Python数据分析与挖掘实战（第2版） 公认经典，第1版销售10万余册，100余所高校用作教材；提供上机环境、源代码、建模数据、教学PPT
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Python数据分析与挖掘实战 第2版 张良均 大数据分析上机环境源代码建模数据机器学习AI技术驱动数据数据分析与决策技 部分书籍超定价销售，介意者勿购
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Python数据分析与挖掘实战 Python编程与开发 python编程指南 python计算机网络应用 python语 10余年数据挖掘与实施经验
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Python金融数据分析与挖掘实战(高等院校十三五规划教材)/Python系列 黄恒秋,张良均,谭立云,莫洁安 人民邮电
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本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准，第版销售超过0万册，销售势头依然强劲，被国内00余所高等院校采用为教材，同时也被广大数据科学工作者奉为经典。作者在大数据挖掘与分析等领域有0余年的工程实践、教学和创办企业的经验，不仅掌握行业的新技术和实践方法，而且洞悉学生和老师的需求与痛点，这为本书的内容和形式提供了强有力的保障，这是本书第版能大获成功的关键因素。全书共3章，分为三个部分，从技术理论、工程实践和进阶提升三个维度对数据分析与挖掘进行了详细的讲解。部分基础篇（第～5章）主要讲解了Python数据分析与挖掘的工具和技术理论，包括数据挖掘的基础知识、Python数据挖掘与建模工具、数据挖掘的建模过程，以及挖掘建模的常用算法和原理等内容。第二部分实战篇（第6～2章）通过工程实践案例讲解了数据挖掘技
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Python数据分析与挖掘实战 张良均、王路、谭立云 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
0余位数据挖掘领域专家和科研人员，0余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。本书共5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，使读者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。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。基础篇（第～5章），第章的主要内容是数据挖掘概述 第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明 第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模
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Python数据分析与挖掘实战 张良均 王路 谭立云 苏剑林等 机械工业出版社【正版】 【正版，速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
前 言基 础 篇章 数据挖掘基础21.1 某知名连锁餐饮企业的困惑21.2 从餐饮服务到数据挖掘31.3 数据挖掘的基本任务41.4 数据挖掘建模过程41.4.1 定义挖掘目标41.4.2 数据取样51.4.3 数据探索61.4.4 数据预处理71.4.5 挖掘建模71.4.6 模型评价71.5 常用的数据挖掘建模工具71.6 小结9第2章 Python数据分析简介102.1 搭建Python开发平台122.1.1 所要考虑的问题122.1.2 基础平台的搭建122.2 Python使用入门132.2.1 运行方式142.2.2 基本命令152.2.3 数据结构172.2.4 库的导入与添加202.3 Python数据分析工具222.3.1 Numpy232.3.2 Scipy242.3.3 Matplotlib242.3.4 Pandas262.3.5 StatsModels272.3.6 Scikit-Learn282.3.7 Keras292.3.8 Gensim302.4 配套资源使用设置312.5 小结32第3章 数据探索333.1 数据质量分析333.1.1 缺失值分析343.1.2 异常值分析343.1.3 一致性分析373.2 数据特征分析373.2.1 分布分析
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前 言 基 础 篇 章 数据挖掘基础2 1.1 某知名连锁餐饮企业的困惑2 1.2 从餐饮服务到数据挖掘3 1.3 数据挖掘的基本任务4 1.4 数据挖掘建模过程4 1.4.1 定义挖掘目标4 1.4.2 数据取样5 1.4.3 数据探索6 1.4.4 数据预处理7 1.4.5 挖掘建模7 1.4.6 模型评价7 1.5 常用的数据挖掘建模工具7 1.6 小结9 第2章 Python数据分析简介10 2.1 搭建Python开发平台12 2.1.1 所要考虑的问题12 2.1.2 基础平台的搭建12 2.2 Python使用入门13 2.2.1 运行方式14 2.2.2 基本命令15 2.2.3 数据结构17 2.2.4 库的导入与添加20 2.3 Python数据分析工具22 2.3.1 Numpy23 2.3.2 Scipy24 2.3.3 Matplotlib24 2.3.4 Pandas26 2.3.5 StatsModels27 2.3.6 Scikit-Learn28 2.3.7 Keras29 2.3.8 Gensim30 2.4 配套资源使用设置31 2.5 小结32 第3章 数据探索33 3.1 数据质量分析33 3.1.1 缺失值分析34 3.1.2 异常值分析34 3.1.3 一致性分析37 3.2
