分析入門pdf

『壹』 《復分析基礎及工程應用》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《復分析基礎及工程應用》（薩夫）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：復分析基礎及工程應用

作者：薩夫

譯者：高宗生

豆瓣評分：8.6

出版社：機械工業出版社

出版年份：2007-1

頁數：388

內容簡介：

本書系統而全面地介紹了復分析的基本理論和方法及其在工程問題上的應用，且注重理論與實際密切結合。全書共分八章：復數，解析函數，初等函數，復積分，解析函數的級數表示，留數理論，共形映射，應用數學的變換。為了便於讀者掌握本書的主要內容，在每章後面都給出了小結和參考文獻，並且配備了大量的例題和練習，書末附有練習答案和提示。

本書內容豐富，理論嚴謹，講解透徹，可作為高等院校高年級本科生和研究生復分析課程的教材或教學參考書，還可供需要復變函數知識的工程技術人員參考。

本書全面介紹復變理論及其在當今工程問題上的應用，理論與實際應用密切結合，對工程類學科的學生來說，這種方式使數學方法更具生動性。本書的主要特點：

結合使用MATLAB工具箱：使復雜算術運算及保形映射更加可視化。

闡述對復函數在線性分析中的用途的最新闡述：為學生提供了交流電路、運動學及信號處理等應用的另一種視角。

介紹茹利亞集：使學生熟悉復分析研究的最新論題。

以兩種可選的方式給出了柯西定理：提供了更易子可視化、更易子應用到特定情況的方法。

對數值保形映射的高可讀性闡述：這對現代技術領域中的應用非常重要，與其他數學領域也密切相關。

給出在實際工程問題中的應用：吸引並幫助學生靈活應用數學方法。

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《經濟分析基礎》（[美] 保羅·薩繆爾森）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：經濟分析基礎

作者：[美] 保羅·薩繆爾森

譯者：何耀

豆瓣評分：9.6

出版社：東北財經大學出版社

出版年份：2006-12

頁數：366

內容簡介：

薩繆爾森的《經濟分析基礎》（以下簡稱《基礎》）最早成文於1937一1938年，1941年以論文的形式發表。它是現代西方數理經濟學的早期代表作之一。這部著作與其他少數幾本著作（如希克斯的《價值與資本》（1939年）和紐曼發表於20和40年代的著作）共同為現代西方數理經濟學奠定了基礎。按照西方經濟學界的看法，西方經濟學從用20世紀30年代以前的語言表達和圖解式的分析方法轉變為用現代數理經濟分析方法這一重大發展過程，薩繆爾森作出了具有開創性的貢獻。可以說，他所作的貢獻比其他任何人都要大。薩繆爾森對西方經濟學的發展集中地反映在他的《基礎》一書中。《基礎》出版以來將近半個世紀的時間里，使用高深數學的風氣一直盛行於西方經濟學界，這種現象的出現被人歸因於《基礎》的問世。《基礎》在西方經濟學中成了一部劃時代的著作，甚至有的人把它奉為現代數理經濟學的「聖經」。它所開創的數學形式主義與新古典理論相互綜合的分析方法：新古典綜合分析，在歐美經濟學界一直占居著主導地位。以薩繆爾森為代表人物的新古典綜合派也一直是西方經濟學的主流學派。薩繆爾森本人亦於1970年榮獲諾貝爾經濟學紀念獎金，成為美國獲得諾貝爾經濟學獎的第一人。

『叄』 《SPSS統計分析從入門到精通》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《SPSS統計分析從入門到精通》（杜強）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：SPSS統計分析從入門到精通

作者：杜強

豆瓣評分：7.3

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2009-3

頁數：580

內容簡介：

《SPSS統計分析從入門到精通》基於SPSS個人版本SPSS 15.0 for Windows編寫，致力於使讀者全面了解SPSS，了解和學習如何使用SPSS進行數據融合、數據分析、結果展示等工作，《SPSS統計分析從入門到精通》介紹的是SPSS的窗口和對話框操作方式，著重於SPSS分析軟體的實際應用。全書25章，分4個部分。第1-3章重點講解了數據和文件的管理操作，以及SPSS系統環境的設置。第4-18章主要介紹各種統計分析方法及其對應SPSS過程的操作方式，包括描述性統計、均值比較、一般線性模型、相關分析、回歸分析、對數線性模型、聚類分析、生存分析、時間序列分析、多重響應分析等幾大類。第19章介紹各種統計圖形的生成和編輯。第20-25章列舉了用SPSS處理多種行業數據的案例，包括：上市公司財務數據分析、影響匯率的因素分析、多因素試驗設計等多方面的應用。

