データ分析は、「「」Pythonのデータ解析とマイニング戦闘「Pythonの第2版を使用して、データ分析のために、」電子データの系統的な研究を推奨Pythonのデータを学ぶためにゼロからスタートグラフィカルな分析やデータマイニングの知識を描画、統計、線形代数を含み、解析とマイニング「電子書籍とコードのテスト。
電子書籍コード、各章の間に漸進的関係、データ分析のために、特にこの分野で電子書籍を読んだ後のPython「の練習へのエントリからPythonプログラミング」のエントリ「データ分析は、Python第2版を用いて行きました」。私は、それを注意深く読んで先頭に、再びコードをノックし、徐々に明確に、その後、ゆっくりと進行状況を知りません。
何も起動するのでもっと練習をプログラミングを学ぶために、それは、土台なしで人々のために困難ではありません。私の経験では、あなたの基盤が強くないとき、あなたはアイデアの独自のフレームワークを構築し、より多くの心、要約すると、より多く見ていることです。
「Pythonのデータ分析や実際の採掘」素人の言語Pythonのデータマイニングモデリングプロセスに導入されたメインラインは、実用性の高い電子データマイニングのアプリケーションから始まるデータ、製造や電気などの公共サービス実際の業界のケースを。
基礎、実際の記事：二つの部分に分け、「Pythonのデータ解析とマイニング戦闘」15章の合計を、。基本は、データマイニングの基本原則を紹介すばやく、一見不可解なデータマイニングを理解しながら、実際の記事は、無意識のうちに実践例を通して経験を得るために、ケースの分析によって、簡単な言葉で、データマイニングプロジェクトを1つの実ケースを記述します理論。ラベリング処理を読んで、私たちはすぐにコンピュータ上の実験により、関連するデータマイニングモデリングツールと支持ケースモデリングデータとブックをフルに活用し、作る関連する知識や理論を理解する必要があります。
電子データは、Pythonのエントリの基本的な知識をカバーし、16章を含む「Pythonのデータ解析とマイニング学習最初から」データ解析ケース（numpyのモジュールに基づいて、パンダモジュールは、前処理各種データを説明する。matplotlibのベースモジュール、seaborn一般統計グラフィックスを使用した描画処理）、データマイニング場合を説明するためのモジュール（sklearnモジュールに基づいて、転送理論は、データ・マイニング・モデルなどの回帰モデル、決定木モデル、統合モデルツリー、KNNモデル、ベイジアンモデルとしての実用的なアプリケーション、10種類を説明しますなど）。
、電子書籍のためのデータマイニングコードの入力、および学習のための理想をお勧めします。
整理的《利用Python进行数据分析第2版》电子学习书和《Python数据分析与挖掘实战》电子书完整代码、《从零开始学Python数据分析与挖掘》书代码，数据分析、数据挖掘方面的学习完整电子资料供参考:
https://www.yuque.com/baibinng/ctyewg/oi2fe6
学习Python编程，数据分析，数据挖掘，笔记代码训练，每天都在进步！