阅读本书可以学习使用Python对数据集进行操作、处理、清洗和规整。第3版针对Python3.10和pandas1.4进行了更新,并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效地解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本书作者Wes McKinney是Python pandas项目的创始人。本书对Python数据科学工具的介绍既贴近实战又内容新颗,非常适合刚开始学习Python的数据分析师或刚开始学习数据科学和科学计算的Python程序员阅读。读者可以从GitHub获取数据文件和相关资料。 学完本书,你将能够: ·使用Jupyter notebook和IPython shell进行探索性计算。 ·掌握NumPy的基础功能和高级功能。 ·掌握pandas库中的数据分析工具。 ·使用灵活的工具对数据进行加载、清洗、转换、合并和重塑。 ·使用matplotlib进行信息可视化。 ·使用pandas的groupBy功能对数据集进行切片、切
《零基础学Oracle》是针对零基础编程学习者研发的Oracle入门教程。从初学者角度出发,通过通俗易懂的语言、流行有趣的实例,详细地介绍了使用Oracle 11g进行数据管理的各方面技术。全书共分16章,包括Oracle 11g概述、Oracle管理工具、SQL*Plus命令、数据表操作、SQL查询基础、SQL查询进阶、子查询及常用系统函数、PL/SQL语言编程、游标以及企业人事管理系统等。书中所有知识都结合具体实例进行讲解,涉及的程序代码给出了详细的注释,可以使读者轻松领会Oracle 11g数据库管理的精髓,快速提高数据库管理技能。本书通过大量实例及一个完整项目案例,帮助读者更好地巩固所学知识,提升能力;随书附赠的《小白实战手册》中给出了3个实用数据库、数据表的创建、操作和系统维护流程,力求让学习者能学以致用,真正获得数据库管理经验;附赠的光盘中给出了视频讲解
本书以MySQL 8.0为主,全面系统地阐述了MySQL日常使用及管理过程中的一些常用知识点:安装、复制、binlog、备份、监控、DDL、线程池、中间件、常用工具、组复制、InnoDB Cluster、JSON、MySQL 8.0的新特性。本书定位于实战,目的是让读者拿来即用,快速上手MySQL。除了实战,本书还花费了大量的篇幅来讲解MySQL中一些常见操作、常用工具的实现原理。组复制是MySQL官方推荐的高可用方案,本书会从源码角度分析组复制的一些核心模块的实现细节,包括分布式恢复、冲突检测、事务一致性以及流量控制机制等。
《数据库系统概念》是数据库系统方面的经典教材之一,本书基于该书第7版进行改编,保留其中的基本内容,压缩或删除了一些高级内容,使其体系更符合国内本科数据库课程教学要求。本书第1章概述数据库系统,第一部分(包括第2~6章)讲述关系语言的基本概念,第二部分(包括第7~9章)介绍数据库设计与应用程序开发技术,第三部分(包括第10~14章)介绍数据库管理系统实现的核心技术,第四部分(包括第15~17章)介绍大数据分析、区块链数据库、高级应用开发等高级话题。 本书既可作为高等院校计算机及相关专业本科生的数据库课程教材,也可供数据库领域的技术人员参考。
本书是一部通过提供一套易于遵守及操作的方法论来实现高质量数据管理的实践指南。内容全面、详细,并有许多实用的建议和模板,第1版推出后,已成为全球信息质量实践者的推荐书籍,甚至已成为美国阿肯色大学信息质量研究生项目的教科书。 本书共7章,内容包括数据质量和依赖于数据的世界、数据质量实践、关键概念、十步法流程、设计项目结构、其他技巧和工具,以及写在最后的话。 作者将信息质量的概念框架与改善信息质量的技术、工具、操作指南相结合,提出并详细描述了获取高质量数据和可信信息的十步法。作为本书的近期新改版,作者进一步阐明并更新了流程步骤和支持模板,整合了一些有价值的示例和案例,说明了近些年技术和数据生产的演变。 本书内容丰富,理论和实践相结合,易读性和可操作性强,可以作为数据质量管理的入门和进阶
