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内容简介:
在统计分析领域,与Python 相比,R语言也经常被采用。有读者问到,统计分析中R语言很有名,为什么要使用 Python 呢?如果要说清楚理由,那就是,Python 是一种更通用、更强大的语言。确实,R语言是面向统汁分析开发的编程语言,所以与Python 相比,可以使用更简单和更强大的统计分析方法。然而,实际使用统计分析的场景多嵌入到一系列系统中,例如,通过 Web过滤从网络获取的数据,进行统计分析理解数据,之后再进行深度学习等,在这样的系统中,如果使用专门用于统计分析的R语言的话,就必须要和其他语言制作的应用程序进行数据交换。另外,Python不仅可以在统计分析中使用,还可以在Web和机器学习等诸多领域使用。因此,这样的系统只能在Python上进行无缝实现。
通过本书,读者可以在Python上实际处理数据的同时进行统计分析的学习,不仅能够掌握数据分析的核心思想,还能够掌握实际的数据分析技能。
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书籍介绍
在统计分析领域,与Python 相比,R语言也经常被采用。有读者问到,统计分析中R语言很有名,为什么要使用 Python 呢?如果要说清楚理由,那就是,Python 是一种更通用、更强大的语言。确实,R语言是面向统汁分析开发的编程语言,所以与Python 相比,可以使用更简单和更强大的统计分析方法。然而,实际使用统计分析的场景多嵌入到一系列系统中,例如,通过 Web过滤从网络获取的数据,进行统计分析理解数据,之后再进行深度学习等,在这样的系统中,如果使用专门用于统计分析的R语言的话,就必须要和其他语言制作的应用程序进行数据交换。另外,Python不仅可以在统计分析中使用,还可以在Web和机器学习等诸多领域使用。因此,这样的系统只能在Python上进行无缝实现。
通过本书,读者可以在Python上实际处理数据的同时进行统计分析的学习,不仅能够掌握数据分析的核心思想,还能够掌握实际的数据分析技能。
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书籍多样性:8分
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书籍清晰度:8分
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书籍真实打分
故事情节:6分
人物塑造:3分
主题深度:3分
文字风格:8分
语言运用:6分
文笔流畅:8分
思想传递:7分
知识深度:3分
知识广度:3分
实用性:9分
章节划分:5分
结构布局:4分
新颖与独特:8分
情感共鸣:6分
引人入胜:8分
现实相关:6分
沉浸感:8分
事实准确性:3分
文化贡献:5分