在当下这个数据驱动的时代，毫不夸张的说各行各业的商业决策和运营管理都离不开数据分析，因此数据分析已经成为当前每个人的必备技能和加分项。...对于许多初学者来讲，想要入门Python数据分析常常不知道从何下手。本文将为大家推荐一些适合零基础学习者阅读的Python数据分析入门书籍，感兴趣的话就接着看下去吧！ ?...2、《深入浅出数据分析》 推荐理由：《深入浅出数据分析》是学习数据分析最深入浅出的入门书籍之一。该书以生动形象的语言，从各个场景介绍了数据分析的方法以及应用。...通过介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境，让你成为一个数据分析专家。而且，这本书也是从numpy讲起，侧重于数据分析的各个流程，包括数据的存取、规整、可视化等等。...以上为大家整理出来的入门书籍清单都是公认的必看经典教材，大家可以选择自己喜欢的进行详细的学习，相信大家学完上面的任何一本书都能受益无穷。
不管你是数据挖掘工程师，还是数据分析师，还是算法工程师，还是数据科学家，归根结底，你每天需要面对和解决一系列有价值的数据问题，通过解决好这些数据问题以创造商业价值。...花时间掌握数据科学，这是值得的投资。 如何掌握和应用数据科学呢？本文介绍两本具有实用性的数据科学经典书籍。...，想利用Python做数据科学，强烈推荐您阅读这本书籍。...简而言之：数据导入、数据处理、数据可视化、数据变换、数据建模和数据报告等数据科学知识。 书籍封面如下： ?...【温馨提示：需要电子书籍或者想加入数据人网R语言，请加微信：luqin360】 您在阅读中，关于数据科学经典书籍，有什么需要补充的，请留言。 关于数据科学更多内容，请阅读数据科学系列文章。
整理14本python数据分析书籍，在pandas和numpy的基础上升级，主要是机器学习的Scikit-Learn，暂时不要涉及到深度学习的TensorFlow和Pytorch。
《谁说菜鸟不会数据分析》 7.4分 ? 书籍简介： 《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》内容简介：很多人看到数据分析就望而却步，担心门槛高，无法迈入数据分析的门槛。...书籍简介： 《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、...书籍简介： 还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？...5、《游戏数据分析的艺术》 53人推荐 ? 书籍简介： 《游戏数据分析的艺术》是中国游戏界第一本系统讲解了如何对游戏行业的数据进行分析的书籍。...书籍简介： 《数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用》是目前有关数据挖掘在数据化运营实践领域比较全面和系统的著作，也是诸多数据挖掘书籍中为数不多的穿插大量真实的实践应用案例和场景的著作，更是创造性地针对数据化运营中不同分析挖掘课题类型
于是就打算实际操作，通过爬虫方式爬取某东上的书籍、通过数据来帮助大家更科学、更合理的选择学习资料。...本篇文章分为上、下两篇，今天是上篇，主要分享如何爬取书籍信息 上篇主要是分享如何通过Python爬取某东上的书籍信息 下篇主要是通过对爬取的数据进行分析，帮大家寻找一些口碑和销量都不错的书籍。...经分析评论相关的数据是通过Ajax请求动态加载的，对于这种情况，直接右键选择检查， 通过NetWork抓包分析，很快就找到了评论的请求路径： ?...而我在抓取数据的时候，为了保证评论数正确性和代码的可读性，请求只携带当前书籍sku_id，返回当前书籍的评论数和好评率。_参数是时间戳，很好处理。 轻轻松松搞定了评论 ?...至此，这篇文章的上篇就分享到这里，接下来会分享下篇，主要是通过对爬到的书籍进行分析，找出性价比更搞的书籍，帮助大家在选择买书的时候可以多一份参考，少一分焦虑。
