作者:宋天龙
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Python数据分析与数据化运营[pdf txt epub azw3 mobi]电子版下载：

网友评价：

• 书非常厚，500多页，内容丰富。买了几天还没细看，粗看了下，这本书将数据分析与数据使用场景深度结合，从实战出发讲解了如何使用Python进行数据分析和数据运营。50多个数据工作流知识点，14个数据分析与挖掘主题，4个数据化运营主题，8个综合案例进行全面讲解。实实在在的让数据化运营结合数据使用场景全面落地。同时书中也详细介绍了Python数据获取，预处理，分析，和挖掘的关键技术和经验。
• 很好很强大
• 比较专业实用，包装完好，也很新
• 大学生适用、内容全面
• 数据分析必备
• 不好意思来晚了！一拿到书就急着去看了！没来得及评论。今天补上，这本书非常完美的将数据分析与数据使用场景深度结合的著作，从实战出发讲解了如何使用Python进行数据分析和数据运营。50多个数据工作流知识点，14个数据分析与挖掘主题，4个数据化运营主题，8个综合案例进行全面讲解。实实在在的让数据化运营结合数据使用场景全面落地。同时书中也详细介绍了Python数据获取，预处理，分析，和挖掘的关键技术和经验。此书是各位想用Python做数据分析的首选
• 很好实用的
• 书的第一版和第二版都买了，书本身的质量就很棒，这次换了封面颜色，更活泼了。相比于第一版，书的厚度也增加了一些，关键是作者在前面就清楚的告知了读者改动升级在哪里，这一点很棒！整个书前面的部分讲了Python数据分析和挖掘的内容，后面着重讲了运营相关的内容，这些也是我缺乏的，正好需要。而且Python部分的内容都已经升级到了3.7的版本，这才是紧跟潮流，要给作者点个赞！
• 正在看，希望有帮助
• 这本书的定位不适合小白基础入门，里面没有PYTHON基础的内容。主打的是数据化运营在实际场景的使用思路。内容排版上，首先教你如何数据分析，然后再教你结合实际场景进行数据运营。核心内容归纳为数据在运营时候的使用，书内提供的场景案例都是现在主流互联网公司的运营模式。前半段的数据分析建议细读，后面的场景案例使用可以挑选自己需要的运营知识进行浏览。
• 从今天开始学，希望能学到东西
• 宋老师的书，从第一版到第二版，紧跟业务与技术发展，理论结合实际，内容覆盖全面，结合了运营实际难点与最新技术实现，对工作指导意义很大。是一本很好的实践类书籍！五百多页精心打磨，真心感谢付出！
• 内容多，比较详实，个别地方没写清
• 真的很赞啊
• 很实用的，很好的工具书。
• Python数据分析的书前后买了好几本，只有这本书的内容几乎无可挑剔，也只有这本书不只是纯粹地讲数据分析技术和方法本身，它有一半的篇幅深入到具体的业务中讲了，非常实用，真心推荐给所有想学数据分析的小伙伴和已经成为数据分析师的小伙伴。
• 有数据运营的案例，适合学习。
• 好评！！！！！
• 感觉还不错
• 很满意的网购
• 本来预计7月22号才能收货，现在提前了半个月收到了，挺厚的，500多页。宋天龙最新版的新书，第一时间进行抢购，在第一版的基础上进行了优化，结合最新版本的Python3还有一些章节改动，紧跟技术的发展，与时俱进，用实战的宝贵经验解析数据分析和数据运营的方方面面，站在巨人的肩膀上，减少学习路上的各种坑，介绍了很多实用又强大的工具，jupyter,TensorFlow等，内容通俗易懂，还有讨论群和网站讨论区，对各种不懂的问题一一解答，很适合从事互联网行业的人进行转型。
• 非常好，非常用心的一本作品，之前已经买了第一版，但是由于现在都在过渡到py3，所以想也没想就预购入手了这个第二版。书干活货很多，有py基础和一些建模数据算法基础的同学可以不用犹豫的下单了，没有基础的建议先预热一下，这本书对于数据分析的帮助很大，而且也涉及一些数据运营方面的知识，只要你肯学，就一定会有进步。
• 非常荣幸又可以学习到新版的知识点，在使用工具的同时，领悟数据分析的能力与思想！愿与大家一同进步！共勉！
• 一直期待着这本书，预售15天，6月底买的，说7月15日发货。准时发货， 7月16日就收到了这本心心念念、期待已久的书。收到后满是惊喜，书本印刷清晰， 纸质很好，厚厚的一本书，有500多页，满满的都是干货，内容点特别多，案例综合性很强。对于想提升数据分析的小伙伴，这本书是不错的选择。期待看完后会有更多收获，对工作有更大的帮助。
• 书已收到了，非常快。当时买的时候预购是7月15号没想到提前了半个多月，太快了，必须点个赞！书非常厚，500多页，内容丰富。没来得及看，希望看后能对工作帮助大。特别关注挖掘和分析的关键技术、数据化运营。希望在宋老师的指导下，技能有大幅度提升
• 机械工业出版社的书还是很值得信赖的，看书先看目录，作者除了对数据化工具组件有详细的介绍，还有实际的案例分析，并从数据来源进行内容延展，总结数据处理经验，最后从会员、商品、流量、内容等4大数据运营方面进行详细，是数据运营人员必备的书！真的是非常专业细致～感谢作者500多页的心血，收下啦！