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100 条"R语言游戏数据分析与挖掘"搜索结果
R语言游戏数据分析与挖掘
R语言游戏数据分析与挖掘
  • 谢佳标
  • 本书从实际应用出发，结合实例及应用场景，通过对大量案例进行详细阐述和深入分析，进而指导读者在实际工作中通过R语言对游戏数据进行分析和挖掘。
R语言数据分析与挖掘（微课版） 电子书
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。
文本数据挖掘——基于R语言 电子书
文本数据挖掘——基于R语言
  • 黄天元
  • 文本是一种特殊的非结构化数据，在当今的大数据时代，其价值日趋凸显。本书利用开源而强大的R软件，对文本数据挖掘的概念、技术及技巧进行了系统的介绍。本书共11章，内容包括：走进文本数据挖掘，R语言快速入门，字符串的基本处理，用好正则表达式，导入各类文本数据，对各类文本数据进行预处理，文本特征提取的4种方法，基于机器学习的文本分类方法，文本情感分析，文本可视化，文本数据挖掘项目实践。本书还提供了丰富的应
数据挖掘——基于R语言的实战 电子书
数据挖掘——基于R语言的实战
  • 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。
R语言与数据分析实战 电子书
R语言与数据分析实战
  • 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。
R语言医学数据分析实战 电子书
R语言医学数据分析实战
  • 赵军 编著
  • 以医学数据为例，讲解如何使用R进行数据分析。
R语言金融分析与建模 电子书
R语言金融分析与建模
  • 严玉星
  • R语言量化分析与建模教程，以金融分析和建模为主题，讲解R在金融分析中的应用。
大数据分析与挖掘 电子书
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”。
Python数据分析与挖掘 电子书
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
R语言与社会科学调查数据分析 电子书
R语言与社会科学调查数据分析
  • 编著
  • 作者运用R语言，分析中国综合社会调查数据，涵盖了初级的描述性统计、简单的回归模型、中阶的广义线性回归、二值型回归、泊松回归模型、高阶的匹配模型、主成分分析、机器学习等内容。本书通过可复制的代码、模型原理解读和丰富的图表，展现了如何将R语言应用在社会科学的研究中。
Python数据分析与挖掘实战 电子书
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
Python与R语言数据科学实践 电子书
Python与R语言数据科学实践
  • J.
  • 本书从数据科学的角度，讲解了Python和R的语言特性以及各自的优缺点，介绍了包括包、框架和工作流在内的开源生态系统，分析了Python和R分别适用于哪些业务场景，并通过真实的案例演示如何在单个工作流中集成Python与R,使两种语言充分发挥优势，改善业务应用的效果。本书还提供了Python和R的对照翻译，帮助读者在两种语言间快速切换。本书适合数据科学领域有一定Python或R基础的开发人员阅读，
R语言统计分析与应用 电子书
R语言统计分析与应用
  • 汪海波
  • R统计软件是目前应用*广泛的统计软件之一，已广泛应用于医学、财经和社会科学等领域中进行数据管理和数据分析处理。本书以Windows操作系统下的R软件为基础，以实践中常用的统计分析方法为基本内容，介绍了R语言的编写以及结果解释。本书重点介绍了各种多元统计分析方法的基本原理及其应用，包括方差分析、多元线性回归、Logistic回归分析、生存分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析以及典型相关分析
Python金融数据分析与挖掘实战 电子书
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。
PowerBI数据挖掘与可视化分析 电子书
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”。
数据可视化——基于R语言 电子书
数据可视化——基于R语言
  • 贾俊平
  • 本书以R语言为实现工具，以数据可视化分析为导向，结合实际案例介绍数据可视化方法。全书共8章，第1章介绍数据可视化概述以及R语言数据处理的基本技能；第2章介绍R语言绘图基础，重点介绍R语言传统绘图包graphics中的绘图函数及基本使用方法；第3章介绍类别数据的可视化方法；第4章介绍数据分布特征的可视化方法；第5章介绍变量间关系的可视化方法；第6章介绍样本相似性的可视化方法；第7章介绍时间序列的可视
大数据数学基础（R语言描述） 电子书
大数据数学基础（R语言描述）
  • 程丹 张良均
  • 本书全面地讲解了在科学领域运用广泛的数据微积分、线性代数、统计学、数值计算、多元统计分析等数学基础知识。全书共6章：第1章介绍了大数据与数学、数学与R语言的关系；第2章介绍了微积分的基础知识，包括函数、极限、导数、微分、不定积分与定积分及其应用；第3章介绍了线性代数的基础知识，包括矩阵的运算、行列式、特征分解、奇异值分解；第4章介绍了统计学的基础知识，包括数据分布特征、概率论、随机变量的数字特征、
数据挖掘 电子书
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
机器学习与数据挖掘 电子书
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
Python大数据分析与挖掘实战（微课版） 电子书
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
Python数据处理与挖掘 电子书
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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