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本书基于数据驱动的思维，以R和Python作为编程工具对大量实际案例做了分析。介绍了回归、分类及各种多元分析方法（包括主成分分析、因子分析、聚类分析、典型相关分析、二元及多元对应分析、多维尺度变换分析）的概念、应用及可能的误区。 本书并不要求读者有数理统计的预备知识，而且本书在一开始为读者提供了为理解概念而必要的代数知识，并附有学习编程语言的练习。读者可以通过本书学到机器学习的很重要内容并同时学习编程语言，打下数据科学的基础。
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787300305257 Author 作者 贾俊平 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 220页 Publisher 出版社 中国人民大学出版社 Publication Date 出版日期 2022-05-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书是为高等职业教育财经商贸大类专业编写的基础课教材。本书内容共7章，首章介绍数据分析的基本问题以及Python的初步使用方法。第2章介绍Python数据处理的有关内容，包括Python的基本数据结构和操作方法、数据抽样和筛选方法、数据频数分布表的生成方法等。第3章介绍数据可视化分析方法，包括Python绘图基础、类别数据可视化、数值数据可视化、时间序列可视化等。第4章介绍数据的描述性分析方法，包括数据水平的描述、数据差异的描述、分布形状的描
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