Python統(tǒng)計分析基礎及實踐 案例豐富贈送全部源代碼 比SPSS更簡單比R語言更好學 大數(shù)據(jù)時代 數(shù)據(jù)分析與應用從入門
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《Python統(tǒng)計分析基礎及實踐》以Python 3為基礎,詳細介紹了Python在統(tǒng)計分析中的基礎知識和實踐應用,全書大致由數(shù)據(jù)整理、概率和統(tǒng)計推斷三部分組成。其中在第1章對統(tǒng)計分析對象數(shù)據(jù)的基本用語和數(shù)據(jù)的分類進行了介紹。第2~3章介紹了匯總平均值和數(shù)據(jù)方差的計算方法,進而介紹了數(shù)據(jù)可視化的方法。第4~9章介紹概率相關知識,概率是統(tǒng)計分析中不可缺少的數(shù)學知識。第10~12章介紹主要的統(tǒng)計分析方法,如參數(shù)估計、假設檢驗、回歸分析等。其中每章都用一個例子貫穿始終,提出問題并用Python編程實現(xiàn),以點帶面,可幫助讀者快速理解知識點,并通過編程讓讀者對統(tǒng)計分析建立直觀的理解。《Python統(tǒng)計分析基礎及實踐》知識點全面,內(nèi)容安排由淺入深、循序漸進,特別適合大中專院校金融、財務、統(tǒng)計、計算機、人工智能、機器學習相關專業(yè)學生學習,也適合初級科研人員、職場的數(shù)據(jù)分析人員參考學習。
本書是一本用Python學習統(tǒng)計分析的基礎讀物,每章都用一個例子貫穿始終,以點帶面,用Python編程的方式直觀理解統(tǒng)計分析。有理論,有方法,有實踐,可讓讀者快速掌握Python統(tǒng)計分析的基本技能。·大量的中小示例,通過Python編程實現(xiàn),可操作性強。·詳解數(shù)據(jù)處理、概率以及統(tǒng)計推測等統(tǒng)計分析內(nèi)容,涵蓋面廣。·代碼、圖表并輔以通俗易懂的文字,易學易用。·雙色印刷,版面精美,可使學習過程輕松愉悅。·贈送全部樣本源代碼。
谷合廣紀(作者)日本東京人,東京大學研究生院信息理工學系電子信息學專業(yè)碩士畢業(yè)后,繼續(xù)進行該專業(yè)的博士課程學習。日本職業(yè)將棋(也稱為日本象棋)手,參加獎勵會的四段聯(lián)賽,通過日本將棋界頂級棋手之一的行方尚史九段與本書監(jiān)修認識,開始對數(shù)據(jù)科學產(chǎn)生興趣,并以此為契機學習Python,目前每天都需要和Python打交道。統(tǒng)計檢驗準1級,Kaggle Recruit Challenge for Student 2017比賽第1名,SIGNATE AI邊緣競賽部門第2名,自動駕駛AI挑戰(zhàn)賽優(yōu)秀獎。辻真吾(監(jiān)修)1975年出生于日本東京,東京大學博士。本科畢業(yè)于東京大學工學部計數(shù)工學科數(shù)理工學專業(yè)。2000年3月碩士畢業(yè)后,加入一家初創(chuàng)IT風險投資公司,并作為技術骨干之一用Java進行Web應用程序開發(fā)。之后回到東京大學尖端科學技術研究中心基因組科學研究所,從事生命科學和信息科學的融合領域生物信息學的研究,2005年取得博士(工學)學位,F(xiàn)為該研究中心的特聘副教授,工作之余,還組織舉辦公共 Python 學習會,致力于Python的普及活動。吳延科(譯者)吳延科,河南省方城縣人,博士畢業(yè)于中國人民大學統(tǒng)計學專業(yè),主要從事數(shù)理統(tǒng)計的相關研究,包括分位數(shù)回歸分析,時空數(shù)據(jù)建模分析和大數(shù)據(jù)分析等,現(xiàn)任職于廣東海洋大學數(shù)學與計算機學院(軟件學院)數(shù)據(jù)科學系。