Pre -Sale Honghuangjia Python Тезисы Статистика Статистика Пяти Юг
Цена: 2 990руб. (¥141.5)
Артикул: 673518754010
Доставка по Китаю (НЕ включена в цену):
106 руб. (¥5)
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товараПродавец:拓特图书专营店
Адрес:Чжэцзян
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥751 585руб.
¥29.9632руб.
¥87.51 849руб.
¥25529руб.
Статистический анализ данных Python Paper
Автор: Хонг Хуанджия
Издательство: Вулин
Дата публикации: 2022/04/10
Язык: традиционный китайский
ISBN: 9786263177246
Технические характеристики: Pacific/464 страниц /19x26x2.32cm/ обычный уровень/монохромная печать/монохромная печать/
Место издательства: Тайвань, Китай, Китай
Используйте Python для анализа данных, позвольте данным говорить и эффективно достигайте целей статьи.
⊙ Статистический анализ начинающих*практические руководства Jiajia, Теория эссенции + рука -ручная операция.
Содержание охватывает повествовательную статистику, статистику вывода и непараметрическое тестирование, обычно используемое в написании тезисов, и распространяется на режим структурного уравнения. Это особенно полезно для аспирантов, которым необходимо писать документы, но не знакомы со статистическими методами.
⊙ Студенты и исследователи в области социальных наук, особенно анализ анкет, многопаристых исследований, экспериментального дизайна и статистических курсов в опросе вопросника при применении основных и докторских количественных исследовательских работ.
Требуемые статистические методы анализа здесь!
Ограниченные доступностью программных инструментов, исследователи могут столкнуться с дилеммой наличия достаточного количества данных, но отсутствия профессиональных инструментов статистического анализа.Python, представленный в этой книге, представляет собой программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое решает проблему высокой стоимости исследований и трудностей с получением программного обеспечения для статистического анализа. Это обеспечивает большое удобство и доступность академической работы и может помочь улучшить профессиональные исследовательские возможности.
Python имеет широкий спектр приложений, таких как использование веб-сканеров для сбора данных в реальном времени для анализа больших данных, написание программ для увеличения глубины и широты исследований по темам и более глубокие попытки использования этого инструмента для выполнения работы по анализу данных и получения хороших результатов.Содержание книги объясняет основные понятия в соответствующем разделе статистики и фокусируется на пошаговых этапах обучения анализу данных, чтобы новички или те, кому нужна статья, могли просто действовать в соответствии с содержанием и достичь цели эффективного статистического анализа бумажных данных.
⊙ Статистический анализ начинающих*практические руководства Jiajia, Теория эссенции + рука -ручная операция.
Содержание охватывает повествовательную статистику, статистику вывода и непараметрическое тестирование, обычно используемое в написании тезисов, и распространяется на режим структурного уравнения. Это особенно полезно для аспирантов, которым необходимо писать документы, но не знакомы со статистическими методами.
⊙ Студенты и исследователи в области социальных наук, особенно анализ анкет, многопаристых исследований, экспериментального дизайна и статистических курсов в опросе вопросника при применении основных и докторских количественных исследовательских работ.
Требуемые статистические методы анализа здесь!
Ограниченные доступностью программных инструментов, исследователи могут столкнуться с дилеммой наличия достаточного количества данных, но отсутствия профессиональных инструментов статистического анализа.Python, представленный в этой книге, представляет собой программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое решает проблему высокой стоимости исследований и трудностей с получением программного обеспечения для статистического анализа. Это обеспечивает большое удобство и доступность академической работы и может помочь улучшить профессиональные исследовательские возможности.
Python имеет широкий спектр приложений, таких как использование веб-сканеров для сбора данных в реальном времени для анализа больших данных, написание программ для увеличения глубины и широты исследований по темам и более глубокие попытки использования этого инструмента для выполнения работы по анализу данных и получения хороших результатов.Содержание книги объясняет основные понятия в соответствующем разделе статистики и фокусируется на пошаговых этапах обучения анализу данных, чтобы новички или те, кому нужна статья, могли просто действовать в соответствии с содержанием и достичь цели эффективного статистического анализа бумажных данных.
Глава 1 Введение программного обеспечения Python
1.1 Development
1.2 Установить программное обеспечение Python
1.3 Концепция интеграции среды разработки
1.4 Модуль управления Anaconda
1,5 обычно используемая интегрированная среда разработки
Python Hand Grands
Глава 2 Измерение и создание данных
2.1 Статистика и измерение данных
2.2 Заведение данных и кодовая книга
2.3 Вход данных и хранилища данных
Python Hand Randse Teaching 02: Информация о файле CSV
Глава 3 Библиотека Пандас Пандас для анализа данных
3.1 Введение в библиотеку Python Pandas
3.2 Модули, пакеты и библиотеки инструментов
3.3 Модуль загрузки и комплект
3.4 Панды читайте информацию
3.5 Просмотр данных и базовые операции
Python Hand Randse Teaching 03: Чтение данных и вывод данных
Глава 4 ПАНДА ДАННЫХ ПАНД
4.1 Обзор информации о пандах
4.2 Проверка данных Pandas
4.3 Уборка информации о пандах
4.4 Преобразование данных Pandas
4.5 Статистика данных Pandas
4.6 Панды Результат файла хранилища
Пошаговое руководство по Python 04: Численные вычисления и новые метки строк
Глава 5 Многочисленные анализ и визуализацию данных: Numpy и Matplotlib
5.1 Почему это нужно визуализировать?
