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Python大数据分析与挖掘实战（微课版） 编者:黄恒秋//莫洁安//谢东津//张良均//苏颖|责编:许金霞 人民邮电出
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商业智能是一种处理企业现有数据，将其转化成知识和结论，辅助管理者做出决策的技术，它在商业决策领域发挥着越来越重要的作用。商业智能可视化技术已经被应用于各类商业领域，它可以帮助管理者更加清晰、直观地理解数据，以便做出关键决策。本书立足于为企业建立一套源免费的商业智能数据分析平台，实现自助数据处理、数据分析、数据可视化，概述了该系统的基本情况、总体需求、解决方案和业务理解等。
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Python程序设计与数据分析项目实战（微课视频版） 配微课视频、源码、教学课件、教学大纲、习题题库等，基础+丰富案例
本书特色 （1）需求导向，结合Python基础知识与数据分析案例详细讲解数据分析过程。 （2）案例丰富，基础篇各章节案例涵盖相应知识点，案例篇包括5个完整项目案例。 （3）代码详尽，全书提供各章节的详细代码与数据，方便读者操作。 （4）语言简明易懂，由浅入深带你学会 Python 语言基本内容以及数据分析基本流程。 （5）数据分析案例配有详细的微视频，便于读者理解案例详情。
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Python数据分析与实战 吕一清,邓国营,蒋永穆 编 计算机软件工程（新）专业科技 图书籍 四川大学出版社
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1.全流程能力培养体系：从NumPy数值计算到pandas数据处理，从Matplotlib可视化到scikit-learn建模，完整覆盖数据分析全链路，配套实训项目实现学练闭环。2.商业级实战案例驱动：行业标杆案例——用户行为分析、客户流失预测深度解析，融合回归、预测、SVM等主流算法，无缝对接企业级数据分析场景。3.二维可视化能力矩阵：同时掌握Matplotlib seaborn静态可视化与
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Python数据分析案例实战 慕课版 王浩,袁琴,张明慧 编 人民邮电出版社 大中专理科计算机 程序设计（新） 可开发票，保证正版
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数据是AI的基石 多模态是通向AGI的关键 多模态数据的一切尽在本书中 从基础概念到关键技术，再到典型应用 全方位讲解多模态数据分析核心技术与前沿实践 理论框架 技术路径 实战案例 层层递进 提供了一套完整的多模态数据分析知识链路 主体包括基于Python语言的大量实例代码 不仅让读者学以致用，还能拥有实践经验 作者拥有多年工业界大数据技术实践经验 获得业内众多专家联合力荐 既可作为数据分析师、数据科学家、数据工程师、 算法工程师等数据相关从业者的学习用书 也可作为高校数学、统计、计算机等相关专业教材 愿你在AI时代浪潮中踏浪而行 翻出属于自己的那朵美丽浪花 !
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Python金融数据分析与挖掘实战黄恒秋、张良均、谭立云、莫洁安 著人民邮电出版社9787115523488 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
《Python金融数据分析与挖掘实战》从Python基础入门讲起，到应用Python进行科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模基础训练，再到利用Python进行金融数据挖掘与量化投资实战，深入浅出地介绍了如何使用Python进行金融数据分析、挖掘和量化投资的全过程。 《Python金融数据分析与挖掘实战》分3篇：基础篇、案例篇和实训篇。基础篇（第1～6章）主要介绍Python基础及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、关联规则等方面的基础知识；案例篇（第7～11章）主要介绍利用Python进行金融数据挖掘分析的基础案例和综合案例；实训篇（第12章），由5个实训组成。《Python金融数据分析与挖掘实战》将从Python基础知识、基本数据分析技能，扩展到基础案例和综合案例，后通过实训帮助读者强化训练，完成Python金融数据分析与挖掘相关知识的学习。 《Python金融
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前 言基 础 篇章 数据挖掘基础21.1 某知名连锁餐饮企业的困惑21.2 从餐饮服务到数据挖掘31.3 数据挖掘的基本任务41.4 数据挖掘建模过程41.4.1 定义挖掘目标41.4.2 数据取样51.4.3 数据探索61.4.4 数据预处理71.4.5 挖掘建模71.4.6 模型评价71.5 常用的数据挖掘建模工具71.6 小结9第2章 Python数据分析简介102.1 搭建Python开发平台122.1.1 所要考虑的问题122.1.2 基础平台的搭建122.2 Python使用入门132.2.1 运行方式142.2.2 基本命令152.2.3 数据结构172.2.4 库的导入与添加202.3 Python数据分析工具222.3.1 Numpy232.3.2 Scipy242.3.3 Matplotlib242.3.4 Pandas262.3.5 StatsModels272.3.6 Scikit-Learn282.3.7 Keras292.3.8 Gensim302.4 配套资源使用设置312.5 小结32第3章 数据探索333.1 数据质量分析333.1.1 缺失值分析343.1.2 异常值分析343.1.3 一致性分析373.2 数据特征分析373.2.1 分布分析
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1.将Python基础与机器学习常用编程库精炼整合，帮助零基础读者更快地学会使用Python进行机器学习。2.以Python数据分析常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍了从零开始进行商务数据分析的推荐技能3.设计思路以应用为导向，让读者明确如何利用所学知识来解决问题，通过课后练习巩固所学知识，使读者真正理解并能够应用所学知识4.提供PPT课件、教学大纲、教学进度表等教学资源
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