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前 言 基 础 篇 章 数据挖掘基础2 1.1 某知名连锁餐饮企业的困惑2 1.2 从餐饮服务到数据挖掘3 1.3 数据挖掘的基本任务4 1.4 数据挖掘建模过程4 1.4.1 定义挖掘目标4 1.4.2 数据取样5 1.4.3 数据探索6 1.4.4 数据预处理7 1.4.5 挖掘建模7 1.4.6 模型评价7 1.5 常用的数据挖掘建模工具7 1.6 小结9 第2章 Python数据分析简介10 2.1 搭建Python开发平台12 2.1.1 所要考虑的问题12 2.1.2 基础平台的搭建12 2.2 Python使用入门13 2.2.1 运行方式14 2.2.2 基本命令15 2.2.3 数据结构17 2.2.4 库的导入与添加20 2.3 Python数据分析工具22 2.3.1 Numpy23 2.3.2 Scipy24 2.3.3 Matplotlib24 2.3.4 Pandas26 2.3.5 StatsModels27 2.3.6 Scikit-Learn28 2.3.7 Keras29 2.3.8 Gensim30 2.4 配套资源使用设置31 2.5 小结32 第3章 数据探索33 3.1 数据质量分析33 3.1.1 缺失值分析34 3.1.2 异常值分析34 3.1.3 一致性分析37 3.2
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¥40.99定价：¥83.00 (4.94折)
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前 言 基 础 篇 章 数据挖掘基础2 1.1 某知名连锁餐饮企业的困惑2 1.2 从餐饮服务到数据挖掘3 1.3 数据挖掘的基本任务4 1.4 数据挖掘建模过程4 1.4.1 定义挖掘目标4 1.4.2 数据取样5 1.4.3 数据探索6 1.4.4 数据预处理7 1.4.5 挖掘建模7 1.4.6 模型评价7 1.5 常用的数据挖掘建模工具7 1.6 小结9 第2章 Python数据分析简介10 2.1 搭建Python开发平台12 2.1.1 所要考虑的问题12 2.1.2 基础平台的搭建12 2.2 Python使用入门13 2.2.1 运行方式14 2.2.2 基本命令15 2.2.3 数据结构17 2.2.4 库的导入与添加20 2.3 Python数据分析工具22 2.3.1 Numpy23 2.3.2 Scipy24 2.3.3 Matplotlib24 2.3.4 Pandas26 2.3.5 StatsModels27 2.3.6 Scikit-Learn28 2.3.7 Keras29 2.3.8 Gensim30 2.4 配套资源使用设置31 2.5 小结32 第3章 数据探索33 3.1 数据质量分析33 3.1.1 缺失值分析34 3.1.2 异常值分析34 3.1.3 一致性分析37 3.2
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0余位数据挖掘领域专家和科研人员，0余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。本书共5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，使读者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。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。基础篇（第～5章），第章的主要内容是数据挖掘概述 第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明 第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模
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前 言基 础 篇章 数据挖掘基础21.1 某知名连锁餐饮企业的困惑21.2 从餐饮服务到数据挖掘31.3 数据挖掘的基本任务41.4 数据挖掘建模过程41.4.1 定义挖掘目标41.4.2 数据取样51.4.3 数据探索61.4.4 数据预处理71.4.5 挖掘建模71.4.6 模型评价71.5 常用的数据挖掘建模工具71.6 小结9第2章 Python数据分析简介102.1 搭建Python开发平台122.1.1 所要考虑的问题122.1.2 基础平台的搭建122.2 Python使用入门132.2.1 运行方式142.2.2 基本命令152.2.3 数据结构172.2.4 库的导入与添加202.3 Python数据分析工具222.3.1 Numpy232.3.2 Scipy242.3.3 Matplotlib242.3.4 Pandas262.3.5 StatsModels272.3.6 Scikit-Learn282.3.7 Keras292.3.8 Gensim302.4 配套资源使用设置312.5 小结32第3章 数据探索333.1 数据质量分析333.1.1 缺失值分析343.1.2 异常值分析343.1.3 一致性分析373.2 数据特征分析373.2.1 分布分析
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