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,不堆积知识,着重于思路的启发与解决方案的实施。
1. 全书紧扣任务需求展,不堆积知识 2. 随书附带源代码,方便读者系统学习并动手实践 3. 案例丰富 4. 配有微课视频 学习更方便 5. 大数据分析与应用1+X证书配套教材
1. 全书紧扣任务需求展开,不堆积知识点 2. 随书附带源代码,方便读者系统学习并动手实践 3. 案例丰富 4. 配有微课视频 学习更方便 5. 大数据分析与应用1+X证书配套教材
¥37.80定价:¥49.80 (7.6折) 电子书:¥32.00
Python数据挖掘:入门、进阶与实用案例分析 资深专家20余年教学、科研、实践经验,1500余高校的10余万师生学习推荐,10大超值福利,零基础入门
(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:不似传统入门书“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、方法融入实战案例中。(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。
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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(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
为了帮助读者更好地使用本书,本书提供配套的原始数据文件、Python程序代码,读者可以从 华章计算机 公众号,回复64002免费获取。为方便教师授课,本书还提供了PPT课件,教师可到网址http://www.tipdm.org/tj/840.jhtml咨询获取。 (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,含上机环境、Python源代码、案例建模数据、教学PPT。
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欢迎加入人邮大数据教师服务群:669819871 1.内容契合“1+X”证书制度试点工作中的大数据应用开发(Python)职业技能高级证书考核标准 2.全书与真实案例相结合,方便读者系统学习并动手实践 3.全书紧扣任务需求展开,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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Python数据分析与应用 企业真实项目案例 源代码等相关学习资源 大数据 数据分析 数据挖掘 高职
资深大数据专家张良均领衔畅销书作者团队,长江学者特聘教授张军倾力,全部采用企业真实项目案例,提供源代码等相关学习资源。
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Python数据分析与应用 资深大数据专家张良均领衔畅销书作者团队,全部采用企业真实项目案例,提供源代码等相关学习资源。
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,逐步展开介绍相关的理论知识点,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开,不堆积知识点,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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Python中文自然语言处理基础与实战肖刚,张良均9787115566881
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Python编程基础 资深大数据专家张良均领衔畅销书作者团队,全部采用企业真实项目案例,提供源代码等相关学习资源。
张良均,高级信息系统项目管理师,泰迪杯全国大学生数据挖掘竞赛( www.tipdm.org)发起人。华南师范大学、广东工业大学兼职教授,广东省工业与应用数学学会理事。兼有大型高科技企业和高校的工作经历,主要从事大数据挖掘及其应用的策划、研发及咨询培训。全国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试继续教育和CDA数据分析师培训讲师。发表数据挖掘相关论文数二十余篇,已取得国家发明专利12项,主编《Hadoop大数据分析与挖掘实战》《Python数据分析与挖掘实战》《R语言数据分析与挖掘实战》等多本畅销图书,主持并完成科技项目9项。获得SAS、SPSS数据挖掘认证及Hadoop开发工程师证书,具有电力、电信、银行、制造企业、电子商务和电子政务的项目经验和行业背景。
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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 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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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程序设计 校企合作开发 项目案例丰富 扫码即看微课
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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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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Python金融数据分析与挖掘实战 黄恒秋,张良均,谭立云,莫洁安 人民邮电出版社,【正版可开发票】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
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Python3智能数据分析快速入门 10余年大数据挖掘与分析专家撰写,为Python和AI零基础读者量身打造,系统讲解Python3智能数据分析。本书版权已输出至英国Taylor&Francis
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Python数据分析与挖掘实战 人民邮电出版社 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
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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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《Python与数据挖掘》是一本适合教学和零基础自学的Python与数据挖掘的教程,即便你完全没有Python编程基础和数据挖掘基础,根据《Python与数据挖掘》中的理论知识和上机实践,也能迅速掌握如何使用Python进行数据挖掘。《Python与数据挖掘》已经被多所高校预定为教材,为了便于教学,书中还提供了大量的上机实验和教学资源。
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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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