pandas import re from DataRecorder import Recorder # 记录器 def main(): 采集表 = pandas.read_excel('知乎书籍推荐帖子内容...而且为我也整理，分类了这些书籍，整理成一个容易看得懂从哪里入手的书单：石墨文档 《数据分析书单 1 AbyteofPython 1 Advanced Machine Learning with Python...1 社交网站的数据挖掘与分析（原书第3版） 1 谁说菜鸟 1 谁说菜鸟不会数据分析 1 谁说菜鸟不会数据分析（SPSS篇） 1 谁说菜鸟不会数据分析（全彩） 1 谁说菜鸟不会数据分析(入门篇) 1 谁说菜鸟不会数据分析...1 数据大泄漏：隐私保护危机与数据安全机遇 1 数据分析，企业的贤内助 1 数据分析从此不再成为障碍 1 数据分析即未来 1 数据分析咖哥十话 1 数据分析咖哥十话 从思维到实践促进运营增长 1 数据分析咖哥十话...：从思维到实践促进运营增长 1 数据分析——企业的贤内助 1 数据分析思维: 分析方法和业务知识 1 数据分析思维：分析方法和业务知识 1 数据分析通识 1 数据分析之道 1 数据化管理 (豆瓣) 1
简介 最近在学习过程中，发现了一本与空气质量数据分析有关的书，书名叫做《The openair book——Tools for air quality data analysis》，作者是：David...主要目的是填补一个明显的空白，即缺乏一套专门的、易于获取的、开源的分析空气质量数据的工具。 ?...这本书最新更新时间是2020年11月10日，并且作者承诺还会继续更新，如果有读者做空气质量相关的研究，可以研读这本书，内部包含了很多相关可视化图的绘制、相关数据获取等内容。...书中内容 简介 openair包 访问Uk空气质量数据 访问气象数据 风和污染的玫瑰图 ? 极坐标频率图 ? 百分比玫瑰图 ? 极坐标图 ? 极坐标环图 ? 时间序列图 ? 时间波动图 ?...轨迹分析 ? 条件分位数 ? 模型评估 Tylor图 实用函数库 小编有话说 当然不是这个方向的朋友也可以借鉴可视化图形的绘制方法。
数据挖掘导论 一、绪论 数据仓库：一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持决策分析。...可视化可以帮助数据分析者从不同角度探查数据和数据挖掘的结果。 数据仓库和数据挖掘的结合为决策支持系统开辟了新方向，他们是商业智能的主要组成部分。 传统的数据分析中遇到的困难 算法可伸缩性。...2、描述任务 概括数据中潜在的联系模式。如，聚类、趋势、相关、异常、轨迹。 除此之外，还有聚类分析、预测建模、关联分析、异常检测四种主要的数据挖掘任务。...关联分析：发现描述数据中强关联特征的模式。目标是以有效的方式提取最有趣的模式。 相关应用：识别用户一起访问的网页；找出具有相关功能的基因组；等等。...聚类分析：发现紧密相关的观测值组群，使得与属于不同簇的观测值相比较起来，属于同一簇的观测值相互之间尽可能类似。 相关应用：对相关顾客分组；等等。
后面的章节涉及的范围比较广，接口设计、插件架构、领域驱动、CQRS、事件源架构等都有涉及到，作为一个入门的架构书籍还是非常不错。 如果你又是从事 .NET 开发，那这本书就更适合了。...后来公众号文章整理出版成书，便入手了一本，读起来很轻松，相比较经典的大部头算法书籍，这本书能很容易理解和读进去。...本书讲了领导力发展的六个阶段，从管理自我到集团的首席执行官，从管理技能、时间管理能力、工作理念进行分析。...这是一本开源入门必读书籍。 在互联网世界里，有一种与传统软件开发模式（大教堂模式）截然不同的全新的模式：集市模式。 大教堂模式是封闭的、垂直的、集中式的开发模式。...我希望拙作（《时间简史》）和本书一样使人们觉得，他们不必自处于伟大的智慧及哲学的问题之外” 这本书形式上是作者罗伯特带着儿子骑摩托车穿行美国的游记，实质是能给我们带来思考的哲学书籍。
《Linux设备驱动》 -- 也就是我们所说的LDD3了； 适合一定基础的人阅读，深入学习Linux不可或缺的知识； 《UNIX环境高级编程》 这本书并不...
