Python实战之数据分析与处理 刘宇宙,刘艳 著 电子工业出版社
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Python实战之数据分析与处理(新工科建设之路数据科学与大数据规划教材)
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Python实战之数据分析与处理 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!
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正版现货: Python数据分析与实战(微课版) 9787115656216 人民邮电出版社 【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】
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【正版图书】PYTHON数据分析与实战(微课版)9787115656216 赵男男 邹平辉主编 【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】
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Python电商数据分析实战 周志鹏 9787111737841 机械工业出版社 正版图书
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Python数据分析案例实战(慕课版)9787115520845 王浩 袁琴 张明慧 人民邮电
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Python电商数据分析实战+电商数据分析与数据化运营 周志鹏 共2册 数据分析从入门到精通 机械工业出版社 正版书籍
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1.本书秉持理论与实践相结合的理念,讲解以物流数据、网店运营数据、销售数据、客服数据、客户数据、市场数据、产品数据等核心数据的采集、处理、分析及可视化。 2.本书以业务流程为主线,采用数据分析的相关技术方法,并结合场景应用,将理论与实践融合。案例均来源于真实的行业数据,并提供大量的案例及完备的数据资源。 3.配备微课视频及丰富的教学资源。
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Python数据分析案例实战 慕课版 人民邮电出版社 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!
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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+Pandas数据分析快速上手500招书籍 正版图书
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Python数据分析案例实战慕课版,人民邮电出版社【新华书店总店旗舰店】 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
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PYTHON电商数据分析实战9787111737841 正版新书七鲤鱼图书专营店 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
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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
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Python数据分析案例实战(慕课版)9787115520845 王浩 袁琴 张明慧 人民邮电
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Python电商数据分析实战 9787111737841 正版图书,收到货可开电子发票。划线价为图书市场价格。商品图片仅供参考,以实物为准。(书名没写全多少册的均为单本价格)
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大数据分析与应用实战 凝聚数据挖掘、机器学习等多学科的领悟 R 与 Python兼修,配套课件、案例、源代码
本书特色:(1)文字说明、源代码与运行结果穿插呈现,结合理论知识与实践经验。 (2)凸显第四代与第三代程序语言不同之处,掌握数据驱动程序设计的特点。 (3)左手用R,右手用Python,厚植追随数据科学家的实力。 (4)配套资源丰富,来自各行业的数据处理与分析案例、R/Python对比的源代码、完整的教学课件。 (5)深入浅出地介绍统计机器学习理论与实务,做中学、学中做,迈向术道兼修的境界。
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(1)作者背景权威:泰迪智能科技股份有限公司董事长,国家科技部入库技术专家、全国专业学位水平评估专家,华南师范大学、中南财经政法大学等30余所高校兼职教授或硕导。(2)作者经验丰富:在大数据挖掘与分析领域有10余年工程实践、教学和创办企业经验,承担重量项目1项,省部级项目4项;荣获中国产学研合作促进奖、数字信访重大突破奖、南方电网发明专利奖、省科技进步奖、省教学成果奖等10余项省部级奖项。(3)公认经典著作:院校师生和数据科学工作者公认的数据挖掘经典著作,是该领域的事实标准。(4)畅销书全新升级:前2版销售超过15万册,被国内100余所院校采用为教材,好评如潮。(5)配套资源丰富:提供数据文件、程序源码、教学课件、教学大纲等各种资源,便于读者自学和教学。
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【速发】Python数据分析与挖掘实战 翟世臣,张良均 人民邮电出版社 9787115575821 可开发票,正版现货,支持7天无理由退换货
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115575821 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 292页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2022-07-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 本书以Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍Python数据分析与挖掘的重要内容。本书共11章,分为基础篇(~5章)和实战篇(第6~11章),基础篇包括数据挖掘基础、Python数据挖掘编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识;实战篇包括6个案例,分别为信用卡高风险客户识别、餐饮企业菜品关联分析、金融服务机构资金流量预测、O2O优惠券使用预测、电视产品个性化推荐,以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现金融服务机构资金
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