『肆』 《精神分析入門》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《精神分析入門》（查爾斯·布倫納）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：精神分析入門

作者：查爾斯·布倫納

譯者：楊華渝

豆瓣評分：8.8

出版社：北京出版社

出版年份：2000-7-1

頁數：264

內容簡介：作者用通俗的語言闡述了精神分析的潛意識、內驅力、心理結構、夢、心理沖突、神經症的病理心理基礎，以及日常生活中心理現象等基本理論。

對從事心理學及醫學的專業人員具有指導作用，亦可幫助普通讀者了解自己，增強心理素質。

『伍』 ANSYS 12.0多物理耦合場有限元分析從入門到精通，你有pdf版的了嗎給我一份吧，萬分感謝。

『陸』 求一本書《博弈論戰略分析入門》pdf版的，有的朋友們發給我一份唄，謝謝啦。有的話請私信我，讀書讓你

『柒』 python數據分析與應用-Python數據分析與應用 PDF 內部全資料版

給大家帶來的一篇關於Python數據相關的電子書資源，介紹了關於Python方面的內容，本書是由人民郵電出版社出版，格式為PDF，資源大小281 MB，黃紅梅 張良均編寫，目前豆瓣、亞馬遜、當當、京東等電子書綜合評分為：7.8。

內容介紹

目錄

第1章Python數據分析概述1

任務1.1認識數據分析1

1.1.1掌握數據分析的概念2

1.1.2掌握數據分析的流程2

1.1.3了解數據分析應用場景4

任務1.2熟悉Python數據分析的工具5

1.2.1了解數據分析常用工具6

1.2.2了解Python數據分析的優勢7

1.2.3了解Python數據分析常用類庫7

任務1.3安裝Python的Anaconda發行版9

1.3.1了解Python的Anaconda發行版9

1.3.2在Windows系統中安裝Anaconda9

1.3.3在Linux系統中安裝Anaconda12

任務1.4掌握Jupyter Notebook常用功能14

1.4.1掌握Jupyter Notebook的基本功能14

1.4.2掌握Jupyter Notebook的高 級功能16

小結19

課後習題19

第2章NumPy數值計算基礎21

任務2.1掌握NumPy數組對象ndarray21

2.1.1創建數組對象21

2.1.2生成隨機數27

2.1.3通過索引訪問數組29

2.1.4變換數組的形態31

任務2.2掌握NumPy矩陣與通用函數34

2.2.1創建NumPy矩陣34

2.2.2掌握ufunc函數37

任務2.3利用NumPy進行統計分析41

2.3.1讀/寫文件41

2.3.2使用函數進行簡單的統計分析44

2.3.3任務實現48

小結50

實訓50

實訓1創建數組並進行運算50

實訓2創建一個國際象棋的棋盤50

課後習題51

第3章Matplotlib數據可視化基礎52

任務3.1掌握繪圖基礎語法與常用參數52

3.1.1掌握pyplot基礎語法53

3.1.2設置pyplot的動態rc參數56

任務3.2分析特徵間的關系59

3.2.1繪制散點圖59

3.2.2繪制折線圖62

3.2.3任務實現65

任務3.3分析特徵內部數據分布與分散狀況68

3.3.1繪制直方圖68

3.3.2繪制餅圖70

3.3.3繪制箱線圖71

3.3.4任務實現73

小結77

實訓78

實訓1分析1996 2015年人口數據特徵間的關系78

實訓2分析1996 2015年人口數據各個特徵的分布與分散狀況78

課後習題79

第4章pandas統計分析基礎80

任務4.1讀/寫不同數據源的數據80

4.1.1讀/寫資料庫數據80

4.1.2讀/寫文本文件83

4.1.3讀/寫Excel文件87

4.1.4任務實現88

任務4.2掌握DataFrame的常用操作89

4.2.1查看DataFrame的常用屬性89

4.2.2查改增刪DataFrame數據91

4.2.3描述分析DataFrame數據101

4.2.4任務實現104

任務4.3轉換與處理時間序列數據107

4.3.1轉換字元串時間為標准時間107

4.3.2提取時間序列數據信息109

4.3.3加減時間數據110

4.3.4任務實現111

任務4.4使用分組聚合進行組內計算113

4.4.1使用groupby方法拆分數據114

4.4.2使用agg方法聚合數據116

4.4.3使用apply方法聚合數據119

4.4.4使用transform方法聚合數據121

4.4.5任務實現121

任務4.5創建透視表與交叉表123

4.5.1使用pivot_table函數創建透視表123

