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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)作者背景: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,承担项目1项,省部级项目4项;荣获中国产学研合作奖、数字信访重大突破奖、南方电网发明专利奖、省科步奖、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)书升级: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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