100 条"MATLAB数据分析与挖掘实战"搜索结果
  • 肖刚
  • 轻松获取真实的实验环境,用MATLAB工具进行挖掘建模。
Python数据分析与挖掘实战 电子书
  • 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
Python金融数据分析与挖掘实战 电子书
  • 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。
Python数据分析与挖掘 电子书
  • 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
大数据分析与挖掘 电子书
  • 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”。
Python大数据分析与挖掘实战(微课版) 电子书
  • 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
MATLAB量化金融分析基础与实战 电子书
  • 马萌
  • 本书涵盖了MATLAB基本知识、数据处理、Python交互、金融建模、高效并发程序设计和报告生成的量化分析流程,涉及量化投资中的多个重要算法,包括技术指标、线性回归、非线性回归、统计学、机器学习、投资组合模型和波动率模型等。书中强调了GPU和CPU并行计算在金融模型中的应用及将模型结果呈现为PDF或HTML等格式文件的ReportGenerator。后向读者展示了如何使用书中介绍的各项MATLAB
PowerBI数据挖掘与可视化分析 电子书
  • 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”。
数据挖掘 电子书
  • 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
数据挖掘——基于R语言的实战 电子书
  • 张俊妮
  • 本书以深入浅出的语言系统地讲解了数据挖掘的框架和基本方法,主要内容包括:数据挖掘与R语言概述、数据理解、数据准备、关联规则挖掘、聚类分析、线性模型与广义线性模型、神经网络的基本方法、决策树、基于决策树的模型组合、模型评估与比较。本书使用基于R语言的数据挖掘案例贯穿全书,并辅以上机实验和习题,帮助读者熟练使用R语言进行数据挖掘。
Python数据挖掘实战(微课版) 电子书
  • 王磊
  • 数据挖掘旨在发现蕴含在数据中的有价值的数据模式、知识或规律,是目前非常热门的研究领域。理解数据挖掘模型的原理、方法并熟练掌握其实现技术是数据挖掘从业者必备的能力。本书从理论模型和技术实战两个角度,全面讲述数据挖掘的基本流程、模型方法、实现技术及案例应用,帮助读者系统地掌握数据挖掘的核心技术,培养读者从事数据挖掘工作的基本能力。全书共12章,主要内容包括数据探索、数据预处理、特征选择、基础分类模型及
Elasticsearch数据搜索与分析实战 电子书
R语言数据分析与挖掘(微课版) 电子书
  • 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。
机器学习与数据挖掘 电子书
  • 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
Python数据分析入门与实战 电子书
  • 开课吧组编 杨国俊 张植皓 潘海超 等编著
  • 本书系统地描述了如何利用Python语言进行数据分析。由浅入深的编写方式可以帮助读者轻松愉快地进入数据的世界。全书从理论到实践、从基础语法到科学计算库,循序渐进地讲解了Python数据分析所需要学习的技能。搭配项目实战帮助读者更好、更快地掌握Python数据分析知识点。此外,还全面介绍了数据分析的必知必会技能。本书提供代码资源下载服务,每章均配有重要知识点串讲视频。本书不仅适合零基础喜欢数据分析的
Python商务数据分析与实战 电子书
  • 何伟,张良均 主编
  • |a本书以Python数据分析常用技术与真实案例相结合的方式,介绍Python商务数据分析应用的重要内容。全书共10章,内容包括:商务数据分析概述、Python数据分析简介、数据获取、探索性分析、数据预处理等。
R语言与数据分析实战 电子书
  • 朱顺泉
  • 本书共13章,主要包括:数据分析概述及R语言环境,R语言的数据对象及其类型,R语言数据存储与读取,R语言编程,R语言可视化,R语言描述性统计,R语言参数估计,R语言参数假设检验等内容。
Excel数据分析基础与实战 电子书
  • 张良均
  • 本书以任务为导向,全面介绍了数据分析的流程和Excel数据分析的应用,并详细阐述了使用Excel2016解决企业实际问题的方法。全书共11章,分为基础部分(第1~6章)和实战部分(第7~11章)。基础部分的内容包括数据分析与Excel2016概述、外部数据的获取、数据处理、函数的应用、数据透视表和数据透视图、数据分析与可视化;实战部分为新零售智能销售数据分析项目实战,内容包含项目数据处理、商品销售
Python数据分析入门与实战 电子书
  • 刘麟 编著
  • 掌握数据分析技巧,运用强大的Python工具,解决工作中繁琐的数据问题。
Python数据处理与挖掘 电子书
  • 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
Python数据分析基础与案例实战 电子书
  • 张良均 主编
  • 本书以Python数据分析的常用技术与交通行业真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍了Python数据分析与挖掘技术的重要内容。全书共10章,内容包括绪论、Python数据分析简介、数据获取、数据探索、数据预处理、构建模型、运输车辆驾驶行为分析、公交车站点设置优化分析、铁路站点客流量预测,以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现运输车辆驾驶行为分析。本书大部分章节包含课后习题,通过练习和操作实践,读
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Python中文自然语言处理基础与实战 电子书
本书共12章,内容包括:语料库、正则表达式、中文分词技术、词性标注与命名实体识别、关键词提取、文本向量化、文本分类与文本聚类、文本情感分析、NLP中的深度学习技术等。