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利用Python进行数据分析：原书第3版
56人今日阅读 推荐值 76.3%
本书是Python数据分析经典畅销书的升级版，由Python pandas项目的创始人Wes McKinney撰写。本书自2012年第1版出版以来，迅速成为该领域的权威指南，并且为了保持与时俱进，作者对本书内容进行持续更新，以摒弃一些过时、不兼容的工具，添加新的内容来介绍新特性、新工具及方法。第3版针对Python 3.10和pandas 1.4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。
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利用Python进行数据分析（原书第2版）
36人今日阅读 推荐值 83.8%
阅读本书可以获得关于在Python下操作、处理、清洗、规整数据集的完整说明。本书第2版针对Python 3.6进行了更新，并增加了实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到最新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
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Python极简讲义：一本书入门数据分析与机器学习
48人今日阅读 推荐值 86.2%
本书以图文并茂的方式介绍了Python的基础内容，并深入浅出地介绍了数据分析和机器学习领域的相关入门知识。 第1章至第5章以极简方式讲解了Python的常用语法和使用技巧，包括数据类型与程序控制结构、自建Python模块与第三方模块、Python函数和面向对象程序设计等。第6章至第8章介绍了数据分析必备技能，如NumPy、Pandas和Matplotlib。第9章和第10章主要介绍了机器学习的基本概念和机器学习框架sklearn的基本用法。 对人工智能相关领域、数据科学相关领域的读者而言，本书是一本极简入门手册。对于从事人工智能产品研发的工程技术人员，本书亦有一定的参考价值。
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股票技术分析大全(超值白金版)
44人今日阅读 推荐值 70.8%
对于中国的投资者来说，技术分析是一个既熟悉又陌生的词语。大家都知道天底下没有不劳而获的事，投资股票也必须靠深入地钻研分析，然而能深刻地研究技术分析，领会技术分析的精神实质和内涵的人少之又少，能利用技术分析在市场中获利的投资者更是凤毛嶙角。 为了帮助广大股民明明白白地在股市中赚钱，而不是盲目地追涨杀跌，我们特编写了这部《股票技术分析大全》。本书系统地介绍了技术分析的各种理论，包括道氏理论、江恩理论、波浪理论、亚当理沦、相反理论、箱体理论等世界著名技术分析理论；全面地讲解了股市中常用的技术分析方法，包括分时走势分析技巧、盘口分析技巧、K线走势分析技巧、均线分析技巧，以及各种见顶见底信号，各种K线形态、K线组合、均线形态、各种技术指标及它们在实战中的具体应用；并对各种技术语言进行解读，以此来制定操作策略，让投资者更快地理解和掌握各种技术分析诀窍，更好地选择目标个股，准确把握市场投资动向，从而尽早尽快地获取实际收益。 王达菲编著的《股票技术分析大全(超值白金版)》*大的特色在于将理论与实践相结合，让读者在学中练、在练中学，真正兼顾了学习、运用的双重用途，使读者能精通技术分析，读懂市场语言，是广大股民学习股市操作技巧和提高操作水平的实用工具书。本书就像是一张股市的财富导航图，只要你认真学习，灵活掌握，就一定会在风云变幻的股市中获得理想的收益。如果你因本书而获得股票投资的灵感，那将是编者*大的欣慰。
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深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析
25人今日阅读 推荐值 82.4%
如果你想充分发挥Python的强大作用，如果你想成为一名好的Python工程师，你应该先学好Pandas。这是一本全面覆盖了Pandas使用者的普遍需求和痛点的著作，基于实用、易学的原则，从功能、使用、原理等多个维度对Pandas做了全方位的详细讲解，既是初学者系统学习Pandas难得的入门书，又是有经验的Python工程师案头必不可少的查询手册。本书共17章，分为七部分。1部分（1～2章） Pandas入门：首先介绍了Pandas的功能、使用场景和学习方法，然后详细讲解了Python开发环境的搭建，Z后介绍了Pandas的大量基础功能，旨在引领读者快速入门。二部分（3～5章） Pandas数据分析基础：详细讲解了Pandas读取与输出数据、索引作、数据类型转换、查询筛选、统计计算、排序、位移、数据修改、数据迭代、函数应用等内容。三部分（6～9章） 数据形式变化：讲解了Pandas的分组聚合作、合并作、对比作、数据透视、转置、归一化、标准化等，以及如何利用多层索引对数据进行升降维。部分（10～12章） 数据清洗：讲解了缺失值和重复值的识别、删除、填充，数据的替换、格式转换，文本的提取、连接、匹配、切分、替换、格式化、虚拟变量化等，以及分类数据的应用场景和作方法。五部分（13～14章）时序数据分析：讲解了Pandas中对于各种时间类型数据的处理和分析，以及在时序数据处理中经常使用的窗口计算。六部分（15～16章） 可视化：讲解了Pandas的样式功能如何让数据表格更有表现力，以及Pandas的绘图功能如何让数据自己说话。七部分（17章） 实战案例：介绍了从需求到代码的思考过程，如何利用链式编程思想提高代码编写和数据分析效率，以及数据分析的基本方法与需要掌握的数据分析工具和技术栈，此外还从数据处理和数据分析两个角度给出了大量的应用案例及代码详解。
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Python爬虫开发：从入门到实战（微课版）
25人今日阅读 推荐值 80.9%
本书较为全面地介绍了定向爬虫的开发过程、各种反爬虫机制的破解方法和爬虫开发的相关技巧。全书共13章，包括绪论、Python基础、正则表达式与文件操作、简单的网页爬虫开发、高性能HTML内容解析、Python与数据库、异步加载与请求头、模拟登录与验证码、抓包与中间人爬虫、Android原生App爬虫、Scrapy、Scrapy应用、爬虫开发中的法律和道德问题等。除第 1、12、13章外的其他章末尾都有动手实践，以帮助读者巩固本章和前面章节所学的内容。
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CDA一级认证教材:商业数据分析（第4版）
23人今日阅读
本书作为 CDA 一级认证教材，打破传统的学院派知识整合模式，从 EDIT（探索、诊断、指导和工具）数字化模型的角度进行叙述，在传授知识理念的同时，还讲解了进行商业数据分析时应遵循的整体思维和思考方式，以达到将企业分析模型与数据分析方法相结合、使用科学的方式进行数据分析的教学目标。 本教材整体分为三篇，分别是原理篇、技术篇和管理篇。第一篇共 5 章，首先讲解数据分析思维，进而介绍数据分析方法和商业数据分析框架，之后阐述战略数据分析和业务数据分析。第二篇共 5 章，包括描述性统计分析、指标体系构建方法、SQL 语言基础与 MySQL 入门、用户标签体系和用户画像专题、简单时间序列分析方法。第三篇共 3 章，包括数据治理、数据模型与数据建模、指标体系管理。
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