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全新正版 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
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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 著机械工业出版社9787111764793
(1)作者背景权威:泰迪智能科技股份有限公司董事长,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,承担国家级项目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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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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Python数据分析与挖掘实战【正版图书】 正版书籍,满额减,电子发票
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大数据分析与机器学习商业案例实战王宇韬 ;钱妍竹机械工业出版社9787111654711 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
大数据分析与机器学习技术已成为各行各业实现数字化变革的关键驱动力。本书以功能强大且较易上手的Python语言为编程环境,全面讲解了大数据分析与机器学习技术的商业应用实战。 全书共16章,讲解了线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、朴素贝叶斯模型、K近邻算法模型、随机森林模型、AdaBoost与GBDT模型、XGBoost与LightGBM模型、PCA(主成分分析)模型、聚类与分群模型(KMeans与DBSCAN算法)、协同过滤算法模型、Apriori关联分析模型、神经网络模型等十余种机器学习模型的原理和代码实现,每种模型都配有一到两个典型案例,涵盖金融、营销、医疗、社会科学、企业办公与管理等多个领域。 本书适合具备一定数学知识和编程基础、希望快速在工作中应用大数据分析与机器学习技术的读者阅读,也适合Python编程爱好者或对大数据分析与机器学习技术感兴趣的
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Python数据分析与挖掘实战 第2版 张良均,谭立云,刘名军,江建明 9787111640028 机械工业出版社 正版图书
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Python数据分析入门与实战 讲解数据分析的必知必会技能,零基础也能快速入门
本书从Python基础语法到科学计算库,系统地剖析了Python数据分析的技能树,并搭配项目实战,帮助读者更好更快地掌握Python数据分析的知识体系。
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Python大数据分析与机器学习商业案例实战 王宇韬 机械工业出版社 9787111654711
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