内容简介
If you are a beginner or intermediate-level professional who is looking to solve your day-to-day, analytical problems with Python, this book is for you. Even with no prior programming and data analytics experience, you will be able to finish each recipe and learn while doing so.
AI简介
这是一本全面而深入的实用数据分析指南，旨在帮助读者掌握数据分析的重要性和应用，以及探究相关性、可视化交互作用、主成分分析、线性回归模型与预测、Python处理日期对象的方法、NetworkX库的简介和应用、信用卡盗窃案的责任人识别、离散选择模型的基本概念、Naive Bayes分类器、词性标注、使用pandas评估模型性能、命名实体识别、决策树分类器的介绍、Mixed Logit模型介绍、使用SimPy进行模拟的方法与应用等关键内容点。
本书通过丰富的实例和步骤清晰的讲解，帮助读者逐步理解并掌握数据分析的基本流程、方法和技术，以及工具和平台的使用。例如，在数据收集方面，本书详细介绍了如何使用Python的各种库，如pandas、NumPy等，从各种来源获取数据。在数据清洗方面，本书讲解了如何处理缺失值、异常值等，以及如何使用正则表达式和GREL来清理数据。在数据分析方面，本书深入探讨了描述性统计、推断性统计、机器学习和深度学习等方法。在数据可视化方面，本书介绍了如何使用Python的matplotlib、seaborn等库，以及如何使用Gephi等工具进行可视化。
此外，本书还深入
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