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大数据分析与应用实战 统计机器学习之数据导向编程 "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，厚植追随很好数据科学家的实力。 （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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【Python大数据分析与挖掘实战（微课版）黄恒秋 莫洁安 谢东津 张良均 苏颖 9787115542403 人民邮电出
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Python数据分析与挖掘实战张良均、王路、谭立云、苏剑林 著机械工业出版社9787111521235 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。 本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。 基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明；第3章、第4
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Python数据分析与挖掘实战 10余位资深大数据专家结合10余年数据挖掘与实施经验，通过10余个真实的案例为10余个行业的数据挖掘给出了解决方案，并提供相关的建模文件和源代码
《Python数据分析与挖掘实战（第2版）》重磅上市！ 10余位数据挖掘领域专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。 从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强
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Python数据分析与挖掘实战（第2版） 公认经典，第1版销售10万余册，100余所高校用作教材；提供上机环境、源代码、建模数据、教学PPT
（1）畅销书全新升级，第1版销售超过10万册，被国内100余所高等院校采用为教材，同时被广大数据科学工作者奉为经典，是该领域公认的事实标准。 （2）作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验，不仅掌握行业的*技术和实践方法，而且洞悉学生和老师的需求与痛点。 （3）本书提供丰富的配套资源，如上机环境、Python源代码、案例建模数据、教学PPT。 为了帮助读者更好地使用本书，本书提供配套的原始数据文件、Python程序代码，读者可以从 华章计算机 公众号，回复64002免费获取。为方便教师授课，本书还提供了PPT课件，教师可到网址http://www.tipdm.org/tj/840.jhtml咨询获取。
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Python金融数据分析与挖掘实战(高等院校十三五规划教材)/Python系列
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正版 Python大数据分析与挖掘实战 微课版 黄恒秋 -人民邮电出版社
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Python广告数据挖掘与分析实战 广告行业数据分析和AI技术专家撰写，系统讲解广告数据挖掘模型、算法、方法，提供大量案例和代
（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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Python数据分析与挖掘实战(第2版) 9787111640028
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111640028 Author 作者 张良均 等 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 339页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2020-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书是Python数据分析与挖掘领域认可的事实标准，第1版销量超过10万册，而且销售势头依然十分强劲，被国内100余所高等院校采用为教材，同时也被广大数据科学工作者奉为经典。 作者在大数据分析与挖掘领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验，不仅熟知行业的近期新技术和实践方法，而且洞悉学生和老师的需求与痛点，这为本书的内容和形式提供了强有力的保障，是本书第1版能大获成功的关键因素。 全书共13章，分为三个部分，从技术理论、工程
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编辑推荐 10余位数据挖掘领域专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强
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Python金融数据挖掘与分析实战 机械工业出版社 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！
作者背景资深：作者是云计算、大数据和AI领域的知名专家，云创大数据总裁、中国大数据应用联盟人工智能专家委员会主任。写作经验丰富：作者团队写作经验丰富，不仅深谙数据挖掘技术和金融行业，而且有丰富的出版经验，能准确把握读者需求。零基础快入门：即便读者没有Python经验，没有数据挖掘和分析经验，也能快速掌握常见金融应用场景的数据挖掘和分析。实战性强：本书配有大量精心设计的案例、讲解视频、实现代码、数据资源、习题及其答案。
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Python数据分析从入门到精通 248个应用示例+20个综合案例+4个行业项目案例+136集Python零基础扫盲课，零基础入门+范例导学+项目实战，30天成为数据分析高手。
《Python数据分析从入门到精通》从零基础开始，提供了从Python入门到成为数据分析高手所必需的各项知识。无论有没有Python基础，通过本书你都能*终成为数据分析高手。 （1）主流技术，全面解析。本书涵盖数据分析三剑客Pandas、Matplotlib和Numpy，数据可视化三大图表Matplotlib、Seaborn和Pyecharts，以及机器学习库Scikit-Learn等技术，一本书教你掌握数据分析领域的主流核心技术。 （2）由浅入深，循序渐进。本书引领读者按照基础知识 核心技术 高级应用 项目实战循序渐进地学习，符合认知规律。 （3）边学边练，学以致用。248个应用示例 20个综合案例 4个行业项目案例 136集Python零基础扫盲课，边学边练，在实践中提升技能。 （4）精彩栏目，贴心提醒。本书设置了很多 注意 说明 知识胶囊 等小栏目，让读者在学习的过程中更轻松地理解相关知识点及概念，更快地掌握数
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Python金融数据分析与挖掘实战 9787115523488
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115523488 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 264页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2020-01-01 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。全书分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
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网易云课堂、51CTO、CSDN人气培训讲师迪哥唐宇迪老师多年实战经验汇总 30万学员共同的选择 面向零基础，沉浸式学习体验，打通从算法原理、数学推导到实例操作的疑难点，快速入门人工智能领域。 1. 通俗易懂，快速入门 对机器学习经典算法结合数学推导进行形象解释，实例演示。 2. Python主导，实用高效 使用数据领域主流语言Python及其分析与建模库作为课程核心工具。 3. 案例为师，实战护航 基于真实数据集，从零开始结合Python工具与机器学习算法完成整个案例实战。
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为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求，本书遵循由浅入深的原则，详细地介绍了利用Python及其相关工具实现数据分析和挖掘的实用技能。 结合Python中成熟的Numpy、Pandas、MatPlotLib、Sklearn、Seaborn、Statsmodels和SciPy模块，实现数据分析与挖掘中关于数据的清洗、整理、探索、可视化、建模和评估等流程的操作，让每一位对数据分析或挖掘的从业者或感兴趣的读者都能从中学到所需的内容。 十大常用数据挖掘算法及实战案例，如多元线性回归的预测模型、决策树分类模型、SVM分类模型、GBDT分类模型、K均值聚类模型等，基本覆盖用人单位对常用挖掘算法的需求。
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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
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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
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