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银行业数据治理研究课题组 编
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Python数据分析 王俊
『简体书』 作者：王俊 出版：机械工业出版社 日期：2025-01-01 本书系统介绍了使用Python进行数据分析需要掌握的各项知识，涵盖了Python基础知识、网络爬虫技术、正则表达式、BeautifulSoup和JSON、词语切分、自然语言处理、使用NumPy与Pandas处理数据、数据可视化技术、MySQL、机器学习、朴素贝叶斯模型、支持向量机、随机森林、深度学习 ... |
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数据百案分析
『简体书』 作者：中国数安港 编著 出版：法律出版社 日期：2025-02-01 在数字化时代，数据合规已成为企业运营的核心议题。《数据百案分析》由中国数安港组织法律专家、企业家、信息技术专家等编写，精选了刑事、民事及行政领域的100件数据合规案例展开剖析，为企业提供了一本不可多得的实践手册。本书以企业实际需求为出发点，全面解析了各个领域的典型案件，旨在帮助企业明确法律风险，构建 ... |
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数据宝藏岛：进阶寻宝
『简体书』 作者：方海光 郑志宏 出版：人民邮电出版社 日期：2025-03-01 《数据宝藏岛：进阶寻宝》是一本专为小学低年级学生设计的人工智能进阶科普图书，旨在通过图形化的方式深入探索数据世界的奥秘，培养学生们的数据处理和分析能力。本书结合生动的实践活动和趣味性的案例，引导学生们逐步掌握数据编码、文件处理、人工智能中的数据应用等进阶知识。同时，本书也注重培养学生的创新思维和实践 ... |
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中文书目数据制作
『简体书』 作者：全国图书馆联合编目中心 国家图书馆中文采编部 编 出版：国家图书馆出版社 日期：2013-08-01 《中文书目数据制作》是由全国图书馆联合编目中心和国家图书馆中文采编部共同编写的图书馆学专业书籍，旨在为图书馆编目工作提供系统、规范的操作指南。本书内容分为三篇：第一篇为“中文书目数据制作总则”，介绍了编目工作的标准、规则及CNMARC格式；第二篇为“中文普通图书书目数据编制细则”，详细阐述了普通图书 ... |
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Stata数据分析与建模
『简体书』 作者：曹启龙、佟金萍 出版：清华大学出版社 日期：2025-04-01 本书以数据分析特别是大数据的整理、清洗、分析以及建模为主线，从基础入门到进阶分析再到实践应用，层层递进。主要内容包括软件介绍、数据重整、数据可视化、Stata软件编程基础以及不同场景下的应用。本书的特色在于软件介绍详细全面、结合教学和科研一线实际需求，教材案例内容丰富，理论与实践性较强。本书的读者以 ... |
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Python数据分析入门
『简体书』 作者：[英]何塞·安平科 出版：机械工业出版社 日期：2025-06-01 本书系统性地总结了Python 在数据分析中的应用方法，围绕数据分析所需的编程技能进行了详细的讲解与实践指导。本书从基本编程出发，逐步深入到面向对象编程、使用模块、数组操作、数据处理以及可视化数据等关键领域，幵通过丰富的示例展示了如何将Python 的核心工具高效地应用于复杂的数据分析场景。本书注重 ... |
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海量数据采集与处理
『简体书』 作者：江成、叶堂林、张京 出版：首都经济贸易大学出版社 日期：2025-04-01 本书以Python作为主要工具，着重讲解海量数据采集与处理相关内容。力求通过由浅入深、先理论基础后实践应用的思路，培养学生应用Python解决实际问题的能力。全书内容分为上、下篇共9章。上篇主要介绍数据采集的基本概念、Python开发环境、数据采集常用的两种框架Numpy和Pandas的使用；下篇对 ... |
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属性数据分析（第二版）
『简体书』 作者：丁帮俊 王静龙 王黎明 出版：高等教育出版社 日期：2025-07-01 本书共分九章，第一章介绍属性数据的描述性统计分析方法，第二章介绍分类数据的统计推断方法，第三、四和五章介绍交叉分类数据，即列联表的统计推断方法，第六章介绍逻辑斯蒂线性回归模型，第七章介绍对数线性回归模型，第八章介绍对应分析，第九章介绍贝叶斯统计推断。本书在选材时，注意到应用统计软件，例如EXCEL、 ... |
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异质性面板数据分析
『简体书』 作者：章永辉 出版：企业管理出版社 日期：2025-04-01 本书主要关注面板数据模型中异质性的处理和建模，具体涵盖了个体异、时间异质性、函数关系的异质性、以及因子结构带来的异质性。本书为实证分析中常最常用的参数结构提供了一类通用的设定检验、研究了具有群组结构的面板数据模型的识别和估计、考查了具有因子误差结构的非参数模型的估计和检验、具有局部线性动态面板数据模 ... |
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数据驱动的进化优化
『简体书』 作者：[德]金耀初[Yaochu Jin]，[中]王晗丁[Hand 出版：清华大学出版社 日期：2024-06-01 本书旨在为包括研究生和工业从业者在内的研究人员提供有关为数据驱动的进化优化而开发的最新方法的全面描述。本书共分12章，第1~4章简要介绍了优化、进化计算和机器学习中精心挑选的重要主题和方法。第5章提供了数据驱动优化的基础知识，包括启发式算法和基于获取函数的代理模型管理。第6章介绍使用多个代理模型进行 ... |
