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内容简介:
《Python统计分析基础及实践》以Pytho3为基础,详细介绍了Python在统计分析中的基础知识和实践应用,全书大致
由数据整理、概率和统计推断三部分组成。其中在章对统计分析对象——数据的基本用语和数据的分类进行了介绍。
第2~3章介绍了汇总平均值和数据方差的计算方法,进而介绍了数据可视化的方法。第4~9章介绍概率相关知识,概率是
统计分析中不可缺少的数学知识。0~12章介绍主要的统计分析方法,如参数估计、假设检验、回归分析等。其中每章
都用一个例子贯穿始终,提出问题并用Python编程实现,以点带面,可帮助读者快速理解知识点,并通过编程让读者对统
计分析建立直观的理解。
《Python统计分析基础及实践》知识点全面,内容安排由浅入深、循序渐进,特别适合大中专院校金融、财务、统计、
计算机、人工智能、机器学习相关专业学生学习,也适合初级科研人员、职场的数据分析人员参考学习。
书籍目录:
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作者介绍:
谷合广纪(作者)
日本东京人,东京大学研究生院信息理工学系电子信息学专业硕士毕业后,继续进行该专业的博士课程学习。日本职业将棋(也称为日本象棋)手,参加奖励会的四段联赛,通过日本将棋界棋手之一的行方尚史九段与本书监修认识,开始对数据科学产生兴趣,并以此为契机学习Python,目前每天都需要和Python打交道。统计检验准1级,Kaggle Recruit Challenge for Student 2017比赛摘得桂冠,SIGNATE AI边缘竞赛部门第2名,自动驾驶AI挑战赛奖。
辻真吾(监修)
1975年出生于日本东京,东京大学博士。本科毕业于东京大学工学部计数工学科数理工学专业。2000年3月硕士毕业后,加入一家初创IT风险投资公司,并作为技术骨干之一用Java进行Web应用程序开发。之后回到东京大学尖端科学技术研究中心基因组科学研究所,从事生命科学和信息科学的融合领域——生物信息学的研究,2005年取得博士(工学)学位。现为该研究中心的特聘副教授,工作之余,还组织举办“公共 Pytho学习会”,致力于Python的普及活动。
吴延科(译者)
吴延科,河南省方城县人,博士毕业于中国人民大学统计学专业,主要从事数理统计的相关研究,包括分位数回归分析,时空数据建模分析和大数据分析等,现任职于广东海洋大学数学与计算机学院(软件学院)数据科学系。
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原文赏析:
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其它内容:
编辑推荐
本书是一本用Python学习统计分析的基础读物,每章都用一个例子贯穿始终,以点带面,用Python编程的方式直观理解统计分析。有理论,有方法,有实践,可让读者快速掌握Python统计分析的基本技能。
大量的中小示例,通过Python编程实现,可操作性强。
详解数据处理、概率以及统计推测等统计分析内容,涵盖面广。
代码、图表并辅以通俗易懂的文字,易学易用。
版面精美,双色印刷,可使学习过程轻松愉悦。
赠送样本源代码。
书籍介绍
在统计分析领域,与Python 相比,R语言也经常被采用。有读者问到,统计分析中R语言很有名,为什么要使用 Python 呢?如果要说清楚理由,那就是,Python 是一种更通用、更强大的语言。确实,R语言是面向统汁分析开发的编程语言,所以与Python 相比,可以使用更简单和更强大的统计分析方法。然而,实际使用统计分析的场景多嵌入到一系列系统中,例如,通过 Web过滤从网络获取的数据,进行统计分析理解数据,之后再进行深度学习等,在这样的系统中,如果使用专门用于统计分析的R语言的话,就必须要和其他语言制作的应用程序进行数据交换。另外,Python不仅可以在统计分析中使用,还可以在Web和机器学习等诸多领域使用。因此,这样的系统只能在Python上进行无缝实现。
通过本书,读者可以在Python上实际处理数据的同时进行统计分析的学习,不仅能够掌握数据分析的核心思想,还能够掌握实际的数据分析技能。
网站评分
书籍多样性:8分
书籍信息完全性:7分
网站更新速度:6分
使用便利性:4分
书籍清晰度:7分
书籍格式兼容性:8分
是否包含广告:7分
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稳定性:3分
搜索功能:7分
下载便捷性:4分
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书籍真实打分
故事情节:6分
人物塑造:7分
主题深度:3分
文字风格:3分
语言运用:4分
文笔流畅:5分
思想传递:6分
知识深度:7分
知识广度:5分
实用性:7分
章节划分:7分
结构布局:7分
新颖与独特:9分
情感共鸣:8分
引人入胜:9分
现实相关:5分
沉浸感:9分
事实准确性:6分
文化贡献:6分