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数据之魅:基于开源工具的数据分析 版权信息
- ISBN：9787302290988
- 条形码：9787302290988 ; 978-7-302-29098-8
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
数据之魅:基于开源工具的数据分析 本书特色
《数据之魅--基于开源工具的数据分析》(作者雅奈特)涵盖了数据分析的各个方面，从图表观察到建模分析，从数据挖掘到商业应用。作者从*基本的知识出发，由浅入深地介绍了数据分析的主要方法和工具，如直方图、函数插值、曲线拟合、数值积分等。数据分析必然涉及很多数学专业知识，作者的物理专业背景使其能够深入浅出地讲解各种数学方法，令人称奇的是，只要稍有大学数学基础，就能理解和吸收作者讲述的内容，而不是像高数课堂上一样，老师滔滔不绝的讲解也只能换来你对冗长的微积分公式的一知半解。而作者的软件工程专业背景使其能够很好地将数学方法与软件实现联系起来，这为计算机从业人员提供了很好的指引。更有益的是，作者并不是在阐述死板的方法，其讲述过程融入了强烈的探索精神和好奇心，有助于开阔思路，培养逻辑思考能力。
数据之魅:基于开源工具的数据分析 内容简介
《数据之魅--基于开源工具的数据分析》结合作者雅奈特多年来从事数据分析工作的丰富经验，阐述了数据分析所涉及的概念和方法。本书四部分19章，主题包括如何通过图表来观察数据，如何通过各种建模方法来分析数据，然后着重阐述如何进行数据挖掘，*后强调数据分析在商业和金融等领域的实际应用。本书包含大量的模拟过程及结果展示，并通过实例来阐述如何使用开源工具来进行数据分析。通过本书的阅读，读者可以清楚地了解这些方法的实际用法及用途。 《数据之魅--基于开源工具的数据分析》结构合理，通俗易懂，适合数据分析爱好者和从业者阅读，也适合以科学计算为工具的科研人员参考。同时，本书还适用于计算机科学、数学、工程技术和其他相关专业本科或研究生的数据分析课程，是一本不错的参考书。
数据之魅:基于开源工具的数据分析 目录
第1章 导论 数据分析 本书内容 关于讲习班 关于数学 需要具备的知识 本书不涉及的内容 第ⅰ部分图表：观察数据 第2章 单一变量：形状和分布 数据点和抖动图 直方图和核密度估计 直方图 核密度估计 (选学)如何选择*优带宽 累积分布函数 (选学)概率图分布和qq图 分布的对比 秩序图和上升图 仅用于适当时机：汇总统计量和箱形图 汇总统计量 box-and-whisker图 (讲习班)numpy numpy实践 numpy详解 扩展阅读 第3章 两个变量：建立关系 散点图 克服噪声：平滑 样条 loess 示例 残差 其他观点及提醒 对数图 倾斜 线性回归以及诸如此类的方法 描述重要信息 图形分析与图形演示 (讲习班)matplotlib 交互式使用matplotlib 案例学习：matplotlib与 loess 控制属性 matplotlib对象模型及结构 零碎知识 扩展阅读 第4章 以时间为变量： 时序分析 示例 任务 需求和现实 平滑处理 移动平均法 指数平滑法 不要忽视显而易见的东西 相关函数 示例 实现上的问题 (选学)过滤器和卷积 (讲习班)scipysignal 扩展阅读 第5章 多
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数据之魅:基于开源工具的数据分析 作者简介
Philipp K．Janert目前提供数据分析和数学模型的咨询服务，他曾经是物理学家和软件工程师。他是《Gnuplot in Action：Undetanding Data with Graphs》(Manning出版)的作者，他为O’Reillv Network．IBM deVeloperWorks和IEEEsoftware写过文章。他拥有Washington大学理论物理学的博士学位。
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