Python大数据分析与应用实战 电子工业出版社 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!
"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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Python大数据分析与应用实战,余本国,电子工业出版社【新华书店总店自营店】 正版图书 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达!团购优惠咨询:13284178503
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【正版】AI时代Python金融大数据分析实战:ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀
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python3.6网络爬虫从入门到精通 博客文章访问量过百万的博主倾力打造 App端也能爬 Python 3反爬虫原理大揭秘,常见爬虫手段大集合,帮你从零到一理清爬虫与反爬虫的红蓝对抗。
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正版书籍Python数据分析案例实战(慕课版)王浩袁琴张明慧教材 研究生 本科 专科教材 工学人民邮电出版社
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Python金融数据挖掘与分析实战 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!
作者背景资深:作者是云计算、大数据和AI领域的知名专家,云创大数据总裁、中国大数据应用联盟人工智能专家委员会主任。写作经验丰富:作者团队写作经验丰富,不仅深谙数据挖掘技术和金融行业,而且有丰富的出版经验,能准确把握读者需求。零基础快入门:即便读者没有Python经验,没有数据挖掘和分析经验,也能快速掌握常见金融应用场景的数据挖掘和分析。实战性强:本书配有大量精心设计的案例、讲解视频、实现代码、数据资源、习题及其答案。
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Python电商数据分析实战,周志鹏,机械工业出版社 【新华书店自营店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达!团购优惠咨询:13284178503
(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习痛点,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,聚焦重点:Pandas数据分析常用的高频操作不到Pandas实际功能的20%,却能解决超过80%的问题。本书去繁就简,只专注于能
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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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本书针对Python零基础的用户,主要讲解大量的股票指标技术分析的范例,由浅入深地介绍了使用Python语言编程开发的应用“图谱”。 全书分为三篇:基础篇(第1~4章):讲述Python开发环境的搭建、基本语法、数据结构、代码的调试以及面向对象的编程思想;股票指标技术分析篇(第5~10章):分别讲述使用网络爬虫技术获取股票数据,使用Matplotlib可视化组件,基于NumPy和Pandas库进行大数据分析,以股票的不同指标分析为范例的开发方法—MACD Python数据库编程,KDJ Python图形用户界面编程,RSI Python邮件编程;基于股票指标的交易策略之高级应用篇(第11~13章):以股票的BIAS指标分析为范例讲述Django框架,以股票的OBV指标分析为范例讲述在Django中导入日志和数据库组件,结合股票指标分析讲述基于线性回归和SVM(支持向量机)的机器学习的入门知识。 本书以结合股票
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本书是结合股票交易大数据分析范例为主线来教学Python编程的应用发教材,适合计算机、数学或金融等相关专业的师生作为课程设计的教学用书,对毕业设计辅导也具有一定的参考借鉴价值。
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"★快速上手 本书对Python的基础知识做了整合和浓缩,避免读者在基础知识上花费过多时间却感觉毫无成效。★普适性强 本书的内容浅显易懂,专业化术语较少。如果你具备一定的编程基础,则可以跳过任意部分,直接学习感兴趣的内容。★目标专注 本书的知识目标较为专一,用一句话概括就是“在Web端实现Python数据分析可视化”。技能树的爬升阶段为Python语法基础→算法初探→Python数据分析可视化→Django Web→数据分析可视化网站的搭建等。★授之以渔 笔者深知自主学习的重要性,因此在书中很多地方会提供相应的参考资料,以便读者去查询、理解、学习一些新的内容。"
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(1)两位作者是资深的数据分析与挖掘技术专家、AI技术专家,在广告和金融行业有深厚的积累。 (2)横跨技术和业务两个维度,理论与实践相结合,循序渐,系统且全面。 (3)技术维度,系统讲解广告数据挖掘的模型、算法和方法,实现精准营销。 (4)业务维度,为广告业务中的具体问题提供解决方案,包含大量案例和代码。
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