5.2 Basic Ndarry Array и операции Numpy
5.3 Matplotlib Visual Kit Application
Python Hand Randse Teaching 05: Визуализация данных
Глава 6 Средняя проверка
6.1 Концепция Т -тестирования
6.2 Испытание t -теста
Python Hand Randse Teaching 06: Независимый образец t -тест
Глава 7 Анализ мутанта
7.1 Концепция анализа чисел мутации
7.2 Анализ количества моном повторения однофакторного
7.3 АНАЛИЗ ОДНОКОГО НОМЕРА мутации
7.4 Анализ числа двух факторной мутации
7.5 Анализ числа двух факторных мутаций: смешанный дизайн
Python Hand Grands
Глава 8 НЕПАРАМЕТРЫ
8.1 Концепция непараметрового тестирования
8.2 непараметрами двух групп независимых образцов
8.3 НЕПАРАМЕТЕРНЫЙ Тест нескольких групп образцов
Python Hand Randse Teaching 08: нерапаметр тестирование
Глава 9 Связанный и регрессионный анализ
9.1 Концепция связанного анализа
9.2 Производство соответствующего анализа
9.3 Концепция анализа линейной регрессии
9.4 Выполнение линейного регрессионного анализа
Python Hand Randse Teaching 09: Анализ множественного регрессии
Глава 10 Анализ проекта и доверие
10.1 Концепция и выполнение анализа проекта
10.2 Концепция и выполнение анализа надежности
Python Hand Randse Teaching 10: Анализ проекта и анализ доверия
Глава 11 Анализ факторов
11.1 Концепция анализа факторов
11.2 Факторный анализ и выполнение
Python Hand Grand Leaching 11: Анализ факторов
Глава 12 Анализ информации о категории
12.1 Концепция анализа данных категории
12.2 Проверка теста колоды
Python Hand Randse Teaching 12: Cardi Independence Test
Глава 13 Режим структурного уравнения
13.1 Концепция анализа факторов проверки
13.2. Проверка анализа факторов проверки
13.3 Концепция режима структурного уравнения
13.4 Выполнение режима структурного уравнения
Python Hand Randse Teaching 13: Анализ факторов проверки
1.1 Development
1.2 Установить программное обеспечение Python
1.3 Концепция интеграции среды разработки
1.4 Модуль управления Anaconda
1,5 обычно используемая интегрированная среда разработки
Python Hand Grands
Глава 2 Измерение и создание данных
2.1 Статистика и измерение данных
2.2 Заведение данных и кодовая книга
2.3 Вход данных и хранилища данных
Python Hand Randse Teaching 02: Информация о файле CSV
Глава 3 Библиотека Пандас Пандас для анализа данных
3.1 Введение в библиотеку Python Pandas
3.2 Модули, пакеты и библиотеки инструментов
3.3 Модуль загрузки и комплект
3.4 Панды читайте информацию
3.5 Просмотр данных и базовые операции
Python Hand Randse Teaching 03: Чтение данных и вывод данных
Глава 4 ПАНДА ДАННЫХ ПАНД
4.1 Обзор информации о пандах
4.2 Проверка данных Pandas
4.3 Уборка информации о пандах
4.4 Преобразование данных Pandas
4.5 Статистика данных Pandas
4.6 Панды Результат файла хранилища
Пошаговое руководство по Python 04: Численные вычисления и новые метки строк
Глава 5 Многочисленные анализ и визуализацию данных: Numpy и Matplotlib
5.1 Почему это нужно визуализировать?
5.2 Basic Ndarry Array и операции Numpy
5.3 Matplotlib Visual Kit Application
Python Hand Randse Teaching 05: Визуализация данных
Глава 6 Средняя проверка
6.1 Концепция Т -тестирования
6.2 Испытание t -теста
Python Hand Randse Teaching 06: Независимый образец t -тест
Глава 7 Анализ мутанта
7.1 Концепция анализа чисел мутации
7.2 Анализ количества моном повторения однофакторного
7.3 АНАЛИЗ ОДНОКОГО НОМЕРА мутации
7.4 Анализ числа двух факторной мутации
7.5 Анализ числа двух факторных мутаций: смешанный дизайн
Python Hand Grands
Глава 8 НЕПАРАМЕТРЫ
8.1 Концепция непараметрового тестирования
8.2 непараметрами двух групп независимых образцов
8.3 НЕПАРАМЕТЕРНЫЙ Тест нескольких групп образцов
Python Hand Randse Teaching 08: нерапаметр тестирование
Глава 9 Связанный и регрессионный анализ
9.1 Концепция связанного анализа
9.2 Производство соответствующего анализа
9.3 Концепция анализа линейной регрессии
9.4 Выполнение линейного регрессионного анализа
Python Hand Randse Teaching 09: Анализ множественного регрессии
Глава 10 Анализ проекта и доверие
10.1 Концепция и выполнение анализа проекта
10.2 Концепция и выполнение анализа надежности
Python Hand Randse Teaching 10: Анализ проекта и анализ доверия
Глава 11 Анализ факторов
11.1 Концепция анализа факторов
11.2 Факторный анализ и выполнение
Python Hand Grand Leaching 11: Анализ факторов
Глава 12 Анализ информации о категории
12.1 Концепция анализа данных категории
12.2 Проверка теста колоды
Python Hand Randse Teaching 12: Cardi Independence Test
Глава 13 Режим структурного уравнения
13.1 Концепция анализа факторов проверки
13.2. Проверка анализа факторов проверки
13.3 Концепция режима структурного уравнения
13.4 Выполнение режима структурного уравнения
Python Hand Randse Teaching 13: Анализ факторов проверки
