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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111737841 Author 作者 周志鹏 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 248页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2023-11-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 内容简介这既是一本能带领读者零基础快速掌握Python数据分析方法与流程的工具书,又是一本从电商出发指导读者解决各类数据分析问题的实用指南。首先,本书以Python数据分析中使用率极高的Pandas为切入点,注重对数据分析思维和技能的培养,详细讲解了Pandas的操作以及数据分析的方法,可覆盖80%以上的数据分析应用场景,为数据分析师打下坚实基础。然后,本书以电商这个广大读者熟知且普适性极强的业务领域为依托,通过大量案例讲解了报表自动化、行业机
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Python电商数据分析实战 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!
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Python电商数据分析实战 周志鹏 著 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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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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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 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)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、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,承担重量项目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
(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、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,承担重量项目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数据分析与挖掘实战 第3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!
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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!
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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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