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本书深入地聚焦于车辆轨迹数据的应用。针对车辆轨迹数据在时间与空间上对个体连续追踪的特点，在时间维度上，我们强调轨迹数据的时间序列逻辑处理，不仅关注单一数据点，而且着眼于时间线上连续的数据记录；在空间维度上，深入探讨了适用于轨迹GPS定位的地理空间数据处理技术。
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"交通领域需要有一本图书能够系统地梳理交通时空数据处理中所涉及的各种基础知识，总结数据处理过程中的各类解决方案，介绍如何用跨学科的方法从数据中挖掘出有价值的信息"
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交通时空大数据分析、挖掘与可视化(Python版) 9787302611967
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302611967 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 464页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2022-09-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 大数据时代已经到来，随着数据的逐步开放，交通领域的研究课题或多或少都要接触、使用时空大数据。交通领域的从业者迫切需要强有力的工具和技术应对日益纷杂的交通数据。交通是一个交叉学科，交通数据分析人才的知识体系需要与数据处理、网络爬虫、数据可视化、地理信息、复杂网络、数据挖掘、机器学习等多学科知识深度融合，这也为交通领域的人才培养带来巨大挑战。在此背景下，本书针对不同的学习阶段与业务需求设计了三篇共15章内容。基础篇（第1～5章）梳理Python数
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Python数据分析、挖掘与可视化 Python数据分析 数据挖掘 数据可视化
本书特色： ★从大数据分析实际业务流程出发，利用案例贯穿介绍了大数据分析应具备的基础开发技术。 ★基于Python的数据分析全流程技术和相关机器学习算法。 ★从项目实战出发，介绍了从应用场景需求分析 社交数据分析 用户画像构建的开发方法和过程。
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1.本书通过编写经典、有趣的案例来教授Python数据分析与可视化，并且采用可视化展示效果。通过实例来解释数据分析的原理和方式。 2.列出完整的案例代码，对源代码进行了详细解说。并且每章都有实训内容。 3.每款案例均提供详细的设计思路、关键技术分析以及具体的解决步骤方案，让读者进入Python数据分析的大门，真正了解数据分析设计的秘密同时掌握相应技巧。
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配套资源：电子课件、习题答案、教学大纲、代码和数据集、案例视频 本书特色： 1）信息技术新工科产学研联盟数据科学与大数据工作委员会推荐教材。 2）按照数据预处理、分析与知识发现、可视化三个步骤，讲解数据分析涉及的理论。 3）引入了6个完整的数据分析案例，从理论和案例两个角度，介绍数据分析与可视化和Python的工具。
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1.涵盖数据分析的各种常用技术与主流工具，实例代码丰富。 2.围绕基本知识、主要方法、数据预处理、可视化以及数据挖掘基础进行讲解，综合实战贯穿所讲知识点。 3.配套资源丰富，还配有教学辅助平台，提高教学质量。
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新书 交通时空大数据分析、挖掘与可视化（Python版） 余庆 清华大学出版社
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（1）从Python基础知识讲起，由浅入深、递进展开，全面覆盖Python基础知识和高级应用。 （2）注重数据分析理论和实践的巧妙结合。不仅介绍数据分析相关理论，同时注重实践操作，通过大量案例，使读者在理解原理的同时，也能掌握实际应用技巧。 （3）便于开展上机实践操作。本书采用Windows系统搭建实验环境，入门门槛低，并提供了详细的实验指南，很容易完成书上的各种上机实验。 （4）包含丰富的实验案例。数据分析是一门注重培养学生动手能力的课程，为了提高学生的动手能力，全书提供了丰富的实验案例。 （5）提供丰富的教学配套资源。本书配套如PPT课件、视频课程、教学大纲、教案、实验手册、课程思政案例等，视频课程全部开放供读者观看。
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正版 交通时空大数据分析、挖掘与可视化（Python版） 程序设计 清华大学出版社
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大数据时代已经到来，随着数据的逐步开放，交通领域的研究课题或多或少都要接触、使用时空 大数据。交通领域的从业者迫切需要强有力的工具和技术应对日益纷杂的交通数据。交通是一个交叉 学科，交通数据分析人才的知识体系需要与数据处理、网络爬虫、数据可视化、地理信息、复杂网络、 数据挖掘、机器学习等多学科知识深度融合，这也为交通领域的人才培养带来巨大挑战。 在此背景下，本书针对不同的学习阶段与业务需求设计了三篇共15章内容。基础篇（第1～5章） 梳理Python数据分析、网络爬虫、数据可视化、地理信息等基础知识；应用篇（第6～10章）介绍 出租车GPS数据、地铁IC刷卡数据、共享单车订单数据、公交GPS数据等各类时空大数据的实际案 例应用；方法篇（第11～15章）融汇数据挖掘、空间统计、复杂网络学科等交叉学科方法，与交通
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交通时空大数据详解：车辆轨迹数据分析、挖掘与可视化（Pytho版）
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