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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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"一本书讲透大数据分析知识点，全书通过8个多角度案例，深入讲解大数据分析与应用中的疑难点。通过当前最流行的Python语言，为那些想学习和掌握大数据分析应用的读者提供一本“看了就能学会”的书。《Python大数据分析与应用实战》全部通过在实际场景中对大数据的应用，以及使用合适的算法进行应用，并用浅显易懂的代码去实现相应的目的，完成数据搭建、分析、文本数据分析、数据集与决策树，以及垃圾图片分类、协同过滤和聚类算法等经典知识点的实际应用。"
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