实践《Python数据分析与挖掘实战》PDF代码+《Python数据科学手册》PDF代码测试

如果有一定的数据分析与机器学习理论与实践基础，《Python数据科学手册》这本书是绝佳选择。 是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。很友好实用，结构很清晰。但不适合数据分析的入门的学习人员，尤其matplotlib与机器学习部分，虽点到为止切到要害，但没有一定的基础，很难通顺的走完每个章节，每个小节。而且不是查查文档，看看资料就能解决的。《Python数据科学手册》是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。

python数据科学手册: IPython/NumPy/Pandas/Matplotlib/Scikit-Learn 从实战角度出发，讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务，旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。

《Python数据科学手册》中文PDF，474页，带书签目录，文字可以复制。《Python数据科学手册》英文PDF，548页，带书签目录，文字可以复制。配套源代码。

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学习Python的主要语法后，想利用python进行数据分析，感觉《Python数据分析与挖掘实战》可以用来学习参考，理论联系实际，能够操作数据进行验证，基础理论的内容对于新手而言还是挺有帮助的， 能从实际场景介入入手讲解，有前因后果的介绍，但是对于多个方法，为什么要采用其中某个执行方法没有细化。

学习参考《Python数据分析与挖掘实战(张良均等)》中文PDF+源代码

《Python数据分析与挖掘实战》PDF，352页，带书签；配套数据与源代码。作者：张良均等

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共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。在阅读过程中利用配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具可以快速理解相关知识与理论。

推荐《从零开始学Python数据分析与挖掘》以Python3版本作为数据分析与挖掘实战的应用工具，从Python的基础语法开始，陆续介绍有关数值计算的Numpy、数据处理的Pandas、数据可视化的Matplotlib和数据挖掘的Sklearn等内容。共涵盖15种可视化图形以及10个常用的数据挖掘算法和实战项目，通过学习，可以掌握数据分析与挖掘的理论知识和实战技能。

参考学习资料：《从零开始学Python数据分析与挖掘》PDF+azw3+刘顺祥

《从零开始学Python数据分析与挖掘》PDF，476页，带目录，文字可以复制。配套源代码。作者: 刘顺祥

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一共包含16个章节，内容涉及Python的基础入门知识，数据分析案例(基于numpy模块，pandas模块的各种数据预处理的讲解；基于matplotlib模块，seaborn模块讲解常用统计图形的绘制过程)，数据挖掘案例(基于sklearn模块，传递十种数据挖掘模型的理论讲解和应用实战，如回归模型，决策树模型，集成树模型，knn模型，贝叶斯模型等)。非常适合入门数据挖掘，值得推荐和学习。