4.5.2使用crosstab函數創建交叉表127

4.5.3任務實現128

小結130

實訓130

實訓1讀取並查看P2P網路貸款數據主表的基本信息130

實訓2提取用戶信息更新表和登錄信息表的時間信息130

實訓3使用分組聚合方法進一步分析用戶信息更新表和登錄信息表131

實訓4對用戶信息更新表和登錄信息表進行長寬表轉換131

課後習題131

第5章使用pandas進行數據預處理133

任務5.1合並數據133

5.1.1堆疊合並數據133

5.1.2主鍵合並數據136

5.1.3重疊合並數據139

5.1.4任務實現140

任務5.2清洗數據141

5.2.1檢測與處理重復值141

5.2.2檢測與處理缺失值146

5.2.3檢測與處理異常值149

5.2.4任務實現152

任務5.3標准化數據154

5.3.1離差標准化數據154

5.3.2標准差標准化數據155

5.3.3小數定標標准化數據156

5.3.4任務實現157

任務5.4轉換數據158

5.4.1啞變數處理類別型數據158

5.4.2離散化連續型數據160

5.4.3任務實現162

小結163

實訓164

實訓1插補用戶用電量數據缺失值164

實訓2合並線損、用電量趨勢與線路告警數據164

實訓3標准化建模專家樣本數據164

課後習題165

第6章使用scikit-learn構建模型167

任務6.1使用sklearn轉換器處理數據167

6.1.1載入datasets模塊中的數據集167

6.1.2將數據集劃分為訓練集和測試集170

6.1.3使用sklearn轉換器進行數據預處理與降維172

6.1.4任務實現174

任務6.2構建並評價聚類模型176

6.2.1使用sklearn估計器構建聚類模型176

6.2.2評價聚類模型179

6.2.3任務實現182

任務6.3構建並評價分類模型183

6.3.1使用sklearn估計器構建分類模型183

6.3.2評價分類模型186

6.3.3任務實現188

任務6.4構建並評價回歸模型190

6.4.1使用sklearn估計器構建線性回歸模型190

6.4.2評價回歸模型193

6.4.3任務實現194

小結196

實訓196

實訓1使用sklearn處理wine和wine_quality數據集196

實訓2構建基於wine數據集的K-Means聚類模型196

實訓3構建基於wine數據集的SVM分類模型197

實訓4構建基於wine_quality數據集的回歸模型197

課後習題198

第7章航空公司客戶價值分析199

任務7.1了解航空公司現狀與客戶價值分析199

7.1.1了解航空公司現狀200

7.1.2認識客戶價值分析201

7.1.3熟悉航空客戶價值分析的步驟與流程201

任務7.2預處理航空客戶數據202

7.2.1處理數據缺失值與異常值202

7.2.2構建航空客戶價值分析關鍵特徵202

7.2.3標准化LRFMC模型的5個特徵206

7.2.4任務實現207

任務7.3使用K-Means演算法進行客戶分群209

7.3.1了解K-Means聚類演算法209

7.3.2分析聚類結果210

7.3.3模型應用213

7.3.4任務實現214

小結215

實訓215

實訓1處理信用卡數據異常值215

實訓2構造信用卡客戶風險評價關鍵特徵217

實訓3構建K-Means聚類模型218

課後習題218

第8章財政收入預測分析220

任務8.1了解財政收入預測的背景與方法220

8.1.1分析財政收入預測背景220

8.1.2了解財政收入預測的方法222

8.1.3熟悉財政收入預測的步驟與流程223

任務8.2分析財政收入數據特徵的相關性223

8.2.1了解相關性分析223

8.2.2分析計算結果224

8.2.3任務實現225

任務8.3使用Lasso回歸選取財政收入預測的關鍵特徵225

8.3.1了解Lasso回歸方法226

8.3.2分析Lasso回歸結果227

8.3.3任務實現227

任務8.4使用灰色預測和SVR構建財政收入預測模型228

8.4.1了解灰色預測演算法228

8.4.2了解SVR演算法229

8.4.3分析預測結果232

8.4.4任務實現234

小結236

實訓236

實訓1求取企業所得稅各特徵間的相關系數236

實訓2選取企業所得稅預測關鍵特徵237

實訓3構建企業所得稅預測模型237

課後習題237

第9章家用熱水器用戶行為分析與事件識別239

任務9.1了解家用熱水器用戶行為分析的背景與步驟239

9.1.1分析家用熱水器行業現狀240

9.1.2了解熱水器採集數據基本情況240

