Python for Data Analysis: Learn The Principles of Data Analysis and Raise Your Programming IQ. Improve Your Machine Learning Experience and Become a Skilled Programmer by Learning 10+ Coding Secrets - Hardcover
Inhaltsangabe
★55% Rabatt für Buchhandlungen! JETZT bei 42,95 $ statt 54,95 $! ★ Wenn Sie wirklich die Geheimnisse hinter Python Data Scint entdecken möchten, dann lesen Sie weiter... Ihre Kunden werden nie aufhören, dieses tolle Buch zu verwenden. Datenanalyse spielt eine wichtige Rolle in vielen Aspekten des heutigen Lebens. Von dem Moment an, in dem Sie aufwachen, interagieren Sie mit Daten auf verschiedenen Ebenen. Viele wichtige Entscheidungen werden auf der Grundlage von Datenanalysen getroffen. Unternehmen benötigen Daten, um viele ihrer Ziele zu erreichen. Da die Bevölkerung der Welt wächst, wächst der Kundenstamm weiter. Vor diesem Hintergrund müssen sie Wege finden, ihre Kunden glücklich zu halten und gleichzeitig ihre Geschäftsziele zu erreichen. Angesichts der Natur des Wettbewerbs in der Geschäftswelt ist es nicht einfach, Kunden glücklich zu machen. Wettbewerber jagen sich immer wieder auf die Kunden des anderen, und diejenigen, die gewinnen, haben eine weitere Herausforderung vor sich - wie man die Kunden hält, damit sie nicht zu ihren ehemaligen Geschäftspartnern zurückrutschen. Dies ist ein Bereich, in dem Datenanalyse nützlich ist. Dieses Buch Was ist DatenanalysePython Crash CourseData MungingWarum Datenvorverarbeitung wichtig istWas ist Data Wrangling?Vererbungen, um den Code zu bereinigenLesen und Schreiben von DatenDie verschiedenen Arten von Daten, mit denen wir arbeiten könnenDie Bedeutung der DatenvisualisierungIndexierung und Auswahl von ArraysGemeinsame Debatte ugging WerkzeugeNee urales Netzwerk und wofür zu verwenden? Und vieles mehr.Um ihre Kunden besser zu verstehen, verlassen sich Unternehmen auf Daten. Sie sammeln alle Arten von Daten an jedem Punkt der Interaktion mit ihren Kunden. Daten sind auf verschiedene Weise nützlich. Die Unternehmen erfahren mehr über ihre Kunden und gruppieren sie anschließend nach ihren spezifischen Bedürfnissen. Durch eine solche Segmentierung kann das Unternehmen besser auf die Bedürfnisse der Kunden eingehen und hoffen, sie länger zufrieden zu halten. Bei der Datenanalyse geht es jedoch nicht nur um Kunden und das Gewinnmotiv. Es geht auch um Governance. Die Regierungen sind die größten Datenkonsumenten auf der ganzen Welt. Sie sammeln Daten über Bürger, Unternehmen und jede andere Einheit, mit der sie zu einem bestimmten Zeitpunkt interagieren. Dies sind wichtige Informationen, da sie in vielen Fällen hilfreich sind.Zu Planungszwecken benötigen Regierungen genaue Daten über ihre Bevölkerung, damit die Mittel entsprechend zugewiesen werden können. Eine gerechte Verteilung der Ressourcen ist etwas, das ohne eine angemessene Datenanalyse nicht erreicht werden kann. Neben der Planung gibt es auch den Sicherheitswinkel. Um das Land zu schützen, muss die Regierung aus verschiedenen Gründen unterschiedliche Datenbanken pflegen. Es gibt hochkarätige Personen, denen besondere Sicherheitsdetails zugewiesen werden müssen, Top-Bedrohungen, die jederzeit überwacht werden müssen, und so weiter. Um das Sicherheitsziel zu erreichen, muss die Regierung jederzeit aktualisierte Daten zu interessierenden Personen erhalten und pflegen. Datenanalyse hat so viel mehr als die Unternehmens- und Regierungsentscheidungen. Als Programmierer wagen Sie sich in eine Branche, die herausfordernd und spannend zugleich ist. Daten lügen nicht, es sei denn, sie werden manipuliert. In diesem Fall benötigen Sie verrückte Datenanalyse- und Handhabungsfähigkeiten. Als Datenanalyst stoßen Sie auf viele Herausforderungen und Probleme, die Lösungen benötigen, die nur durch Datenanalyse bewältigt werden können. Die Art und Weise, wie Sie mit Daten interagieren, kann einen großen Unterschied machen, größer als Sie sich vorstellen können. Kaufen Sie es jetzt und lassen Sie Ihre Kunden süchtig nach diesem erstaunlichen Buch werden
Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
