100 条"Python金融数据挖掘与分析实战"搜索结果
Python金融数据挖掘与分析实战
Python金融数据挖掘与分析实战
  • 刘鹏
  • 本书系统讲解Python编程、数据挖掘、主要金融应用场景的数据挖掘方法。
Python商业数据分析 电子书
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。
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。
Python实战速成手册：数据分析+机器学习+深度学习 电子书
Python实战速成手册：数据分析+机器学习+深度学习
  • 方勇　著
  • 本书基于Python语言，介绍了数据分析、机器学习、深度学习等内容，涉及统计学基础、Python基础、Python面向对象入门、在Python中操作MySQL、Pandas、Matplotlib、人工智能、Scikit-learn、神经网络等。书中包括大量代码和综合练习，以及丰富的实战案例。
Python电商数据分析实战（微课版） 电子书
Python电商数据分析实战（微课版）
  • 编著
  • 全书共分为3篇。第一篇是理论基础篇，讲解从事电子商务数据分析前需要了解的理论知识，每个理论知识点都结合案例做详细的解析。第二篇是专业方法篇，介绍数据采集和数据清洗的专业方法。第三篇是应用场景篇，介绍运营与数据平台的应用、运营诊断与复盘的方法、宏观市场分析、市场细分及竞争分析、流量运营分析、产品运营分析、消费者运营分析及商务报告的撰写等。本书既可以作为高等院校电子商务专业、商务数据分析与应用专业、大
Elasticsearch数据搜索与分析实战 电子书
Elasticsearch数据搜索与分析实战
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。
MATLAB量化金融分析基础与实战 电子书
MATLAB量化金融分析基础与实战
  • 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
Python3爬虫实战——数据清洗、数据分析与可视化 电子书
Python3爬虫实战——数据清洗、数据分析与可视化
  • 姚良
  • 1．从零开始，适合新手学习对于只有代码入门基础的新手来说，看文档学习使用工具是十分困难的一件事。因为对代码的不理解、没有编程思维，看文档简直就像是在看天书。另外大部分的新文档都是英文版的，国内的中文文档都是翻译过来的，在翻译过程中容易产生偏差。而本书基础知识篇中，从各官方文档中直接整理出爬虫爬取需要用到的部分。没有繁杂啰唆的文字，用简单的语言告诉你学习的重点知识，让你快速上手爬虫。在实战阶段，详细介绍每一个步骤，便于理解，让你也能靠自己写出爬虫。2．实例丰富，解决各种爬虫问题网上很多爬虫的各种教程，大部分都是爬取豆瓣电影、招聘网站职位进行分析。本书实战项目挑选的都是网上少有人爬取的网站，让你可以学习到各式各样的爬取方式。3．站得更高，设计自己的产品本书除了教你如何爬取网站外，还有很多以爬虫为基础的多功能设计教程，如爬虫机器人、爬虫网站、爬虫搜索功能。让你在学会爬取技术的同时，形成产品的思维去设计自己的产品。
Python数据分析与可视化 电子书
Python数据分析与可视化
  • 主编
  • 本书采用理论分析和Python编程实战相结合的形式，按照数据分析与可视化的基本步骤，数据分析与可视化的基本理论知识和相应的Python库进行了详细的介绍，让读者能够在了解基本理论知识的同时快速上手实现数据分析与可视化的程序。
Python数据分析与可视化 电子书
Python数据分析与可视化
  • 高晓燕
  • 本书共3章。第1章讲述Python基础知识，包括Python语言基本语法、内置数据类型、Python控制语句、函数和文件操作；第2章讲述Python数据分析，包括Numpy数值计算基础、Numpy数学与算术函数、Numpy中的数据统计与分析、pandas统计分析基础、pandas数据运算、pandas数据载入与预处理；第3章讲述数据可视化，包括matplotlib绘图基础、使用pandas和Sea
Python数据分析与可视化 电子书
Python数据分析与可视化
  • 宋丽丽
  • 本书主要内容如下：第一部分Python编程基础。第二部分：Python数据分析（Pandas，Numpy等简介、数据收集、数据清洗、数据挖掘、数据分析）。第三部分：Python数据可视化（数据可视化Matplotlib，seaborn等可视化库、财务会计案例、大数据分析案例）。第四部分：Python与自动化控制（简介、正则表达式、文件处理、Python与excel、PythonGUI控制鼠标和键盘
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医学数据分析入门 电子书
Python医学数据分析入门
  • 刘文婷
  • 数据分析是当今大数据时代最关键的技术，其广泛应用于包括医学在内的各个领域。
Python数据分析（项目式） 电子书
Python数据分析（项目式）
  • 主编
  • 本书紧跟数据分析的最新发展趋势，基于Python的数据分析平台和工具，介绍数据分析的相关知识与技能。本书共7个项目，分为3部分：基础部分、数据分析部分、机器学习实战部分。基础部分包括项目一和项目二，介绍数据分析环境的搭建，以及NumPy的理论和实践知识；数据分析部分包括项目三~项目六，结合案例介绍数据检查、数据呈现、数据多维化等，涵盖真实数据分析工作的完整流程；机器学习实战部分只包括项目七，利用一
Python财务数据分析 电子书
Python财务数据分析
  • 主编
  • 随着大数据、人工智能等技术的创新迭代速度加快，经济社会数字化转型全面开启，本书旨在培养会计审计人员的数字化、信息化能力，助推会计审计工作运用新技术、融入新时代、实现新突破。本书围绕Python财务数据分析展开编写，整体分为基础篇、应用篇两部分。基础篇包括第1章~第4章内容，系统阐述了Python环境配置、语法基础、财务数据采集与分析、财务数据可视化等基础知识；应用篇包括第5章~第7章内容，本部分结
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。
Excel数据分析基础与实战 电子书
Excel数据分析基础与实战
  • 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数据可视化实战 电子书
Python数据可视化实战
  • 刘礼培
  • 本书以实践出发，全面地介绍数据可视化的流程和Python数据可视化的应用，并详细阐述使用Python解决企业实际问题的方法。全书共8章，分为基础模块(第1-5章)和实战模块(第6-8章)。基础模块包括Python数据可视化概述、数据的读取与处理、Matplotlib数据可视化基础、用seaborn绘制进阶图形、pyecharts交互式图形绘制；实战模块包括广电大数据可视化项目实战、新零售智能销售数
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  • 从数据处理的角度来讲解统计分析。
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  • 李迎
  • 本书是从实践出发，同时结合一线教师的实践教学经验，以示例为主线，把可视化需要的Python基础语法，Numpy和pandas包中数据结构及读取Excel/CSV文件操作、无效数据处理操作，Matplotlib和pandas包的不同种类图形绘制框架代码等内容都融入到示例中，通过示例，循序渐进、浅显易懂地讲解可视化分析所需要的知识点。　　本书适合Python可视化初学者使用，也可作为相关机构的培训用书
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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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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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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
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