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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 著人民邮电出版社9787115523488 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
《Python金融数据分析与挖掘实战》从Python基础入门讲起，到应用Python进行科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模基础训练，再到利用Python进行金融数据挖掘与量化投资实战，深入浅出地介绍了如何使用Python进行金融数据分析、挖掘和量化投资的全过程。 《Python金融数据分析与挖掘实战》分3篇：基础篇、案例篇和实训篇。基础篇（第1～6章）主要介绍Python基础及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、关联规则等方面的基础知识；案例篇（第7～11章）主要介绍利用Python进行金融数据挖掘分析的基础案例和综合案例；实训篇（第12章），由5个实训组成。《Python金融数据分析与挖掘实战》将从Python基础知识、基本数据分析技能，扩展到基础案例和综合案例，后通过实训帮助读者强化训练，完成Python金融数据分析与挖掘相关知识的学习。 《Python金融
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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.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）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。 （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。
（1）作者背景权威：泰迪智能科技股份有限公司董事长，国家科技部入库技术专家、华南师范大学、中南财经政法大学等30余所高校兼职教授或硕导。（2）作者经验丰富：在大数据挖掘与分析领域有10余年工程实践、教学和创办企业经验，承担*项目1项，省部级项目4项；荣获中国产学研合作促进奖、数字信访重大突破奖、南方电网发明专利奖、省科技进步奖、省教学成果奖等10余项省部级奖项。（3）公认经典著作：院校师生和数据科学工作者公认的数据挖掘经典著作，是该领域的事实标准。（4）畅销书全新升级：前2版销售超过15万册，被国内100余所院校采用为教材，好评如潮。（5）配套资源丰富：提供数据文件、程序源码、教学课件、教学大纲等各种资源，便于读者自学和教学。
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