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100 条"数据为王:企业大数据挖掘与分析"搜索结果
数据为王:企业大数据挖掘与分析
周浩
玩透大数据营销,将大数据转化为价值,为企业指点迷津,为大数据应用指明方向。
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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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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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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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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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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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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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数据挖掘及其应用
李燕
随着互联网、云计算和人工智能等高科技信息技术的飞速发展,人类已迈入大数据时代,但很多时候我们会感到被数据淹没,却缺乏知识的困境,并没有“得数据者得天下”的能力,我们迫切需要从海量数据中,找到值得参考的样型或规则,转换成有价值的信息或知识,创造更多新价值,因此,数据挖掘成了我们提取数据信息的必要窗口。 本书共8章,主要介绍了数据挖掘的理论方法与实践应用,内容涵盖了关联规则挖掘、决策树分析、聚类分析
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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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数据为王:打开工业数据治理之门
王建伟
《工业数据分类分级指南(试行)》政策解读,中国科学院院士梅宏作序推荐;引导各级政府积极打造工业大数据应用生态,指导企业加快探索工业大数据应用发展路径。构建我国工业数据分类分级的基本框架,提升我国工业数据管理能力,释放数据潜在价值,保证数据安全;对工业数据的本质、价值、治理、释放潜能等方面进行了阐述,以促进数据流通使用为目标,旨在凝聚各方协同发掘工业数据价值,为推进工业数据充分使用、全局流动和有序共享建言献策。
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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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大数据时代的数据挖掘
李涛
(1)内容全面,覆盖当前数据挖掘的主要应用。在介绍每个应用案例时,详细阐述应用的背景,该领域中数据的来源和特点,数据采集与预处理方式,应用领域中数据挖掘的任务和实施数据挖掘技术的难点。同时提供相应的数据挖掘算法分析、工具设计以及系统实现。(2)条理清晰、便于理解。一方面,面向热爱和关心数据挖掘技术的学术界和工业界读者,帮助他们更好地理解研究的目的和应用的基础;另一方面,让没有太多相关技术背景的读者可以通过阅读本书能够了解数据挖掘的意义和价值,可以看出数据挖掘是如何被广泛地应用于实际案例并成为解决各种问题的核心工具。
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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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铁路文本大数据分析挖掘研究及应用
李平,杨连报
本书阐述了铁路文本大数据分析挖掘的理论、技术及应用,内容包括:绪论、文本大数据分析挖掘基础、文本大数据分析挖掘理论体系、常用分析与挖掘工具包、铁路文本大数据分析挖掘平台研究、铁路安全文本大数据应用案例、铁路应急管理文本大数据应用案例。
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洞察大数据价值:SAS编程与数据挖掘
杨池然 刘璐 编著
《洞察大数据价值:SAS编程与数据挖掘》以SAS9.4版本为开发平台,通过与实际开发应用实例相结合的方式,将理论联系实践,由浅入深地讲解SAS编程和数据挖掘的实践案例。其中统计分析应用、数据挖掘和实践案例综合讲解与分析是本书的一大特色。《洞察大数据价值:SAS编程与数据挖掘》融入了作者多年工作中大量的实践案例,通过实践案例程序详细解读的方式,帮助学习者理解大数据分析与数据挖掘。《洞察大数据价值:S
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医疗大数据挖掘与可视化
赵杰
普及医疗大数据挖掘与可视化技术,对提升医疗行业数据的质量与处理效率、实现数据价值的优化、推动精准医疗深入应用有着重要的作用。本书内容立足于医疗大数据的挖掘与可视化,分为总体篇、数据挖掘篇、可视化篇、应用篇等5部分,共10章,包含医疗大数据及其平台的发展概况,医疗大数据的采集、清洗、融合,医疗大数据挖掘概述、工具与方法,医疗大数据可视化概述、工具与方法,以及用实例展示医疗大数据分析平台的设计与使用方
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大数据:挖掘数据背后的真相
[日] 松本健太郎
无须数学、统计学基础,轻松掌握大数据。
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数据为王·颠覆营销:移动时代的大数据精准营销
艾媒咨询研究院 张毅
《数据为王颠覆营销:移动时代的大数据精准营销》介绍互联网与移动互联网在大数据发展中的作用以及相关的生态变化;构建移动互联网运营的全方位数据体系,发现运营问题;介绍数据在日常的产品运营活动中的使用方法;通过案例介绍电商个性化推荐的思想、流程和算法及注意事项等,本书由艾媒咨询研究院和张毅倾力打造,《数据为王颠覆营销:移动时代的大数据精准营销》适合公司高管及市场销售决策的参与者,市场销售部、客户服务、物
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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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刑事辩护实务:证据、类案、合规与理念
周浩
本书阐释了刑事辩护实务中的重点问题。书中共五编,内容包括:证据辩护、类案辩护、犯罪边界、刑事合规、司法理念。
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九步成为软文营销圣手(基础篇)
周浩
本书从软文营销的基础着手,系统论述了软文的标题撰写、正文架构、关键词嵌入、发布方式与发布技巧、发布渠道等软文撰写与发布知识,致力于帮助更多对软文营销有兴趣的读者朋友成长为软文营...
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