作者丨赵静来源丨华章计算机（hzbook_jsj） DB-Engines最近发布了2021年4月份的数据库排名。该网站根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名，实时统计了370种数据库的排名指数。...▲2021年4月键第21-50名排名情况 较去年同期涨幅最大的依旧是Snowflake，前进了70名，具体分析可查看DB-Engines 3月数据库排名。...今日头条内部用ClickHouse来做用户行为分析，内部一共几千个ClickHouse节点，单集群最大1200节点，总数据量几十PB，日增原始数据300TB左右。...腾讯内部用ClickHouse做游戏数据分析，并且为之建立了一整套监控运维体系 携程内部从18年7月份开始接入试用，目前80%的业务都跑在ClickHouse上。...▲2021年4月键第51-100名排名情况 第51-100名的排名情况详见上图，这份榜单分析旨在为数据库相关从业人员提供一个技术方向的参考，其中涉及到的排名情况并非基于产品的技术先进程度或市场占有率等因素
书中作者还给了一个关于思考的豆列： https://www.douban.com/doulist/127649/#/ 软技能 《软技能》是一本写给技术人员的非技术类书籍，即使你不写代码，读读这本书也可以受益不少...有效需求分析 从书中的一些案例可以看出，作者擅长 ToB 软件的需求分析，如果您是从事的 ToB 软件的相关工作，那阅读本书时会有更多的共鸣。...只是为了好玩 之前看技术书籍比较多，这好像是看的第一本自传。 如果你是一个程序员，那么你一定知道林纳斯，他创造了 Linux 和 Git ，这两个东西我们日常工作经常在使用。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 尝试并理解描述每个年龄段的书籍的基本功能会很有趣，我们是否可以找到一条规则，根据给定的描述，我们可以自动为新书分配年龄段？...数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
《深入浅出面向对象分析与设计》 这本书跟《Head Frist 设计模式》都是出自“Head First”系列，写作风格也相同，不过也略显啰嗦。...从书名中我们就可以看出，这本书主要是讲面向对象分析和设计。 实际上，很多关于面向对象分析和设计书籍都侧重讲 UML，讲得真的好的书籍却并不多。...除此之外，我觉得面向对象分析和设计的理论知识并不多，关键还是实践。所以，如果你工作比较忙，看我的专栏就足够了。如果你特别想系统地学一下的话，看看这本书也完全足够了。 5....如果说数据结构和算法是教你如何写出高效的代码，那设计模式讲的就是如何写出可扩展、可读、可维护的高质量代码。因为代码光 “够用” 是远远不够的，还要 “好用”。...我是王争，《数据结构与算法之美》作者，前 Google 工程师，我干过架构、做过产品、带过团队、创过业，最后发现还是喜欢写代码。工作十多年，始终没有脱离编码第一线。
Taleb 的大名就不用多说了，《The Black Swan》, 《Fooled By Randomness》, 《The Bed of Procrustes...
对于深度学习框架而言，PyTorch是一匹十足的黑马，虽然Tensorflow依然占据着老大哥的位置，但是从2019年的各项数据显示PyTorch大有一飞冲天之势。...小编在这里给大家盘点一下PyTorch比较好的入门书籍，方便大家查阅学习。 01 深度学习框架PyTorch：入门与实践 ?
范围包括： 工作相关的书：包含编程语言、架构、管理等 人物传记 自我提升：思维、认知 闲书 数据密集型应用系统设计 最早知道这本书是因为左耳朵耗子的推荐，当天就下单了，挑着看的，现在还没完全看完。...对于一个应用系统来说，如果 “数据“ 是其成败决定性因素，包括数据的规模 、数据的复杂度或者数据产生与变化的速率等， 我们就可以称为 “数据密集型应用系统”。 我们平时做的大多数系统大多都是此类。...用户通过一个请求访问内存、缓存、消息、数据库、硬盘等数据介质中的数据，然后经过一系列逻辑处理，最终返回给用户。...这本书和《底层逻辑》我觉得也可以对比着来看，同样一个事情找几本相关的书籍交叉着看，能看到更多的维度和角色，理解会更深刻。
昨天，ppip同学留言： 你的js主要是用什么材料学的？推荐用哪本教程呢？ 我想了一下，发现自己还真的读过不少书。我在这里做一个总结，希望对想学习Javasc...
原作者 Radhouane Aniba 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 如何选书 选择一本合适的数据科学书至关重要，一本不适合的书会浪费你的时间以及精力。...感兴趣的书籍 数据科学有很多好书，在本文末尾，我列出了39本我所读过的数据分析书籍。如果列表中没有涵盖你认为优质的书，请给我留言。 详细的回顾 一次回顾一堆书是一个艰巨的任务。...我们可以构建独立的模块，当中的内容可以不具备相关性，但还是属于数据科学分析流程的内容。单独阐述这些概念不需按照顺序。 另一方面，人们可以通过以难度递增的顺序来构建内容，就像大多数教学书籍中一样。...大多数时候，这些作者写的不是一般的数据科学书籍，而是他们的研究的一部分。他们的目标受众也比较狭窄。另一方面，一些作者针对数据科学教学，关注的是基本的和全局的部分，而不是细节。...这类书籍常常涉及使用R语言或Python的回归，分类，以及使用模块进行数据分析等等。 通过封面判断一本书？ 大多数人都说不要这么做。但我不认同这点。我们会用封面来判断一本书的好坏吗？
入门的第一步是学习一些经典课程并配套经典书籍，一般来说这个过程在半年之内比较合适。在这个部分我介绍的课程和书籍都属于难度非常低的，对数学和编程都没什么太大的要求。...这本书更适合作为学校的教材或者中阶读者自学使用，入门时学习这本书籍难度稍微偏高了一些。
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