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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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R与Python的数据分析核心技巧——能源化学数据挖掘及可视化实战 李梓昕 编著；李宇春 化学工业出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
《R与Python的数据分析核心技巧——能源化学数据挖掘及可视化实战》从数据挖掘、数据分析及可视化、建模及诊断的角度，以案例结构化的方法，在能源化学、能源环境应用工程的基础上，重点围绕超临界火电金属材料、核电蒸汽发生器水质、能源环境颗粒物、酸雨指标探讨，例如数据信息分析、大数据挖掘、数据信息可视化、模型建立及诊断等。本书分为7章，分别是“R从安装到实战准备”“Python从安装到实战准备”“能源领域的核心金属材料的性能分析”“水质净化工程的ORP数据分析”“能源环境的颗粒物、酸雨指标的数据挖掘”“能源大气的AQI数据可视化实战”及“数据回归拟合预测一体化实战”。《R与Python的数据分析核心技巧——能源化学数据挖掘及可视化实战》是专业性相对较强的科技读物，由于其内容涉及复杂的计算机软件、智能、数据挖掘及可视化
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本书用大量的中小实例和实战案例介绍了Python在网络爬虫与数据可视化中的具体应用，介绍了大数据时代工程师的数据获取和分析技术。 ◎ 涵盖面广：涵盖数据获取、数据清洗、数据分析及可视化知识，可高效完成数据的获取及呈现。 ◎ 讲解详细：详细介绍各类Python软件包的使用方法和使用场合。 获取静态网页数据 CSS选择器＋Beautiful Soup 及lxml 获取Javascript动态网页数据 Selenium 获取整个网站数据 Scrapy框架 数据可视化 Matplotlib、Pandas、Seaborn、Bokeh ◎ 实例丰富：全书有大量的中小实例和实战案例，可巩固所学知识并提高实际动手能力。
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