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数据驱动的机器翻译技术
『简体书』 作者：黄河燕 出版：电子工业出版社 日期：2024-07-01 机器翻译是由计算机自动将一种自然语言翻译成另一种自然语言的过程。随着语言资源规模的持续增长和计算机硬件技术的大幅提高，数据驱动的机器翻译方法逐渐获得了研究者的青睐，翻译效果取得了显著的提升。本书梳理了机器翻译的基础理论和研究进展，指出了数据驱动的机器翻译方法所面临的问题，详细介绍了具有代表性的改进方 ... |
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信号处理与数据分析
『简体书』 作者：邱天爽，郭莹 出版：科学出版社 日期：2024-08-01 本书面向非电子信息类理工科专业的硕士研究生和高年级本科生，系统介绍信号处理与数据分析的基础理论与基本应用，旨在使读者掌握信号处理与数据分析的基本理论与基本方法，并解决各领域科学研究与工程实际中的信号处理相关技术问题。全书共14章，包括信号与系统的基本原理、傅里叶理论和信号与系统的频域分析、信号与系统 ... |
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统计学与数据分析基础
『简体书』 作者：林以琳 出版：厦门大学出版社 日期：2024-09-01 本教材本着理论够用、强化应用、培养技能的原则，将统计知识与目前使用最广的Excel软件相结合，着力提高学生运用计算机解决统计问题的能力，为后续进行商务数据分析打下坚实基础。本书共有八大项目，每个项目以知识目标、能力目标、知识结构图、导入阅读讲解理论知识，以习题巩固知识，以数据分析应用案例和Excel ... |
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地学数据概率统计分析
『简体书』 作者：曾铃等 出版：科学出版社 日期：2024-11-01 《地学数据概率统计分析》是为地球科学领域的本科生量身打造的“概率与统计”教材。《地学数据概率统计分析》在传统“概率统计教程”的基础上，融入了地学各领域的专业知识。通过引入具体的地学问题，系统讲解概率统计方法，并配以丰富的地学应用实例，帮助学生在学习公共基础课程的同时，将所学知识与专业领域紧密结合。通 ... |
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Python数据可视化（第2版）
『简体书』 作者：黑马程序员 出版：人民邮电出版社 日期：2025-05-01 本书采用理论与实例相结合的形式，以Anaconda3为主要开发工具，详细讲解Python数据可视化的相关知识。全书共9章，第1章介绍数据可视化与 Matplotlib的入门知识；第2～7章全面讲解Matplotlib的核心知识，内容包括使用 Matplotlib绘制简单图表、图表辅助元素的定制、图表 ... |
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房地产数据分析与应用
『简体书』 作者：顾渐萍 周滔 出版：重庆大学出版社 日期：2025-05-01 本书是一部系统讲解房地产领域数据分析方法及决策模型的专业教材，旨在为高校学生、研究人员以及行业从业者提供全面的数据分析工具和理论指导。本书以案例为导向，结合统计方法、回归模型、时空分析和政策评估四大模块，为读者提供理论与实践相结合的学习体验。 本书第一篇聚焦房地产价格的因素相关性分析，详细介绍了统计 ... |
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数据科学难点解惑
『简体书』 作者：[墨西哥]丹尼尔 沃恩[Daniel Vaughan] 出版：中国电力出版社 日期：2025-08-01 本书的主要内容有：确保数据科学工作流程创造价值。设计可操作的、及时的和相关的指标。提供引人瞩目的叙述以获得利益相关者的支持。使用模拟确保你的机器学习算法是解决该问题的正确工具。识别、纠正和预防数据泄露。通过估计因果效应理解增量性。 ... |
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统计数据分析基础
『简体书』 作者：华冬芳 华宇哲 编 出版：科学出版社 日期：2024-06-01 本书系统地介绍了统计数据分析工作流程及统计数据分析的基本知识和基础技能。全书通过设置五个场景式项目，直观且具象地帮助读者更清晰地认识社会现象，更专业地分析财务报表，更敏锐地洞察电商数据，更全面地解读物流信息。本书涵盖的知识点包括统计、统计数据、频率分析、交叉表分析、满意度分析、指标分析、相关性分析、 ... |
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农业试验数据统计分析与实践
『简体书』 作者：李春艳，李诚编著 出版：经济管理出版社 日期：2024-08-01 《农业试验数据统计分析与实践》是根据植物生产类本科专业应用型创新人才培养目标的要求安排，针对目前农学、生物科学研究中常用的、基本的、重要的试验统计分析方法，分别介绍运用SPSS软件和Origin软件的统计分析方法。全书共十二章，包括试验资料的整理与描述、t检验、单因素方差分析、多因素方差分析、多年多 ... |
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Python数据分析与办公自动化
『简体书』 作者：李增刚、王增、董辉立 编著 出版：化学工业出版社 日期：2024-11-01 本书内容分为三个部分：第一部分详细介绍Python的语法；第二部分详细介绍Python数据处理和数据分析方面的内容，包括NumPy数组处理、Matplotlib数据可视化、Pandas数据处理、SciPy高级数据处理（如傅里叶变换、聚类算法、插值计算、数字信号处理、多项式和曲线拟合等）；第三部分介绍 ... |
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