Python数据科学：技术详解与商业实践 金融行业超过12年数据科学经验的资 深专家从技术、业务和商业实践3个维度为数据科学家的养成提供系统化路径
（1）作者在IT行业有超过20年的研发经验，在金融和数据科学领域有超过12年的实践经验，是金融界知名的数据科学家，在R/Python/SAS等技术领域有深厚的积累。 （2）本书从3个维度展开，技术维度：全面讲解数据分析、数据挖掘和机器学习的核心技术；业务维度，围绕具体的业务生命周期展开技术知识点的讲解；实践维度，列举的全部是商业案例，通过案例为数据科学从业者提供工作模板。
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本书共9章，第章介绍数据科学中涉及的基本领域 第2～3章介绍与数据工作紧密相关的Python语言基础 第4章讲解描述性统计分析在宏观业务领域的分析 第5章讲解数据规整、清洗的重要技能 第6章介绍数据科学领域实用的四大统计检验 第7章讲解当被解释变量为连续变量时，如何使用线性回归作预测 第8章讲解使用逻辑回归作评分卡模型 第9章讲解另外一个可解释模型——决策树。第0～2章分别讲解了BP神经网络、朴素贝叶斯、近邻域、支持向量机的原理和在决策类模型中的运用 第3～4章作为一个整体讲解商业分析场景下的信息压缩 第5章以产品推荐作为案例，讲解发现事件与事件伴生关系的关联分析和序列分析算法 第6章使用欺诈识别案例讲解当被解释变量分布极端不平衡时的处理方法 第7章继续使用欺诈识别案例讲解集成学习的算法 第8章讲解了使用效应分解和ARIMA方法
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