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。
洞察大数据价值：SAS编程与数据挖掘 电子书
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
医疗大数据挖掘与可视化 电子书
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
数据分析实战：方法、工具与可视化 电子书
数据分析实战：方法、工具与可视化
  • 韩知白
  • 本书通过实战案例和可视化的图形讲解数据分析的知识。
数据分析基础与案例实战（基于Excel软件） 电子书
数据分析基础与案例实战（基于Excel软件）
  • 孙玉娣 顾锦江
  • 本书分为8章，首先从数据分析技术概述入手，介绍了数据分析的基本概念、数据分析的工作流程、数据分析方法论与方法，并介绍了常用的数据分析工具；接着以Excel工具为例，从数据收集、数据加工与处理、统计分析、数据展示等数据分析工作流程切入，结合具体的案例进行数据剖析；最后将理论与实践相结合，讲解了电商数据、股票数据两个真实的企业案例。
Python数据分析与可视化教程（微课版） 电子书
Python数据分析与可视化教程（微课版）
  • 夏敏捷
  • 本书以Python3.9为编程环境，从Python编程基础到扩展库，再到数据分析，逐步展开Python数据分析与可视化教学。本书首先简要介绍数据分析与可视化的相关概念，并介绍Python基础知识；然后按照数据分析的主要步骤，重点介绍与数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化以及机器学习建模过程相关的扩展库，包括NumPy、Pandas、BeautifulSoup、sklearn、Matplotli
Python网络爬虫与数据采集 电子书
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
Python数据科学基础与实践 电子书
Python数据科学基础与实践
  • 编著
  • 本书共9章，主要内容包括数据科学概述、Python基础知识、Python数据科学常用库、Python数据获取、Python数据分析、Python数据挖掘、Python文本挖掘、深度学习基础、深度学习应用。
Python基础与大数据应用 电子书
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。
金融投资建模：Excel金融数据探索、建模和分析手册 电子书
金融投资建模：Excel金融数据探索、建模和分析手册
  • 林斌　著
  • 本书分为四篇，Excel及VBA基础、基础数据的处理、建模相关工具的应用以及统计分析、优化及模拟。从Excel操作基础和功能介绍引申至Excel建模流程、建模常用技巧和建模常用函数，对每一个功能都附有操作步骤及实现相同功能时的VBA代码。
大数据：挖掘数据背后的真相 电子书
大数据：挖掘数据背后的真相
PowerBI零售数据分析实战 电子书
PowerBI零售数据分析实战
  • 郑志刚
  • 一本讲解如何将PowerBI应用于零售业务领域的实战指南。
Python数据分析——从获取到可视化 电子书
Python数据分析——从获取到可视化
  • 编著
  • 本书分为4部分：第1部分主要介绍数据的采集，从数据采集的意义和基本概念开始，介绍依次介绍Python工具库、Scrapy第三方框架、如何采集数据，以及如何通过Selenium采集动态页面和手机APP数据采集；第2部主要介绍4种常用的数据分析方法；第3部分主要通过3种可视化工具介绍数据可视化；第4部分介绍一个完整的实战训练项目，帮助读者系统地梳理数据采集、分析、可视化的整体过程，巩固理论知识，增加实
自学Python——编程基础、科学计算及数据分析 电子书
自学Python——编程基础、科学计算及数据分析
对照Excel，零基础学Python数据分析 电子书
对照Excel，零基础学Python数据分析
  • 杨开振
  • 本书主要介绍如何使用Python处理Excel数据。本书内容分为三大部分：第一部分主要介绍数据分析的概念和Python基础；第二部分通过蜂蜜电商数据分析案例详细介绍数据分析的技术要点，包括读写Excel文件所需的xlwings库和openpyxl库、数据分析的pandas核心库，以及数据可视化常用的Matplotlib库和Seaborn库；第三部分包括个人消费贷款数据分析和螺蛳粉连锁店销售数据分析
数据分析及可视化（Excel+Python） 电子书
数据分析及可视化（Excel+Python）
  • 王斌会　编著
  • 本书共9章，内容包括数据分析及可视化概述、Python数据分析基础、Python数据可视化方法、数据挖掘基础及可视化、数据基本分析及可视化、数据综合评价及可视化等。
Python数据分析与可视化案例教程（微课版） 电子书
Python数据分析与可视化案例教程（微课版）
  • 余本国
  • 本书针对Python零基础的读者，重点讲解利用Python进行数据分析的基础知识，并通过大量的实战案例，使读者掌握数据处理、分析与可视化的方法。全书分为4个部分，共13章，主要内容包括：Python语法基础、网络爬虫、NumPy、pandas、正则表达式与格式化输出、数据处理与数据分析、Matplotlib、pyecharts、Altair动态可视化、NetworkX、航班数据分析、豆瓣网络数据分
Python机器学习编程与实战 电子书
Python机器学习编程与实战
  • 林耀进 张良均
  • 本书共8章，内容包括Python概述、NumPy数值计算、pandas基础、pandas进阶、Matplotlib绘图、scikit-learn、餐饮企业综合分析与预测、通信运营商客户流失分析与预测。前6章设置了选择题、填空题和操作题，后两章设置了操作题，希望通过练习和操作实践，读者可以巩固所学的内容。
Python机器学习入门与实战 电子书
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。
Python深度学习与项目实战 电子书
Python深度学习与项目实战
  • 著
  • 本书基于Python以及两个深度学习框架Keras与TensorFlow，讲述深度学习在实际项目中的应用。本书共10章，首先介绍线性回归模型、逻辑回归模型、Softmax多分类器，然后讲述全连接神经网络、神经网络模型的优化、卷积神经网络、循环神经网络，最后讨论自编码模型、对抗生成网络、深度强化学习。
大数据金融 电子书
大数据金融
  • 本书共包括大数据金融概述、金融大数据的获取与整理、大数据背景下的平台金融、大数据与商业银行、大数据与保险、大数据与证券、供应链金融、大数据与征信、大数据与金融安全九个项目。
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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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联袂推荐 暨南大学教授、博士生导师刘建平，暨南大学研究生院副院长、经济学院统计学系副主任、教授、博士生导师陈光慧，天善智能创始人梁勇，IBM技术专家刘咏梅，IBM数据科学家钟云飞，广东省环保厅环境咨询专家委员会专家、广东柯内特环境科技有限公司总经理朱斌 本书特色 内容全面：涉及数据读取、数据处理、数据可视化、统计分析与检验、数据挖掘算法、自动建模、集成与扩展、模型部署、性能优化、数据挖掘方法论等诸多内容； 讲解透彻：既有理论的讲解，又涵盖应用的实践，而且在工具的介绍上，尽可能包括每一个选项的内容和应用形式，力求让读者“吃透”每一章节的内容； 突出实战：集行业经验、项目实践、算法剖析、应用技巧于一身，配套提供数据文件以及数据模型文件，方便读者动手实践。
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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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大数据技术基础——基于Hadoop与Spark
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将Hadoop和Spark组合起来进行剖析，呈现完整的大数据技术方案。
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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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Python数据挖掘实战（微课版）
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
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