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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，循序渐进，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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R与Python的数据分析核心技巧——能源化学数据挖掘及可视化实战 能源化学数据分析
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Python数据分析与挖掘实战【正版图书】 正版书籍，满额减，电子发票
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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数据是有价值的，尤其在如今的大数据时代。拥有数据就是拥有不菲的资产，就像有了一座矿山一样。你或许有疑问，亦或变得更加好奇：从哪里获得数据？如何获得数据？ 其实如果你仔细关注的话，每天从起床拿起手机开始到晚上睡觉前放下手机，你的各种点击记录就已经被记录在互联网上了。这些个人的点击记录汇聚在一起，就会成为海量的消费数据。 那么，我们如何获取数据并将其化为己用呢？ 1.对于特定网站的已有数据，我们可用Excel简单爬取，对，就是我们常用的那个Excel。 2.不满足于简单爬取？没关系，我们有升级后的大爬虫 Python。 想迅速、合法地获取到想要的数据，做出完美的数据表？请阅读《网络爬虫进化论 从Excel爬虫到Python爬虫》
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