利用Python进行数据分析(原书第2版)(利用python进行数据分析中文
求python书籍推荐
零基础如何学好python，作为一个学了python两三年的过来人，我当初也是从0开始一路摸索过来的，这里给想学python的小白们分享一点我的学习心得。
1.《笨方法学Python》、《流畅的python》、《EffectivePython：编写高质量Python代码的59个有效方法》、《PythonCookbook》。
2.《利用Python进行数据分析（原书第2版）》、《Python数据科学手册(图灵出品)》。
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《利用python进行数据分析》百度网盘pdf最新全集下载:
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简介：从pandas库的数据分析工具开始利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑；利用matpIotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果；利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作；处理各种各样的时间序列数据。
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Python 从入门到精通推荐看哪些书籍呢？
????随着时代的发展，掌握一门技术已经是大势所趋了，同样的，计算机行业的欣欣向荣，很多小伙伴都想去尝试一下，于是就从学习Python开始了。
? ? ? ?作为一个有相关经验的大学生，下面我为每一个渴望得到回答的你整理了学习Python的步骤流程与推荐的书目↓（思维导图）
??【入门扫盲篇の一】
? ? ? ? ? ?《看漫画学Python:有趣、有料、好玩、好用》
? ? ? ? ? 可以不夸张地讲,只要会电脑开关机的小伙伴就能看懂，适合培养学python的兴趣,主要通过三个漫画人物的简单对话，把复杂python问题通俗易懂地解释，内容包括python基础知识和库的使用方法，也有专门章节提供应用实例和同步练习题。我觉得这个书的益处就在于“通俗易懂”，不会给小白的感觉就是“天书”一样，不断的提升了对学习python的兴趣~~~
??【入门扫盲篇の二】
? ? ? ? ?《对比 Excel,轻松学习Python数据分析》
? ? ? ? 我结合我自身的经历，讲述一下这本书的最大特点:集 Excel、 python、数据分析于一体。换句话说，就是对有Excel基础的人来说,不直接学python代码,而是通过对比 Excel的功能操作去学python,大大降低了学习门槛,对代码的畏难情绪也会降低很多，非常适合入门选手。这本书书呢，主要是运用于那个数据的处理分析方面的，也是一个研究的方向，感兴趣的小白可以入手了解一下~~~~
??【入门扫盲篇の三】
? ? ? ? ?《Python编程:从入门到实践》
? ? ? ? ?这本书呢，能让你快速掌握编程基础知识，写出可以解决实际问题的代码。这本书从最基础的定义开始讲起，重要概念都独立成章节,每个方法附有清晰的说明和实际案例讲解。这本书和别的编程教学书籍不太一样,这本书运用了很多身边的例子，大幅度的增强了学习的实践性~~~~~接下来呢，就到了我们的“行内人”级别了，再推荐一些进阶型的书籍↓
?? ? 【进阶入行篇の一】
? ? ? ? ?《利用Python进行数据分析》
? ? ? ? ? 这本书籍是数据分析入门必读书籍的，书里详细介绍了利用Python进行操作、处理、清洗和整理数据等方面的基本要点和具体细节。还有大量的实践案例,用Python3个库numpy（数组)、pandas(数据分析)、matplotlib(绘图)应对一般的数据分析完全够用。我当时学习时候，直接学的是这本书，感觉还不错，挺到位的~~~~
?? ? ? 【行内学习篇の一】
? ? ? ? ? 《Python核心编程》
? ? ? ? ?这本书呢，能坚持看到这本书的话，基本上Python已经不在话下了，里面会讲解一些通用应用的东西，比如正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、GUI编程等等，这里面可以培养良好的编程习惯~~~
???最后呢，学习Python还是要一定认真的，都是需要去研读上面的每一本书才能成功的，不要永远都是翻开第一页在那里耍手机，天道酬勤，Python要注重实践性，多去敲一下代码才能够熟能生巧~~~~~
? ? ? ??希望以上的回答能够帮到每个渴望得到回答的你~~~
提高数据分析能力必读书籍推荐
【导读】随着互联网的发展，数据分析已经成了非常热门的职业，大数据分析师也成了社会打工人趋之若鹜的职业，不仅高薪还没有很多职场微世界的繁琐事情，不过要想做好数据分析工作也并不简单，参看一些好书，对行进数据分析会更有帮助!今天小编就给大家带来了提高数据分析能力必读书籍推荐，希望对各位小伙伴有所帮助。
数据分析进阶
1.《精益数据分析》
本书展示了怎样验证自己的设想、找到实在的客户、打造能挣钱的产品，以及行进企业知名度。并经过30多个事例剖析，深化展示了怎样将六个典型的商业办法运用到各种规划的精益创业、数据分析根底，和数据驱动的思维办法中，找到企业添加的首先要害方针。
2.《数学之美》
本书把深邃的数学原理讲得愈加通俗易懂，让非专业读者也能领会数学的魅力。读者经过具体的比方学到的是考虑问题的办法 ——
怎样化繁为简，怎样用数学去向理工程问题，怎样跳出固有思维不断去考虑立异。
数据挖掘
1.《数据挖掘导论(无缺版)》
本书全面介绍了数据挖掘，包括了五个主题：数据、分类、相关剖析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章。前一章包括根柢概念、代表性算法和点评技术，然后一章谈论高档概念和算法。这样读者在透彻地了解数据挖掘的根底的一同，还可以了解更多重要的高档主题。
2.《数据挖掘概念与技术》
本书无缺全面地叙说数据挖掘的概念、办法、技术和最新研讨翻开。本书对前两版做了全面修订，加强和从头组织了全书的技术内容，要害论说了数据预处理、再三办法挖掘、分类和聚类等的内容，还全面叙说了OLAP和离群点检测，并研讨了挖掘网络、凌乱数据类型以及重要运用范畴。
3.《数据挖掘与数据化运营实战：思维、办法、技巧与运用》
现在有关数据挖掘在数据化运营实践范畴比较全面和系统的作品，也是诸大都据挖掘书本中为数不多的交叉许多实在的实践运用事例和场景的作品，更是发明性地针对数据化运营中不同剖析挖掘课题类型，推出逐一对应的剖析思路集锦和相应的剖析技巧集成，为读者供给“菜单化”实战锦囊的作品
作为数据分析师，如果仅仅安于现状，不注重自我行进，那么，不久的将来，你很或许成为公司的“人肉”取数机，影响往后的工作生计。
以上就是小编今天给大家整理分享关于“提高数据分析能力必读书籍推荐”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，一直学习，这样更有核心竞争力与竞争资本。
谁有有《利用Python进行数据分析》pdf 谢谢
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