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用户评价
垃圾书，书中错误成堆，代码也运行不出来
评分数据分析技术能够帮助我们从少量和大量的数据中产生有用的见解。Python拥有许多强大的程序库，已经成为进行各种数据分析和预测建模任务的流行平台。 通过阅读本书，你将学会如何使用Python处理和操作数据，并完成复杂的分析和建模。我们将借助NumPy和Pandas来学习数据的各种操作，例如聚合、连接、附加、清洗和处理缺失值等。本书将介绍如何从各种数据源（例如SQL、NoSQL、CSV文件和HDF5）中存储和检索数据。此外，我们还将学习如何通过可视化库实现数据的可视化，以及各种高级主题（例如信号处理、时间序列、文本数据分析、机器学习和社交媒体分析等）。 本书介绍了众多的Python模块，例如Matplotlib、statsmodels、scikit-learn和NLTK。
评分从实用出发，但对于初学者不够详细，对于有python基础的读者来说有点鸡助
评分数据分析技术能够帮助我们从少量和大量的数据中产生有用的见解。Python拥有许多强大的程序库，已经成为进行各种数据分析和预测建模任务的流行平台。 通过阅读本书，你将学会如何使用Python处理和操作数据，并完成复杂的分析和建模。我们将借助NumPy和Pandas来学习数据的各种操作，例如聚合、连接、附加、清洗和处理缺失值等。本书将介绍如何从各种数据源（例如SQL、NoSQL、CSV文件和HDF5）中存储和检索数据。此外，我们还将学习如何通过可视化库实现数据的可视化，以及各种高级主题（例如信号处理、时间序列、文本数据分析、机器学习和社交媒体分析等）。 本书介绍了众多的Python模块，例如Matplotlib、statsmodels、scikit-learn和NLTK。
评分数据分析技术能够帮助我们从少量和大量的数据中产生有用的见解。Python拥有许多强大的程序库，已经成为进行各种数据分析和预测建模任务的流行平台。 通过阅读本书，你将学会如何使用Python处理和操作数据，并完成复杂的分析和建模。我们将借助NumPy和Pandas来学习数据的各种操作，例如聚合、连接、附加、清洗和处理缺失值等。本书将介绍如何从各种数据源（例如SQL、NoSQL、CSV文件和HDF5）中存储和检索数据。此外，我们还将学习如何通过可视化库实现数据的可视化，以及各种高级主题（例如信号处理、时间序列、文本数据分析、机器学习和社交媒体分析等）。 本书介绍了众多的Python模块，例如Matplotlib、statsmodels、scikit-learn和NLTK。
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