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100 条"网站数据挖掘与分析:系统方法与商业实践"搜索结果
网站数据挖掘与分析:系统方法与商业实践
宋天龙
从5个维度对网站数据分析行了全面讲解!
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大数据分析与挖掘
石胜飞
数据科学与大数据技术专业系列规划教材。强调概念+算法实践,让你“小数据”上会“算”,“大数据”上“算得快”。
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Python数据分析与挖掘
杨玲
本书面向大数据应用型人才,以任务为导向,系统地介绍Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例。全书共7章,第1、2章介绍Python数据分析的常用模块及其应用,涵盖NumPy数值计算模块、pandas数据分析模块,较为系统地阐述Python数据分析的方法;第3、4章介绍轻量级的数据交换格式JSON和连接MySQL数据库的pymysql模块,并以此进行数据综合案例的分析;第5章介绍Matplot
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算者生存:商业分析的方法与实践
著
互联网时代,数据和信息的规模急剧膨胀,各行各业都与数据紧密相连,因此急需能够充分利用数据和信息的人才。企业通过对数据和信息进行深入分析,可以提高收入、降低成本,从而获得竞争优势。本书以企业长久生存为目标,以收入最大化、风险最小化、成本最小化三条业务主线思想为指导,逐步构建数据分析体系、数据评估体系、数据产品化体系共同运作的商业分析框架,详细描述如何利用商业分析技能帮助企业获取竞争优势。本书融理论与
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Python数据分析与挖掘实战
翟世臣,张良均 主编
本书共11章,分为基础篇(第1-5章)和实战篇(第6-11章),基础篇包括数据挖掘基础、Python数据挖掘编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识:实战篇包括6个案例,分别为信用卡高风险客户识别、餐饮企业菜品关联分析、金融服务机构资金流量预测、O2O优惠券使用预测、电视产品个性化推荐,以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现金融服务机构资金流量预测。本书大部分章节包含实训和课后
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PowerBI数据挖掘与可视化分析
裴丽丽 编著
“人人都是数据分析师”系列,深入浅出讲解PowerBI应用和秘诀,让你的数据“狂飙”。
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Python金融数据分析与挖掘实战
黄恒秋
深入浅出地为你介绍如何使用Python进行金融数据分析、挖掘和量化投资的全过程。
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机器学习与数据挖掘
王璐烽
本书以项目实践作为主线,结合必需的理论知识,以任务的形式进行内容设计,每个任务都包含任务描述及任务实施的步骤,读者按照实施步骤进行操作就可以完成相应的学习任务,从而不断提升项目实践能力。本书主要内容涉及机器学习的基础知识,模型评估与选择,回归、分类、聚类等机器学习算法,数据挖掘的基础知识,数据分析与应用,以及通过用户行为分析预测项目学习如何将机器学习与数据挖掘应用到实际中。本书适合使用机器学习与数
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R语言数据分析与挖掘(微课版)
谢佳标 编著
本书由浅入深,内容丰富。全书共11章,主要内容包括第1章R语言数据分析概述、第2章R语言数据操作基础、第3章数据读写、第4章数据预处理、第5章数据的描述统计分析、第6章数据相关性分析、第7章R语言可视化基础、第8章高级可视化工具、第9章聚类分析、第10章关联规则、第11章分类及预测。
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Python数据处理与挖掘
吴振宇 李春忠 李建锋
本书以构建完整的知识体系为目标,按照从简单到复杂的思路,贯穿了数据处理与挖掘的各个环节,具体包括:Python快速入门、Python数据类型、Python常用模块、Python数据获取、Python数据挖掘基础、Python数据挖掘算法、Python大数据挖掘和Python数据可视化。此外,针对各知识点,全书均设计了相应的Python案例,并给出了实现代码、效果图以及相应的解释,以强化读者对各知识
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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
本书以应用为导向,将理论与实践相结合,深入浅出地介绍了利用Python进行大数据分析与挖掘的基本知识,以及如何将其应用到具体领域的方法。本书分3篇:基础篇、案例篇和提高篇。基础篇(第1章-第6章)主要介绍Python基础知识及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、深度学习等方面的基础知识;案例篇(第7章-第11章)主要介绍利用Python进行金融、地理信息、交通、文本分析、图像识别等领域
