Hướng dẫn statistical analysis python book - sách phân tích thống kê python

Do you want to understand the Data Analysis power?

Do you want to learn Python programming language?

Well, this book is for you!

This guidebook is going to dive into what you need to know to complete a deep data analysis.

This book includes:

• What the Python language is

• How we can benefit from Data Analysis, no matter what industry we are.

• How Python is able to work well with the data analysis

• How to install and use the NumPy library, one of the best extensions with Python, to help us get our data analysis done.

• How to work with the Pandas and IPython extensions so that we are able to get things done with your analysis.

• The practical uses of the data analysis to help you get it done.

• A look at the Matplotlib library to help you create some of your own visuals with your data.

• How to work with data visuals and how they are so important to your work.

• And so much more.

Even if you have never studied Python language before, you can learn it quickly.

So what are you waiting for? Go to the top of the page and click Buy Now!

Python là một ngôn ngữ lập trình cấp cao, cấp cao được biết đến với cú pháp trực quan bắt chước ngôn ngữ tự nhiên. Bạn có thể sử dụng mã Python cho nhiều tác vụ khác nhau, nhưng ba ứng dụng phổ biến bao gồm: Khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu.

Pandas có đủ để phân tích dữ liệu không?

• Pandas đóng vai trò là một trong những thư viện trụ cột của bất kỳ quy trình khoa học dữ liệu nào vì nó cho phép bạn thực hiện xử lý, lộn xộn và dữ liệu. Điều này đặc biệt quan trọng vì nhiều người xem xét giai đoạn xử lý trước dữ liệu để chiếm tới 80% thời gian của nhà khoa học dữ liệu.

• Cần bao nhiêu python cho phân tích dữ liệu?
• Đối với khoa học dữ liệu, ước tính là một phạm vi từ 3 tháng đến một năm trong khi thực hành một cách nhất quán. Nó cũng phụ thuộc vào thời gian bạn có thể dành để học Python cho khoa học dữ liệu. Nhưng có thể nói rằng hầu hết người học phải mất ít nhất 3 tháng để hoàn thành con đường học tập khoa học dữ liệu.
• Làm chủ ngôn ngữ lập trình Python và phân tích dữ liệu với hướng dẫn toàn diện này!

Nếu bạn muốn… 

Phát triển doanh nghiệp của bạn

Mục tiêu của cuốn sách này không chỉ là tìm hiểu về phân tích dữ liệu mà còn đi từ lý thuyết này đến kiến ​​thức và ứng dụng thực tế. Nói cách khác, bạn sẽ có thể hoàn thành phân tích của riêng mình, thực hiện các phương pháp của mình trong doanh nghiệp của bạn và làm chủ ngôn ngữ lập trình Python!

Đây là những gì bạn sẽ học với cuốn sách này:

• Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu và tại sao mọi doanh nghiệp và ngành công nghiệp thành công đang sử dụng nó
• Cách xử lý dữ liệu với các công cụ và kỹ thuật được sử dụng bởi các nhà khoa học dữ liệu
• Các khái niệm đằng sau chương trình Python
• Cách sử dụng quy trình của dữ liệu
• Cách sử dụng các thư viện Python như Gandas và Numpy để phân tích dữ liệu
• Tầm quan trọng của trực quan hóa dữ liệu
• Cách tạo thuật toán phân tích đúng để dự đoán xu hướng thị trường
• Cách viết mã và tạo các chương trình và cơ sở dữ liệu
• Và nhiều hơn nữa! & NBSP;

Ngay cả khi đây là lần đầu tiên bạn nghe về phân tích dữ liệu và Python, bạn vẫn có thể tìm hiểu thành công mọi thứ mà cuốn sách này cung cấp. Các hướng dẫn rất đơn giản, các phương pháp được giải thích cho các chi tiết tốt nhất và các hướng dẫn được trình bày theo từng bước. Bạn không phải là một máy tính hoặc chuyên gia toán học để phát triển kỹ năng này. Bạn chỉ cần một hướng dẫn đơn giản về các bước bạn phải thực hiện, với các giải thích nền rõ ràng để giúp bạn hiểu các bước đó. & NBSP;

Nếu bạn muốn hiện đại hóa công ty của mình và các kỹ năng của bạn, hãy tận dụng tối đa dữ liệu của bạn và trở thành một lực lượng cạnh tranh trên thị trường,

Cuộn lên, nhấp vào & nbsp; "Mua ngay với 1 nhấp chuột" và nhận bản sao của bạn ngay bây giờ!Buy Now with 1-Click", and Get Your Copy Now!

Thỉnh thoảng sau khi tôi xuất bản cuốn sách này vào năm 2012, mọi người bắt đầu sử dụng thuật ngữ Khoa học dữ liệu như một mô tả ô cho tất cả mọi thứ, từ thống kê mô tả đơn giản đến phân tích thống kê và học máy tiên tiến hơn. Hệ sinh thái nguồn mở Python để phân tích dữ liệu [hoặc khoa học dữ liệu] cũng đã mở rộng đáng kể kể từ đó. Hiện tại có nhiều cuốn sách khác tập trung cụ thể vào các phương pháp tiên tiến hơn này. Hy vọng của tôi là cuốn sách này phục vụ như là sự chuẩn bị đầy đủ để cho phép bạn chuyển sang một tài nguyên cụ thể hơn về miền.