数据工作者在处理数据时,与其说像是手忙脚乱的猴子,不如说更像是神奇的魔法师。数据很少会以“准备就绪”的形态进入我们的世界,通常需要经过几个小时的清理、过滤和重塑才能被使用。Power Query可以加速整个数据处理过程,有时甚至只需简单地单击几个按钮就能完成。Excel用户可以仅仅通过学习Power Query配合Excel公式来导入数据、清理数据和转换数据,为后续分析数据做好准备,整个过程几乎零代码。我们相信Power Query将改变Excel用户处理数据的方式。如果你正在使用Excel,其实已经拥有Power Query,自Excel2016版本起,Power Query已内置到Excel中。这本书正是教你如何通过Power Query使用更多专业的数据处理技巧的指南。
本书主要内容: 12个数据分析模型在零售多元化业务场景中如何支持决策,实现业务赋能。 本书主要解决以下问题: ·针对不同的业务场景,分析模型怎么选? ·利用数据分析解决业务问题的完整思路是怎样的? ·商业分析如何养成?分析结果如何落地? 本书适合读者: 数据分析师、市场分析师、商业分析师、数据运营官、业务决策者、强数据意识企业高层领导,以及其他对数据分析或数据运营感兴趣或欲转行从事数据分析或数据运营工作的人员。
商业分析有用吗?当然有用!商业分析是行走职场、创业启航的一项推荐技能。作者结合自己多年的工作经验,用生动的语言介绍如何用数据分析解决商业问题。本书分为6篇,共17章,其中第1篇是概念篇,讲述商业分析的基本概念;第2篇是基础篇,讲述如何用基础的分析方法评估企业经营状况;第3篇是进阶篇,讲述如何构建分析体系解决较复杂的问题;第4篇是高阶篇,讲述如何应对复杂的商业难题;第5篇是基础实践篇,通过案例讲述如何解决更复杂的商业问题;第6篇是高阶实践篇,通过案例讲述如何解决商业分析中的疑难杂症。本书的讲解思路是层层递进的,从简单场景到复杂场景,从基础的方法到复杂的方法。因此,无论读者是否有数据分析基础和经验,都建议从头开始阅读,这样可以一步步提升认知,更快地掌握商业分析的方法。
本书以SPSS 28.0为平台,由浅入深地全面讲解SPSS软件的相关知识,通过图文并茂的方式讲解各项操作,清晰、直观、易学易用。 全书分为三部分共11章,详细介绍SPSS在社会科学调查、心理学、教育学、农业领域、经济领域、医学、市场营销、管理科学、房地产、生物学、环境保护、物流等领域的应用,涉及了数据编辑与整理、基本统计分析、参数估计与假设检验、非参数检验、方差分析、相关分析、回归分析、聚类分析、判别分析、因子分析、对应分析、信度分析、生存分析、时间序列分析等综合应用案例。本书涉及面广,涵盖了一般用户需要使用的各种功能,全书按逻辑顺序编排,自始至终结合实例进行描述,内容完整且每章相对独立,是一本详尽实用的SPSS学习用书。 本书适合高等院校统计分析专业的学生、科研人员、SPSS用户,以及希望从事SPSS软件技术相关工
本书是面向初学者的Python人门教程,内容涵盖Python基础知识,Python数据结构、字符串和文件,面向对象编程、递归、搜索、排序和性能分析,以及AI、大数据和云计算领域的案例研究。全书共包含538个案例研究、471道练习题和项目以及557道自我测验题,通过基于IPython和Jupyter Notebook的即时反馈,以及丰富的开源库和可视化方法,帮助读者快速提升编程能力和解决实际问题的能力。本书适合作为高等院校计算机科学和数据科学等专业的教材,也适合程序设计初学者和爱好者阅读参考。