数据分析
Python数据分析实战 PDF_Python教程
资源名称： 数据分析实战 内容简介： 简单易学，拥有丰富的库，并且具有极强的包容性。本书展示了如何利用 语言的强大功能，以最小的编程代价进行数据的提取、处理和分析，主要内容包括：数据分析和 的基本介绍， 库， 库，如何使用 读写和提取数据，用 库和 库分别实现数据可视化和机器学习，以实例演示如何从原始数据获得信息、 库嵌入和手写体数字的识别。 作者简介： 科学园 科学应用专家，曾为 、 等企业提供咨询。目前正在开发 应用，对接科学仪器和 数据库，生成数据和 服务器应用，为研究人员提供实时分析结果。他还是
从Excel到Python 数据分析进阶指南 pdf_Python教程
资源名称：从 到 数据分析进阶指南 第 章 生成数据表 第 章 数据表检查第 章 数据表清洗第 章 数据预处理第 章 数据提取第 章 数据筛选第 章 数据汇总第 章 数据统计第 章 数据输出 资源截图：
Python数据分析教程_NumPy使用手记_Python教程
资源名称： 数据分析教程 使用手记 内容简介： 系统是 的一种开源的数字扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比 自身的嵌套列表 结构要高效的多 该结构也可以用来表示矩阵 。据说 将 相当于变成一种免费的更强大的 系统。 一个用 实现的科学计算包。包括： 、一个强大的 维数组对象 、比较成熟的 广播 函数库 、用于整合 和 代码的工具包 、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。 和稀疏矩阵运算包 配合使用更加方便。 提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进
炼数-数据分析与SPSS（完整）共12周
资源名称：炼数 数据分析与 完整 共 周 教程内容： 第一周 概览 安装与进入 数据文件的管理 建立与保存数据文件 能够编辑数据文件，从原有变量计算新变量 第 二周 ｓｃｒｉｐｔ 菜单 ， ， 过程 菜单 过程， 过程 过程 第三周 菜单 菜单 两因素方差分析 协方差分析 其他较简单的方差分析问题 第四周 菜单 多元方差分析 重复测量的方差分析 菜单 第五周 菜单 过程 过程 菜单 第六周 结果窗口用法 结果浏览窗口 掌握 等软件中使用输出结果，进行图片编辑 统计绘图功能 常用统计图 因素分析 第七周 软
拥抱大数据新常态下的数据分析典型案例
资源名称：拥抱大数据新常态下的数据分析典型案例 内容简介： 本书首先介绍了大数据的由来与数据分析师的职业前景，概述了大数据的特点及其分析方法，引发读者对数据分析师的向往。然后介绍了如今最流行的近三十种大数据算法，每种算法都附有一个成功的商业案例，通过案例深入分析每种算法的长处、缺点、适用范围等，使读者不仅知其然，更知其所以然。 该书比介绍大数据类的书籍具有更多的理论知识，比各种算法的教科书含有更多的实际应用，是两者的绝妙过渡，适合对大数据有一定了解的读者，可以帮助读者在短时间内深入学习大数据分析的算法体系
Spark大数据分析实战
资源名称： 大数据分析实战 内容简介： 本书一共 章：其中第 ～ 章，主要介绍了 的基本概念、编程模型、开发与部署的方法；第 ～ 章，详细详解了热点新闻分析系统、基于云平台的日志数据分析、情感分析系统、搜索引擎链接分析系统等的应用与算法等核心知识点。 资源目录： 前 言 第 章 简介 初识 生态系统 架构与运行逻辑 弹性分布式数据集 简介 算子分类 本章小结 第 章 开发与环境配置 应用开发环境配置 使用 开发 程序 使用 进行交互式数据分析 远程调试 程序 编译 配置 源码阅读环境 本章小结 第 章 简
实时大数据分析 基于Storm Spark技术的实时应用 中文PDF
资源名称：实时大数据分析 基于 技术的实时应用 中文 第 章 大数据技术前景及分析平台 大数据的概念 大数据的维度范式 大数据生态系统 大数据基础设施 大数据生态系统组件 构建业务解决方案 数据集处理 解决方案实施 呈现 分布式批处理 分布式数据库（ ） 数据库的优势 选择 数据库 实时处理 电信或移动通信场景 运输和物流 互联的车辆 金融部门 本章小结 第 章 熟悉 概述 的发展 的抽象概念 流 拓扑 任务 工作者 的架构及其组件 集群 集群 如何以及何时使用 的内部特性 的并行性 的内部消息处理 本章
NumPy攻略：Python科学计算与数据分析 中文_Python教程
资源名称： 攻略： 科学计算与数据分析 中文 第 章 使用 第 章 高级索引和数组概念 第 章 常用函数 第 章 与其他软件的交互 第 章 声音和图像处理 第 章 特殊类型数组与通用函数 第 章 性能分析与调试 第 章 质量保证 第 章 用 为代码提速 第 章 有趣的 资源截图：
Splunk大数据分析
资源名称： 大数据分析 内容简介： 是一种典型的大数据处理工具，能够高效地按时序对数据进行存储、索引、访问，已广泛应用在多个领域。本书是介绍如何实时处理大数据并从中获得商业价值的一本实用指南。本书通过真实的大数据分析项目，从数据导入、访问、挖掘和可视化角度全面而系统地介绍 的基本概念和使用方法，以帮助读者快速掌握 。 全书共 章，分为四个部分：第一部分（第 章）介绍 的基本操作，包括利用 进行数据收集、处理、分析及结果可视化等的基本操作和命令，以及使用日志文件创建高级数据分析报表的方法；第二部分（第 章）