Python时间序列预测

《Python数据分析快速上手》通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python进行数据分析应该掌握的各方面技术。本书内容包括Python基础，用NumPy进行数据计算，用Pandas进行数据分析，用SciPy进行数据分析，用Scikit-learn进行数据分析、数据预处理、数据可视化，用Matplotlib进行可视化等内容。本书示例丰富，所有涉及的程序代码都给出了详细的注释，读者可

《大数据可视化编程和应用》从基础开始，全面介绍大数据可视化的底层原理和实现框架，并重点讲解一些常用的大数据可视化关键技术，包括Excel图表、TableauDesktop可视化组件、Web的可视化控件、Java可视化控件及Python数据可视化工具。《大数据可视化编程和应用》共分为8章，第1章着重介绍大数据的发展历程，以及在大数据发展背景下数据可视化的概念、可视化技术的使用及可视化的现实意义；第2

本书将从零开始教读者如何通过Python实现办公自动化。全书共10章，分为3部分：第一部分（第1~5章）包括从零基础入门Python的基础知识（数据类型、函数、类与对象、捕获异常、文件操作、管理模块等）；第二部分（第6~9章）以操作办公文档为主，介绍如何使用Python代码处理Word、Excel、PPT、PDF文档，实现文档办公自动化；第三部分（第10章）为进阶部分，内容涉及桌面自动化、发送邮件

本书采用理论与实践相结合的原则，在各章的开篇会采用图解方式，将所有知识点先贯穿起来，然后对每个知识点配套案例讲解。用读者易于理解且可随时直接套用的案例，方便读者以最短的时间高效掌握最实用的技能是本书创作的初衷。全书共分为6篇：第一篇为入门篇（第1章和第2章），第二篇为基础篇（第3章和第4章），第三篇为强化篇（第5~7章），第四篇为进阶篇（第8章和第9章），第五篇为高阶篇（第10章和第11章），第六

本书以Python为工具，全面讲解概率论与数理统计的主要内容和多元统计分析常用技术。全书包括13章和4个附录，内容翔实，讲解深入浅出。概率论4章，讲解概率论基础知识，主要是随机变量的相关理论；数理统计4章，主要是样本理论、参数估计和假设检验；回归分析2章，包括一元和多元回归分析及其统计解释；多元统计3章，主要讲解主成分分析和因子分析理论。整书内容简明，易上手，实用性强。本书不需要读者有良好的数学基

《C#从入门到精通（第7版）》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用C#进行Windows应用程序开发方方面面的技术。全书分为4篇，共25章，包括初识C#及其开发环境、C#程序基本结构、变量与常量、表达式与运算符、字符与字符串、流程控制语句、数组和集合、面向对象编程、Windows窗体应用程序设计、Windows窗体应用程序常用控件、Windows窗体应用程序高级控件

《Java项目驱动开发教程》是一本以项目驱动教学模式理念设计的Java入门书。全书内容以软件项目案例驱动，代码实例丰富，项目实训任务饱满，语言通俗易懂，不仅能够使读者全面掌握Java面向对象编程技术，还能够提升读者使用Java语言开发软件项目的能力。《Java项目驱动开发教程》分为3个专题，共14章，3个专题分别以面向过程版的商超购物管理系统、面向对象版的超市购物系统、端对端聊天系统为贯穿项目，内

随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速发展，数据科学在各行各业得到广泛的应用。数据清洗、特征工程、数据可视化、数据挖掘与建模等已成为高校师生和职场人士迎接数字化浪潮、与时俱进提升专业技能的必修课程。本书将Python课程学习与数据科学应用有机结合，为数字化人才的培养助力。全书共分13章，内容包括：第1章数据科学应用概述；第2章Python的入门基础知识；第3章数据清洗；第4~6章特征工程介绍，包

本书以R语言常见数据处理方法、ggplot2可视化为主线，希望解决大多数R学习者在学习过程中碰到的难点。本书以实战为目的，聚焦R语言本身数据处理、可视化特点，以一个个例子循序渐进的讲述R语言数据处理及可视化中用到的经典软件包。以便读者能快速将所学内容运用到在实际场景中。本书共6章，第1~3章分别介绍R语言及其软件安装、数据可视化入门介绍、数据存储结构及数据处理方法；第4章和第5章分别介绍ggplo