掘創建可遷移腳本。本書還詳細闡述如何評價股票，檢測市場有效性，使用指標和聚類等，並且還將使用多綫程實現並行性，並加速你的代碼。在本書結束時，讀者將能夠運用各種Python中的數據分析技術，並針對問題場景設計解決方案。
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用戶評價
數據分析體現在很多方麵，比如說以做齣決策或提齣新的假設和問題為目的進行數據分析。數據科學以及大數據的熱潮、高待遇以及經濟迴報讓我想起瞭當數據存儲和商業智能還是時髦詞的年代。商業智能和數據存儲的終極目標是構建應用於管理的可視化圖錶。這涉及很多政治和組織方麵的利益，但是從技術的角度來看，這主要還是和數據庫相關。數據科學則不是以數據庫為中心，而是很大程度上依賴於機器學習。由於數據的量在不斷地變多，機器學習變得越來越不可或缺。數據大量增長的背後是人口的快速增長以及新技術的層齣不窮，比如說社交媒體和移動設備的齣現。事實上，數據增長可能是我們唯一可以肯定的將一直持續的趨勢。構建可視化圖錶和應用機器學習的區彆就類似於搜索引擎的演進。
评分數據分析體現在很多方麵，比如說以做齣決策或提齣新的假設和問題為目的進行數據分析。數據科學以及大數據的熱潮、高待遇以及經濟迴報讓我想起瞭當數據存儲和商業智能還是時髦詞的年代。商業智能和數據存儲的終極目標是構建應用於管理的可視化圖錶。這涉及很多政治和組織方麵的利益，但是從技術的角度來看，這主要還是和數據庫相關。數據科學則不是以數據庫為中心，而是很大程度上依賴於機器學習。由於數據的量在不斷地變多，機器學習變得越來越不可或缺。數據大量增長的背後是人口的快速增長以及新技術的層齣不窮，比如說社交媒體和移動設備的齣現。事實上，數據增長可能是我們唯一可以肯定的將一直持續的趨勢。構建可視化圖錶和應用機器學習的區彆就類似於搜索引擎的演進。
评分數據分析體現在很多方麵，比如說以做齣決策或提齣新的假設和問題為目的進行數據分析。數據科學以及大數據的熱潮、高待遇以及經濟迴報讓我想起瞭當數據存儲和商業智能還是時髦詞的年代。商業智能和數據存儲的終極目標是構建應用於管理的可視化圖錶。這涉及很多政治和組織方麵的利益，但是從技術的角度來看，這主要還是和數據庫相關。數據科學則不是以數據庫為中心，而是很大程度上依賴於機器學習。由於數據的量在不斷地變多，機器學習變得越來越不可或缺。數據大量增長的背後是人口的快速增長以及新技術的層齣不窮，比如說社交媒體和移動設備的齣現。事實上，數據增長可能是我們唯一可以肯定的將一直持續的趨勢。構建可視化圖錶和應用機器學習的區彆就類似於搜索引擎的演進。
评分數據分析體現在很多方麵，比如說以做齣決策或提齣新的假設和問題為目的進行數據分析。數據科學以及大數據的熱潮、高待遇以及經濟迴報讓我想起瞭當數據存儲和商業智能還是時髦詞的年代。商業智能和數據存儲的終極目標是構建應用於管理的可視化圖錶。這涉及很多政治和組織方麵的利益，但是從技術的角度來看，這主要還是和數據庫相關。數據科學則不是以數據庫為中心，而是很大程度上依賴於機器學習。由於數據的量在不斷地變多，機器學習變得越來越不可或缺。數據大量增長的背後是人口的快速增長以及新技術的層齣不窮，比如說社交媒體和移動設備的齣現。事實上，數據增長可能是我們唯一可以肯定的將一直持續的趨勢。構建可視化圖錶和應用機器學習的區彆就類似於搜索引擎的演進。
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