數據分析學習資料《利用Python進行數據分析第2版》+《Python數據分析與挖掘實戰》+《從零開始學Python數據分析與挖掘》

數據分析涉及統計學、線性代數、圖形分析繪製、數據挖掘等知識，推薦系統學習電子資料《利用Python進行數據分析第2版》、《Python數據分析與挖掘實戰》、《從零開始學Python數據分析與挖掘》電子書和代碼測試。

 

《利用Python進行數據分析第2版》電子書代碼，每一章之間有遞進關係，適合在Python入門《Python編程從入門到實踐》電子書以後閱讀，本專門針對數據分析領域的。我細緻地讀了一遍，敲了一遍代碼，一開始沒有頭緒，進展緩慢，後來逐漸明朗了。

學習編程要多實踐，這對沒有基礎的人來講有困難，由於無從下手。個人體會是，在你基礎不牢的時候，就多看，多記，多總結，搭建本身的思路框架。

 

《Python數據分析與挖掘實戰》電子資料，從數據挖掘的應用出發，以電力製造以及公共服務等行業真實案例爲主線，深刻淺出介紹Python數據挖掘建模過程，實踐性極強。

《Python數據分析與挖掘實戰》共15章，分兩個部分：基礎篇、實戰篇。基礎篇介紹了數據挖掘的基本原理，實戰篇介紹了一個個真實案例，經過對案例深刻淺出的剖析，在不知不覺中經過案例實踐得到數據挖掘項目經驗，同時快速領悟看似難懂的數據挖掘理論。在閱讀標記過程當中，應充分利用隨書配套的案例建模數據，藉助相關的數據挖掘建模工具，經過上機實驗，以快速理解相關知識與理論。

《從零開始學Python數據分析與挖掘》電子資料包含16個章節，內容涉及Python的基礎入門知識，數據分析案例(基於numpy模塊，pandas模塊的各類數據預處理的講解；基於matplotlib模塊，seaborn模塊講解經常使用統計圖形的繪製過程)，數據挖掘案例(基於sklearn模塊，傳遞十種數據挖掘模型的理論講解和應用實戰，如迴歸模型，決策樹模型，集成樹模型，knn模型，貝葉斯模型等)。

，很是適合入門數據挖掘的電子書代碼，值得推薦和學習。

整理的《利用Python進行數據分析第2版》電子學習書和《Python數據分析與挖掘實戰》電子書完整代碼、《從零開始學Python數據分析與挖掘》書代碼，數據分析、數據挖掘方面的學習完整電子資料供參考:

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