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python数据分析之金融欺诈行为检测
- 用python写的一个关于金融欺诈行为检测的数据分析程序，用的是回归预测模型(This is a data anlysis program for the detection of financial fraud, based on logistic regression model.)
日常运动数据分析
- 用anaconda内部的科学库进行分析运动数据，并能对数据进行分类。(Anaconda's internal science library is used to analyze the motion data and to classify the data.)
Spark快速大数据分析
- 利用Python和Spark进行海量数据的实时分析，解决商业方案(Using Python and Spark to do real-time analysis of mass data, and to solve business solutions)
pandas_code
- CS数据分析课中pandas_code代码，即插即用。(python's pandas_code in static anaylyzing)
PlaneGame_Exemple
- Python数据分析与挖掘实战--源代码 chapter3.zip(Python data analysis and mining combat - source code chapter3.zip)
Python数据分析与挖掘实战
- Python的数据分析和挖掘的案例，非常不错(Python data analysis and mining case, very good)
利用Python进行数据分析
- pandas库原作者编写，适用于初学数据分析者，主讲python的numpy、pandas、matplotlib库及如何进行数据分析(Pandas library original author, suitable for beginner data analyzer, speaker of Python's numpy, pandas, Matplotlib library and how to carry out data analysis)
数据分析入门
- Udacity数据分析纳米学位课程代码，ipython notebook打开(Udacity nano lesson code)
new_title_mining
- 利用python对新闻标题进行挖掘，并制作图云。(using Python to excavate news headlines, And make the wordcloud)
dataanalyse
- 利用pandas、numpy、scipy组建的数据分析工具。可以实现均值、频数、最大值、最小值、分位数等得统计。(Data analysis tools built by pandas, numpy and SciPy. The statistics of mean, frequency, maximum, minimum and quantile can be achieved.)
Python进行数据分析
- 《利用Python进行数据分析》讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。同时，它也是利用Python进行科学计算的实用指南（专门针对数据密集型应用）。 《利用Python进行数据分析》重点介绍了用于高效解决各种数据分析问题的Python语言和库。《利用Python进行数据分析》没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。("Python data analysis" is about the use of Python d
python数据分析 韩波
- 一本python数据分析的优秀资料 《python数据分析》(python data analysis)，作者【印尼】Ivan Idris，翻译：韩波。 本人制作的PDF图书，带目录和书签。 作为一种高级程序设计语言，Python凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言。同时，Python语言的数据分析功能也逐渐为大众所认可。, 本书是一本介绍如何用Python进行数据分析的学习指南。全书共12章，从Python程序库入门、NumPy数组、matplotlib和pa
python数据分析第二版光盘代码
- 经典的数据分析教程的源代码，可以跟着做。
利用Python进行数据分析
- 数据挖掘python语言的学习资料，包括常用算法的实现和工具的使用(Data Mining Pthon Language Learning Materials, including the Implementation of Common Algorithms and the Use of Tools)
Python for Data Analysis
- 利用python进行数据分析，英文书籍，从pandas库的数据分析工具开始利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑；利用matpIotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果；利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作；处理各种各样的时间序列数据。(Starting from the data analysis tools of pandas database, high performance tools are used to load, clea
BigDataAnalysis-master
- 大数据分析的python相关实现，具体看代码(for big data analysis)
2019年猪肉价格与猪饲料价格Python大数据分析
- 2019年猪肉价格与猪饲料价格Python大数据分析;(To judge whether the price of pork will fall in the next few months. I can afford pork for the new year)
Python机器学习基础教程(完整电子版)
- 本书是机器学习入门书，以Python语言介绍。主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的高级方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。(This book is an introduction to machine learning, introduced in Python langua
python基础数据分析实例
- 假设要分析的数据包括属性age。数据元组的年龄值为（按递增顺序）13、15、16、19、20、20、21、22、22、25、25、25、25、25、30、33、35、35、35、36、40、45、46、52、70。另外，假设一家医院用上述年龄属性对所选样本受试者的年龄和体脂数据进行测试，得到结果，并执行下列操作： 1、将上述数据保存在逗号分隔值文件中。 2、将逗号分隔值文件中的数据读入R中的变量。 3、年龄和脂肪百分比的平均、中等和标准差是多少？ 4、这个时代的模式是什么？评论数据的形式（即双峰
Python数据分析与挖掘实战
- 本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。(There are 15 chapters in this book, which are divided into two parts: the basic c