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Python数据科学|第一章:数据科学家的武器库

本系列教程为《Python数据科学——技术详解与商业实践》的读书笔记。该书以Python为实现工具,以商业实战为导向,从技术、业务、商业实战3个维度来展开学习。本书共19章(Python环境安装和Python基础语法法本系列教程不做讲解),内容较多,旨在学习和记录。但惶恐自身能力有限,未及原书三分,故征得原书作者同意,才敢动笔。 1.1 数据科学的基本概念 数据科学并不是一门学科,它是为了完成商业或工业上的目标,从数据获取知识,为行动提出建议的方法、技术和流程的最佳实践。 本书提供了数据科学工作者的工作范式图,这里将这个工作范式图简单进行描述:数据通过维度分析转换为信息;信息通过建模分析得到知识;知识结合业务目标以此进行决策和行动。 与数据科学相关的知识设计多个学科和领域,包括统计学、数据挖掘、模式识别、机器学习(人工智能)、数据库等。 1.2 数理统计技术 1.2.1 描述性统计分析 新闻报道中的居民收入情况,并不需要把每个人的收入都念一遍,而是取的均值。描述性统计分析就是从总体数据中提取变量的统计量。在日常的业务分析报告中,常使用该方法完成。在实际中,也就是通过Python进行数据...

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