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Python数据处理：如何又快又好

[美]苏珊·E.麦格雷戈

本书是一本关于Python数据整理和数据质量的实用指南，主要介绍了如何使用Python进行数据清洗、转换和整合，以及如何确保数据的准确性和一致性。本书涵盖了数据整理基础、数据清洗、数据转换、数据整合、数据质量检查和数据可视化等内容。通过丰富的实例和代码示例，读者可以掌握Python数据整理和数据分析的相关技能。无论你是数据分析师、数据科学家还是其他领域的数据从业者，本书都不仅能够帮助你提高工作效率，还能够让你更好地理解和应用数据科学相关的知识和技能。

数据新闻

方可成 卜书剑著

这本教材将从日常新闻中的数据搜集和处理开始，普及新闻报道中需要注意的统计学常识，为各领域的记者提供可资利用的资源和方法；接着，将着重介绍大数据时代的数据新闻项目，尤其是近年来炙手可热的可视化项目，详解其数据获取、处理和呈现的过程。教材将以案例贯穿始终，生动活泼，可操作性强，涵盖国内外的经典案例。同时也将初步涉及一些对于数据、事实、真相的哲学思考。

数据驱动力：企业数据分析实战

卡尔·安德森

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面对大数据这一势不可挡的时代潮流，所有企业都需要思考如何在实际工作中挖掘数据，充分发挥数据分析师的才能，进而有效地利用数据完成商业决策。本书首先讲解数据本身，重点介绍如何选择正确的数据源，确保数据的质量和可靠性，然后讨论数据分析，组织需要获取拥有必备技术和工具并能洞察数据变化的人才。接下来几章介绍具体的分析工作，包括性能分析、设计指标、A/B测试和原型讲解等，随之深入到分析价值链的下一环节：利用分析结果和数据见解做出决策。