PYTHON数据分析与挖掘实战 3版张春福白婧张良均范林元9787111764793 机械工业出版社人天图书专营店 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
（1）作者背景：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、全国专业学位水平评估专家，华南师范大学、中南财经政法大学等30余所高校教授或硕导。 （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奖、数字信访重大突破奖、南方电网发明专利奖、省科步奖、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）书升级：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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Python数据分析与挖掘实战(第2版) 机械工业出版社 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！
（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，不仅掌握行业的近期新技术和实践方法，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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Python数据分析与挖掘实战 第2版 数据挖掘爬虫书籍Python基础教程Python编程语言开发Python编程Py
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PYTHON数据分析与挖掘实战 第3版 张春福 白婧 张良均 范林元 吴建平 著 可开发票，正版现货，支持7天无理由退换货
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Python数据分析与挖掘实战(第2版)张良均 等机械工业出版社（尚居苑好书）
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Python金融数据挖掘与分析实战 刘鹏 机械工业出版社 9787111696506
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Python数据分析与挖掘实战 张良均,谭立云,刘名军,江建明 著 机械工业出版社【正版书】 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
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Python金融数据挖掘与分析实战 刘鹏、高中强 著 机械工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
内容简介 这是一本金融数据挖掘与分析领域的实战性著作，它能指导零Python编程基础和零数据挖掘与分析基础的读者快速掌握金融数据挖掘与分析的工具、技术和方法。 读完本书，你将会有如下3个方面的收获： （1）Python编程基础和数据预处理 首先详细讲解了Python的核心语法，以及NumPy、Matplotlib、PySpark、Jupyter Notebook等Python数据处理工具的使用；然后详细介绍了数据预处理的流程和技巧。通过深入浅出的语言和丰富的样例展示，帮助初学者快速上手 Python，为之后的数据分析实战夯实基础。 （2）数据挖掘与分析的经典方法 详细讲解了经典的数据挖掘方法，包括聚类分析、回归分析、分类分析、异常检测、关联分析、时间序列分析等。 （3）主要金融应用场景的数据挖掘方法 针对网络舆情的采集和热点分析、舆情分析中的情感分析、股价趋势预测、个人信用
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Python爬虫、数据分析与可视化：工具详解与案例实战 成立明、胡书敏、黄勇 著 机械工业出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
全书共13章。第1~4章为基础篇，主要讲述Python基础知识、Python数据结构、面向对象程序设计思想，Python异常处理和读写文件的技巧；第5~7章为数据分析的工具篇，主要讲述Numpy库、Pandas库和Matplotlib库的基本功能和应用；第8章和第9章为“数据分析高级技能篇”，主要讲述通过爬取技术博客案例、基于Scrapy爬虫框架的实用技巧、数据分析的常用方法，如Python连接操作数据库的相关技能，基于时间序列、概率分析、推断统计和回归分析方法的数学分析方法；第10~13章为“综合案例篇”，主要讲述二手房数据分析案例、股票数据分析案例以及基于Sklearn库的机器学习相关实践。
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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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