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数据挖掘
宋万清
本书着力于介绍数据挖掘基础知识、基本原理、常用算法,主要内容包括数据挖掘概述、数据的描述与可视化、数据的采集和预处理、数据的归约、关联规则挖掘、分类与预测、非线性预测模型、聚类分析、深度学习简介、使用Weka进行数据挖掘。本书通俗易懂,注重基础知识、基本原理和基本方法,注重启发和引申,以培养学生独立思考和独立发现的能力。 本书适合作为数据科学与大数据、信息管理、统计等专业的本科层次基础课教材,也
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Spark SQL入门与数据分析实践
杨虹 谢显中 周前能 张安文编著
本书共8章内容,由浅入深地讲解SparkSQL的基础知识、安装部署、编程基础、编程进阶、函数、性能调优技巧以及编程实践等知识。
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Python商业数据分析
编著
全书共12章,主要内容包括:商业数据分析概论、Python商业数据存取、Python商业数据图形绘制与可视化、Python描述性统计、Python参数估计、Python参数假设检验、Python相关分析、Python一元线性回归分析、Python多元线性回归分析、Python时间序列分析、Python量化金融数据分析、Python机器学习。
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Python数据分析、挖掘与可视化(慕课版)
董付国
1.Python零基础,轻松学会数据分析与挖掘2.编码、分析、挖掘,数据分析全流程一次搞定3.微课视频,扫码即可观看,重点难点逐个击破本书适于统计学、数学、经济学、金融学、管理学以及相关理工科专业的本科生、研究生使用,也能够提高从事数据咨询、研究或分析等人士的专业水平和技能。
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Power BI商业数据分析与可视化
孟庆娟 等 主编
系统介绍商业数据分析与可视化的主要内容及常用的分析方法。
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数据科学:理论、方法与Python语言实践
谢健民 黎海波 主编
全书共分为10章,第1-2章介绍了数据科学的基础知识以及数据科学所需的各项技术;第3-5章涵盖了Python的语法基础,函数、模块与组合数据类型,文件读写;第6章介绍了网络爬虫的数据采集及方法;第7-8章重点介绍了数据分析过程中的两个重要模块:numpy和pandas;第9章介绍了数据可视化与应用;第10章结合之前的内容,以一个综合案例进行了实战分析。本书配有电子课件、电子教案、教学大纲、习题答案
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数据架构与商业智能
王飞
本书试图利用公式般的架构推导过程,以企业总体规划为主线,利用数据架构的方法论讲解关于商业智能的数据模型设计、数据的分布、流转等内容。
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软件工程综合实践案例教程:电子商务网站产品销售数据分析系统
钟瑛主编
本书从案例介绍、软件需求分析、概要设计、详细设计、测试文档和用户手册介绍电子商务销售数据分析系统。具有以下几个优点:·内容全面。几乎覆盖了该系统从构思开发到系统使用说明的所有内容。·语言通俗易懂,讲解清晰,前后呼应。以最小的篇幅、最易读懂的语言来讲述每一项功能和每一个实例。·实例丰富,技术含量高,与实践紧密结合。每一个实例都倾注了作者的实践经验,每一项功能都经过技术认证。·版面美观,图例清晰,并具
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地球科学中的大数据分析与挖掘算法手册
李国庆 刘莹 庞禄申 等
本书以数据分析与挖掘思想为主线,深入剖析关联、分类、回归、聚类、顺序模式挖掘、深度学习以及异常检测等算法的原理、实现、相似算法、改进思路以及地学案例,具有很强的系统性、完整性以及落地性,可以作为各行业特别是地球科学领域中希望驾驭大数据并发掘其价值的科研人员和工程人员的参考书,读者既可以通过本书系统掌握大数据分析挖掘的思想方法,也可以将其作为算法工具书查阅。
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数据分析实战:方法、工具与可视化
韩知白
本书通过实战案例和可视化的图形讲解数据分析的知识。
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Python数据处理、分析、可视化与数据化运营
宋天龙
本书共10章,内容包括认识Python、Python语言基础、数据对象的读写、数据清洗和预处理、数据可视化、基本数据统计分析、高级数据建模分析、自然语言处理和文本挖掘、数据分析...
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