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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
(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。 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。
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[套]Python数据分析与挖掘实战(第2版)+Python高级数据[POD]|8065139
---------------------------Python数据分析与挖掘实战(第2版)--------------------------- Hands-on Data Analysis and Data Mining with PythonPython数据分析与挖掘实战(第2版)张良均 谭立云 刘名军 江建明 ◎ 著畅销书全新升级,第1版销量超过10万册,被国内100余所高等院校采用为教材,是该领域公认的经典著作由具有10余年大数据分析与挖掘经验的专家撰写,提供上机环境、源代码、建模数据、教学PPT ---------------------------Python高级数据分析:机器学习、深度学习和NLP实例--------------------------- Advanced Data Analytics Using PythonWith Machine Learning, Deep Learning and NLP Examples Python高级数据分析机器学习、深度学习和NLP实例 [ 印 ] 萨扬 穆霍帕迪亚(Sayan Mukhopadhyay) 著 罗佳 译包含数据分析实例涵盖了从基础统计学到ETL、深度学习和物联网的广泛领域给出了产业分析项目各个技术方面的概念
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Hands-on Data Analysis and Data Mining with Python Python数据分析与挖掘实战 (第2版) 张良均 谭立云 刘名军 江建明 ◎ 著 畅销书全新升级,第1版销量超过10万册,被国内100余所高等院校采用为教材,是该领域公认的经典著作 由具有10余年大数据分析与挖掘经验的专家撰写,提供上机环境、源代码、建模数据、教学PPT
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Hands-on Data Analysis and Data Mining with Python Python数据分析与挖掘实战 (第2版) 张良均 谭立云 刘名军 江建明 ◎ 著 畅销书全新升级,第1版销量超过10万册,被国内100余所高等院校采用为教材,是该领域公认的经典著作 由具有10余年大数据分析与挖掘经验的专家撰写,提供上机环境、源代码、建模数据、教学PPT
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---------------------------Python爬虫、数据分析与可视化:工具详解与案例实战--------------------------- 从核心技术到工具应用,详解Python在数据分析与可视化中的应用丰富的项目案例,涉及数据爬取技术、常用机器学习算法、数据可视化等案例 ---------------------------Python数据分析与挖掘实战(第2版)--------------------------- Hands-on Data Analysis and Data Mining with PythonPython数据分析与挖掘实战(第2版)张良均 谭立云 刘名军 江建明 ◎ 著畅销书全新升级,第1版销量超过10万册,被国内100余所高等院校采用为教材,是该领域公认的经典著作由具有10余年大数据分析与挖掘经验的专家撰写,提供上机环境、源代码、建模数据、教学PPT
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包邮 [套装书]Python数据分析与挖掘实战(第2版)+Python数据分析与|8065136
---------------------------Python数据分析与挖掘实战(第2版)--------------------------- Hands-on Data Analysis and Data Mining with PythonPython数据分析与挖掘实战(第2版)张良均 谭立云 刘名军 江建明 ◎ 著畅销书全新升级,第1版销量超过10万册,被国内100余所高等院校采用为教材,是该领域公认的经典著作由具有10余年大数据分析与挖掘经验的专家撰写,提供上机环境、源代码、建模数据、教学PPT ---------------------------Python数据分析与数据化运营 第2版--------------------------- Data Analysis and Data Operation with Python ( Second Edition )Python数据分析与数据化运营(第2版)宋天龙 ◎ 著14个数据分析与挖掘主题,4个数据化运营主题8个综合性案例,360 结合数据场景落地 畅销书大幅升级,资深大数据专家撰写国内一线数据分析专家和数据分析组织联袂推荐
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包邮 [套装书]Python数据分析与挖掘实战(第2版)+Python与数据挖掘|8065140
---------------------------Python数据分析与挖掘实战(第2版)--------------------------- Hands-on Data Analysis and Data Mining with PythonPython数据分析与挖掘实战(第2版)张良均 谭立云 刘名军 江建明 ◎ 著畅销书全新升级,第1版销量超过10万册,被国内100余所高等院校采用为教材,是该领域公认的经典著作由具有10余年大数据分析与挖掘经验的专家撰写,提供上机环境、源代码、建模数据、教学PPT ---------------------------Python与数据挖掘--------------------------- 10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员,10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。 本书注重易用性和实践性,旨在让读者快速掌握运用Python语言进行数据分析与挖掘的方法,从应用层面讲解初学者最急切需要了解的功能,深入浅出地介绍了数据挖掘中常用的建模实现函数。
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包邮 [套装书]零基础学Python爬虫、数据分析与可视化从入门到精通+Pyth|8077225
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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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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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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 部分书籍卖价高于定价,介者慎拍。
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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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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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适读人群 :开设数据挖掘课程的高校的教师和学生、需求分析及系统设计人员、数据挖掘开发人员、从事数据挖掘应用研究的科研人员、关注高级数据分析的人员。 (1)书全新升级,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。
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