Nội phân Chính showShow

• Phân tích dữ liệu Python - Phiên bản thứ ba
• Cuốn sách này là gì?
• Hướng dẫn và điều hướng
• Danh sách phần mềm và phần cứng
• Sản phẩm liên quan
• Làm quen với các tác giả
• Những cuốn sách khác của các tác giả
• Đề xuất và phản hồi
• Python nào là tốt nhất để phân tích dữ liệu?
• Python có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu không?
• Pandas có đủ để phân tích dữ liệu không?
• Cần bao nhiêu python cho phân tích dữ liệu?

Đối với khoa học dữ liệu, ước tính là một phạm vi từ 3 tháng đến một năm trong khi thực hành một cách nhất quán. Nó cũng phụ thuộc vào thời gian bạn có thể dành để học Python cho khoa học dữ liệu. Nhưng có thể nói rằng hầu hết người học phải mất ít nhất 3 tháng để hoàn thành con đường học tập khoa học dữ liệu.

Thỉnh thoảng sau khi tôi xuất bản cuốn sách này vào năm 2012, mọi người bắt đầu sử dụng thuật ngữ Khoa học dữ liệu như một mô tả ô cho tất cả mọi thứ, từ thống kê mô tả đơn giản đến phân tích thống kê và học máy tiên tiến hơn. Hệ sinh thái nguồn mở Python để phân tích dữ liệu [hoặc khoa học dữ liệu] cũng đã mở rộng đáng kể kể từ đó. Hiện tại có nhiều cuốn sách khác tập trung cụ thể vào các phương pháp tiên tiến hơn này. Hy vọng của tôi là cuốn sách này phục vụ như là sự chuẩn bị đầy đủ để cho phép bạn chuyển sang một tài nguyên cụ thể hơn về miền.

Nội phân Chính show

Được viết bởi Wes McKinney, người tạo ra dự án Python Pandas, cuốn sách này là một giới thiệu hiện đại, thiết thực về các công cụ khoa học dữ liệu trong Python. Nó rất lý tưởng cho các nhà phân tích mới đối với Python và cho các lập trình viên Python mới đối với khoa học dữ liệu và điện toán khoa học. Tệp dữ liệu và tài liệu liên quan có sẵn trên GitHub.

• Sử dụng sổ ghi chép ipython và jupiter để tính toán khám phá
• Tìm hiểu các tính năng cơ bản và nâng cao trong Numpy [Python số]
• Bắt đầu với các công cụ phân tích dữ liệu trong thư viện Pandas
• Sử dụng các công cụ linh hoạt để tải, làm sạch, biến đổi, hợp nhất và định hình lại dữ liệu
• Tạo trực quan hóa thông tin với matplotlib
• Áp dụng nhóm gấu trúc theo cơ sở để cắt lát, xúc xắc và tóm tắt các bộ dữ liệu
• Phân tích và thao tác dữ liệu chuỗi thời gian thường xuyên và bất thường
• Tìm hiểu cách giải quyết các vấn đề phân tích dữ liệu trong thế giới thực với các ví dụ kỹ lưỡng, chi tiết.

# Creating an array
import numpy as np
a = np.array[[2,4,6,8,10]]

print[a]

Python nào là tốt nhất để phân tích dữ liệu?

Pandas [phân tích dữ liệu Python] là phải trong vòng đời khoa học dữ liệu. Đây là thư viện Python phổ biến và được sử dụng rộng rãi nhất cho khoa học dữ liệu, cùng với sự numpy trong matplotlib. is a must in the data science life cycle. It is the most popular and widely used Python library for data science, along with NumPy in matplotlib.

Python có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu không?

Python là một ngôn ngữ lập trình cấp cao, cấp cao được biết đến với cú pháp trực quan bắt chước ngôn ngữ tự nhiên. Bạn có thể sử dụng mã Python cho nhiều tác vụ khác nhau, nhưng ba ứng dụng phổ biến bao gồm: Khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu.three popular applications include: Data science and data analysis.

Pandas có đủ để phân tích dữ liệu không?

Pandas đóng vai trò là một trong những thư viện trụ cột của bất kỳ quy trình khoa học dữ liệu nào vì nó cho phép bạn thực hiện xử lý, lộn xộn và dữ liệu. Điều này đặc biệt quan trọng vì nhiều người xem xét giai đoạn xử lý trước dữ liệu để chiếm tới 80% thời gian của nhà khoa học dữ liệu.. This is particularly important as many consider the data pre-processing stage to occupy as much as 80% of a data scientist's time.

Cần bao nhiêu python cho phân tích dữ liệu?

Đối với khoa học dữ liệu, ước tính là một phạm vi từ 3 tháng đến một năm trong khi thực hành một cách nhất quán. Nó cũng phụ thuộc vào thời gian bạn có thể dành để học Python cho khoa học dữ liệu. Nhưng có thể nói rằng hầu hết người học phải mất ít nhất 3 tháng để hoàn thành con đường học tập khoa học dữ liệu.3 months to a year while practicing consistently. It also depends on the time you can dedicate to learn Python for data science. But it can be said that most learners take at least 3 months to complete the Python for data science learning path.