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Python数据分析与可视化案例实战(项目实战源码解读微课视频版)/大数据与人工智能技术编者:吕云翔//王志鹏|责编:安
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Python电商数据分析实战:从电商实际案例出发洞悉数据分析全流程 周志鹏著 机械工业出版社 经济 PYTHON电商数据分析实战
(1)作者经验丰富:作者是数据分析专家,在电商、美妆、餐饮等领域有丰富的数据分析经验,原创文章所有渠道阅读量破100万。 (2)深谙读者痛点:十分了解数据分析师在思维、技能和业务等方面的学,本书专门为此准备了一套“思维+技能+理论+实践”的方法。 (3)以实用为本,聚焦:Pandas数据分析常用的高频操作不到Pandas实能的%,却能解决超过80%的问题。本书去繁简,只专注于能解决大部分问题的模块。 (4)以实战制胜,案例牵引:书含大量实际案例,覆盖大部分数据分析场景,对这些案例抽丝剥茧,帮助读者在实战中获得通用方法和业务技能。 (5)8个场景、8大案例、35万行数据集:针对报表自动化、行业机会挖掘、用户分层、用户分群、用户偏好分析、同期群分析、指标波动归因分析、品牌分析等8大经典分析场景,用8大案例和超35万行数据集详细讲
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本书以实际应用案例与理论知识点相结合的方式,以数据分析“三剑客”——Numpy、Pandas、Matplotlib为主线,由浅入深地、详细地讲解了Python数据分析的知识点与开发案例,内容涵盖数据分析、数据处理算法、数据可视化。同时,本书还配有微课视频、教学课件、源代码、数据集等丰富的配套资源,手把手带你实现从数据分析入门到实战的进阶。
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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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