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100 条"Python数据挖掘入门与实践(第2版)"搜索结果
Python数据挖掘入门与实践(第2版)
[澳]罗伯特·莱顿
一本书对数据挖掘进行了详细地入门引导。
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Python数据分析从入门到精通
李梓萌 编著
本书循序渐进的讲解了Python数据分析技术的核心内容,并通过实例的实现过程演练了各个知识点的具体使用流程。分别讲解了处理特殊格式文件,使用数据库保存数据,操作处理CSV文件,操作处理JSON数据,处理网络数据,使用matplotlib实现数据可视化处理,使用pygal库实现数据可视化处理,使用正则表达式匹配数据,使用Pandas库分离和提取数据,爬取网页数据,抓取知乎数据并实现可视化图表分析,获
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HBase入门与实践(第2版)
彭旭
本书以精练的语言介绍了HBase的基础知识。
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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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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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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期货量化交易:从入门到实践
祝学礼
本书是介绍Python编程及其在量化交易领域的实践技巧的图书,旨在帮助读者掌握基本的Python编程技能,并顺利应用于期货量化交易实践。
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机器学习与Python实践
黄勉
机器学习理论实践全书,12章内容丰富,适合各层次读者。
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Python快速编程入门(第2版)
黑马程序员
本书以PyCharm为主要开发工具,采用理论与实训案例相结合的形式,系统性地讲解Python的核心知识。全书共11章,其中,第1~10章介绍Python语言的核心理论知识,包括基础知识、流程控制、字符串、组合数据类型、函数、文件与数据格式化、面向对象、异常和Python计算生态与常用库;第11章围绕着前期学习的理论知识开发一个游戏项目——飞机大战。除第1章和第11章外,其他章均配有丰富的实训案例和
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Python数据分析与应用
张良均
本书采用了以任务为导向的教学模式,按照解决实际任务的工作流程路线,逐步展开介绍相关的理论知识点,推导生成可行的解决方案,后落实在任务实现环节。全书大部分章节紧扣任务需求展开,不堆积知识点,着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验,帮助读者真正理解与消化Python数据分析与应用。书中案例全部源于企业真实项目,可操作性强,引导读者融会贯通,并提供源代码等相关学习资源,帮助读者快速掌握大数据相关技能。
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Python网络爬虫与数据采集
主编
本书的主旨是介绍如何结合Python进行网络爬虫程序的开发,从Python语言的基本特性入手,详细介绍了Python爬虫开发的各个方面,涉及包括HTTP、HTML、JavaScript、正则表达式、自然语言处理、数据科学等不同领域的内容。全书共分为15章,包括了Python基础知识、网站分析、网页解析、Python文件读写、Python与数据库、AJAX技术、模拟登录、文本与数据分析、网站测试、S
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Python基础与大数据应用
丁辉
本书分为11章,前6章讲解了Python基本语法和基本应用,后5章系统地讲解了用Python爬取数据、处理数据、分析数据的方法与过程。每章除了丰富的实例外,还设计了来源于实践的项目训练及拓展训练项目。
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Python数据分析与应用(第2版)(微课版)
曾文权,张良均主编
本书共10章,第1章介绍数据分析的概念等相关知识:第2-6章介绍Python数据分析的常用库及其应用,涵盖NumPy数组计算,pandas统计分析,使用pandas进行数据预处理,Matplotlib、seaborm与pyecharts数据可视化,以及使用scikit-learn构建模型,较为全面地阐述Python数据分析方法:第7-9章结合之前所学的数据分析技术,进行企业综合案例数据分析;第10
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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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Python机器学习入门与实战
桑园 编著
本书以零基础讲解为特色,用实例引导读者学习,深入浅出地介绍Python机器学习的相关知识和实战技能。
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Python编程入门与算法进阶
中国电子学会
Python简单易学,是一种非常适合零基础编程人员学习算法与编程的高级程序设计语言。本书是中国电子学会全国青少年软件编程等级考试Python编程一至四级的指定用书,基于Python自带的集成开发工具IDLE3.5.2版本,对应每级考试要求讲解知识要点。对于广大青少年学习者,本书能够指导他们了解并掌握Python语言编程技巧,培养他们用Python语言编程解决生活中实际问题的能力。
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HBase入门与实践
彭旭
大数据时代快速上手HBase行动指南。
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Kafka入门与实践
牟大恩
本书适合应用Kafka的专业技术人员阅读,包括但不限于大数据相关应用的开发者、运维者和爱好者。
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Python商务数据分析与实战
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。
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Python大数据处理与分析
编著
本书介绍利用Python进行大数据处理与分析的详细方法和步骤。全书共9章,主要内容包括搭建开发环境、Numpy库、Pandas库、Matplotlib库、数据预处理以及多个案例分析。
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