《Python数据分析与挖掘实战(第2版)》 (1)畅销书全新升级,第1版销售超过10万册,被国内100余所高等院校采用为教材,同时被广大数据科学工作者奉为经典,是该领域公认的事实标准。 (2)作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验,不仅掌握行业的*技术和实践方法,而且洞悉学生和老师的需求与痛点。 (3)本书提供丰富的配套资源,如上机环境、Python源代码、案例建模数据、教学PPT。 《Python数据分析与数据化运营(第2版)》 (1)作者是有10余年数据分析与数据化运营经验的资深大数据专家,在国内外企业都工作过,经验丰富。 (2)作者善于总结和写作,乐于分享,撰写数据分析类 畅销书3部。 (3)本书与同类书大的不同在于,并不只有纯粹的关于数据分析技术和工具的讲解,而且还与数据使用场景深度结合,在
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本书有以下特点: 1.校企合作开发,高校教师与企业工程师共同编制。 2.项目任务式编写,案例、习题丰富。 3.配有二维码,微课扫码可看。 4.项目实施中的任务,非常具有铁路行业特色。
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1.紧扣交通大数据分析全流程。本书的设计思路以数据分析的流程为导向,结合交通数据讲解流程中的每个环节,并通过课后习题巩固所学知识。 2.注重项目实战应用。本书通过讲解实际交通行业的相关项目,让读者明确如何利用所学知识来解决生产、生活中的问题,真正理解并能够应用所学知识。 3.注重启发式教学。全书大部分章节紧扣具体应用展开,不堆积知识点,着重于思路的启发与解决方案的实施。
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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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(1)作者背景资深:作者是泰迪科技董事长,在大数据、数据挖掘、数据科学、人工智能领域有20余年数据挖掘教学、科研和项目实战经验。(2)以实战为导向:不似传统门书“理论+实践”的风格,而是用11个综合案例为驱动,将数据挖掘的技术、流程、方法融实战案例中。(3)源于经典赛事:本书11个案例精选自数据挖掘领域知名赛事“泰迪杯”,该赛事已举办10届,1500余所高校的10余万师生参赛。(4)配套资源丰富:本书提供建模平台、视频讲解、习题及答案、作者答疑、数据文件、程序代码、教学课件、模型服务、教学平台、就业推荐等10项超值服务。
本书采用了以任务为导向的教学模式,按照解决实际任务的工作流程路线,逐步展介绍相关的理论知识,推导生成可行的解决方案,* 后落实在任务实现环节。全书大部分章节紧扣任务需求展,不堆积知识,着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验,帮助读者真正理解与消化Python数据分析与应用。书中案例全部源于企业真实项目,可操作性强,引导读者融会贯通,并提供源代码等相关学习资源,帮助读者快速掌握大数据相关技能。
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本书采用了以任务为导向的教学模式,按照解决实际任务的工作流程路线,逐步展介绍相关的理论知识,推导生成可行的解决方案,*后落实在任务实现环节。 全书大部分章节紧扣任务需求展,不堆积知识,着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验,帮助读者真正理解与消化Python网络爬虫技术。 书中案例全部源于企业真实项目,可操作性强,引导读者融会贯通,并提供源代码等相关学习资源,帮助读者快速掌握大数据相关技能。
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Python数据分析与挖掘实战(第2版) 张良均、谭立云、刘名 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
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 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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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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