9.1.3熟悉家用熱水器用戶行為分析的步驟與流程241

任務9.2預處理熱水器用戶用水數據242

9.2.1刪除冗餘特徵242

9.2.2劃分用水事件243

9.2.3確定單次用水事件時長閾值244

9.2.4任務實現246

任務9.3構建用水行為特徵並篩選用水事件247

9.3.1構建用水時長與頻率特徵248

9.3.2構建用水量與波動特徵249

9.3.3篩選候選洗浴事件250

9.3.4任務實現251

任務9.4構建行為事件分析的BP神經網路模型255

9.4.1了解BP神經網路演算法原理255

9.4.2構建模型259

9.4.3評估模型260

9.4.4任務實現260

小結263

實訓263

實訓1清洗運營商客戶數據263

實訓2篩選客戶運營商數據264

實訓3構建神經網路預測模型265

課後習題265

附錄A267

附錄B270

參考文獻295

學習筆記

Jupyter Notebook（此前被稱為 IPython notebook）是一個互動式筆記本，支持運行 40 多種編程語言。 Jupyter Notebook 的本質是一個 Web 應用程序，便於創建和共享文學化程序文檔，支持實時代碼，數學方程，可視化和 markdown。 用途包括：數據清理和轉換，數值模擬，統計建模，機器學習等等 。 定義 （推薦學習：Python視頻教程） 用戶可以通過電子郵件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，將 Jupyter Notebook 分享給其他人。 在Jupyter Notebook 中，代碼可以實時的生成圖像，視頻，LaTeX和JavaScript。 使用 數據挖掘領域中最熱門的比賽 Kaggle 里的資料都是Jupyter 格式 。 架構 Jupyter組件 Jupyter包含以下組件： Jupyter Notebook 和 ……

本文實例講述了Python實現的微信好友數據分析功能。分享給大家供大家參考，具體如下： 這里主要利用python對個人微信好友進行分析並把結果輸出到一個html文檔當中，主要用到的python包為 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安裝itchat 微信的python sdk，用來獲取個人好友關系。獲取的代碼 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……

基於微信開放的個人號介面python庫itchat，實現對微信好友的獲取，並對省份、性別、微信簽名做數據分析。 效果： 直接上代碼，建三個空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下載字體simhei.ttf或刪除字體要求的代碼，就可以直接運行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#繪圖時可以顯示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#繪圖時可以顯示中文import jiemport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解決編碼問題non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #獲取好友信息def getFriends():……

Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果示例

本文實例講述了Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果。分享給大家供大家參考，具體如下： 前面講述了關於雙色球的各種演算法，這里將進行下期雙色球號碼的預測，想想有些小激動啊。 代碼中使用了線性回歸演算法，這個場景使用這個演算法，預測效果一般，各位可以考慮使用其他演算法嘗試結果。 發現之前有很多代碼都是重復的工作，為了讓代碼看的更優雅，定義了函數，去調用，頓時高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#導入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#讀取文件d……

以上就是本次介紹的Python數據電子書的全部相關內容，希望我們整理的資源能夠幫助到大家，感謝大家對鬼鬼的支持。

注·獲取方式：私信（666）

『捌』 求《誰說菜鳥不會數據分析入門篇及spss偏 高清完整pdf》感謝

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