《深入淺出資料分析》下載

阿新 • • 發佈：2018-12-19

2018年11月01日 21:29:16 qq_43580855 閱讀數：2 標籤：程式設計資料區塊鏈人工智慧大資料

2018年11月01日 21:29:16 qq_43580855 閱讀數：2 標籤：程式設計資料

目錄 · · · · · · 1 資料分析引言：分解資料 1 2 實驗：檢驗你的理論 37 3 最優化：尋找最大值 75 4 資料圖形化：圖形讓你更精明 111 5 假設檢驗：假設並非如此

1.官網 www.headfirstlabs.com 2.Edward Tufte的圖形原則很有用。《出色的證據》 Beautiful Evidence 《公共政策資料分析》Data Analysis for Public Policy.下載地址

一、分解資料 1.仔細推敲證據 2.心智模型二、實驗：檢驗理論 1.比較法統計與分析的最基本原理之一，比較越多，分析結果越正確。 2.觀察研究法被研究人自行決定自己屬於哪個群體的一種研究方法。 3.混雜因素觀察分析法充滿混雜因素

10. 迴歸——預測要點：（1）演算法：為了完成某個計算而執行的任何過程。（2）散點圖：見第4章，用於顯示觀察結果的成對關係。（3）平均值圖：一種散點圖，顯示了與X軸上的每個區間相對應的Y軸數值。（4）迴歸線：最準確地貫穿平均值圖中各個點的直線，可以用等式

深入淺出系列的書被很多人譽為神書，其原因是文字詼諧，內容簡單，排版休閒。《深入淺出資料分析》書是一本資料分析大雜燴，囊括了許多資料分析的方法，思維，工具，可把目錄中13個章節視作本書的13個分支。

學習經驗慢慢讀。理解的內容越多，要記憶的內容越少。忌死讀。停一停，想一想，碰到書中的提問時，別直接翻看答案；想象真的有人在問你這個問題。強迫自己的大腦想的越深，學會、記住的概率就越大。自己做

證偽法：剔除無法證實的假設。可以克服人們專注於錯誤答案而無視於其他答案的天然傾向。通過強迫自己以完全正規的方式思考問題，會減少因忽視重要特徵情況而犯錯誤的可能性。滿意法：選出看上去最可信的第一個假設。滿意法的問題是當人們在未對其他假設進行透徹分析的情況下選取某種假設時，往往會堅持這個假設，即

這本書洪荒之力推薦。雖然是資料分析，全書都是案例，用對話的方式引導你深入學習。全程都在思考。反思這些年上學的經驗，以為書就應該是一句句定義，描述，介紹，各種枯燥的說明文。而這本看似“不正經”的書

《深入淺出資料分析》這本書是我看了一個知乎回答以後買的，但是買來發現，對於習慣了惜字如金和寸紙寸金的中文書的大部分人來說，這本書真的是太不好讀了。。。文中充滿了各種奇怪的插圖、箭頭、問題和對白，這本書有點像。。。小學教材。。。不過這本書的實際內容當然很有用。比如，最優化

下載地址：網盤下載內容簡介編輯《深入淺出資料分析》以類似“章回小說”的活潑形式，生動地向讀者展現優秀的資料分析人員應知應會的技術：資料分析基本步驟、實驗方法、最優化方法、假設檢驗方法、貝葉斯統計方法、主觀概率法、啟發法、直方圖法、迴歸法、誤差處理、相關

罕見的NumPy中文入門教程，Python資料分析優選從基礎的知識講起，手把手帶你進入大資料探勘領域囊括大量具有啟發性與實用價值的實戰案例。內容簡介　　《圖靈程式設計叢書;Python資料分析基礎教程：NumPy學習指南（第2版）》是NumPy的入門教程，主要介紹NumPy以及相關

想深入應用手中的資料？還是想在上千份檔案上重複同樣的分析過程？沒有程式設計經驗的非程式設計師們如何能在zui短的時間內學會用當今炙手可熱的Python語言進行資料分析？來自Facebook的資料專家Clinton Brownley可以幫您解決上述問題。在他的這本書裡，讀者將能掌握

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連結：https://pan.baidu.com/s/1vjQCJLyiXzIj6gnCCDyv3g 提取碼：ib01 國慶第四天，去逛了半天的王府井書店，五層出電梯右邊最裡面，倒數第三排《資料結構》，找到了一本很不錯的書《Spark快速大資料分析》，試讀了下，我很喜歡，也很適合

Python資料分析與挖掘實戰是10餘位資料探勘領域資深專家和科研人員，10餘年大資料探勘諮詢與實施經驗結晶。從資料探勘的應用出發，以電力、航空、醫療、網際網路、生產製造以及公共服務等行業真實案例為主線，深入淺出介紹Python資料探勘建模過程，實踐性極強。本書共15章，分兩個部分：基礎

簡述其實要這麼做的原因就是，我們之前操作的每次都要登入確認什麼的，比較麻煩。所以，如果我們能夠一次性將所有的資料都下載下來，然後儲存起來，那麼就可以直接操作資料，而不需要等待拿資料的過程了~ 程式碼

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