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。
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。
数据结构与算法（Python版） 电子书
数据结构与算法（Python版）
  • 周元哲
  • 本书讲述了Python语言与数据结构。
Python数据预处理 电子书
Python数据预处理
  • 黑马程序员
  • 全书共8章，其中第1章介绍数据预处理的入门知识；第2-6章介绍科学计算库numpy和数据分析库pandas，以及通过pandas库实现数据获取、数据清理、数据集成、数据变换和数据规约的功能；第7章介绍数据清理工具OpenRefine的安装及使用；第8章结合前期的核心知识进行实战演练。除第1章外，其他章均配置了丰富的示例或案例，读者可以一边学习一边练习，巩固所学的知识，并在实践中提升实际开发能力。本
Excel财务数据处理与分析实战技巧精粹 电子书
Excel财务数据处理与分析实战技巧精粹
  • 郭辉
  • 一本拿来解决实际问题的财务工作者案头书。
Wireshark数据包分析实战（第3版） 电子书
Wireshark数据包分析实战（第3版）
  • Wireshark网络嗅探软件详解：2.0.5版IPv6及案例讲解。
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
Python3快速入门与实战 电子书
Python3快速入门与实战
  • 理论与实战相结合，结合大量案例系统为你介绍Python。
对话大数据：政府/工业/金融/医疗/人才行业创新与应用案例分析 电子书
对话大数据：政府/工业/金融/医疗/人才行业创新与应用案例分析
  • 宋炜
  • 26位在大数据相关行业享有盛誉的知名企业家和权威学者分享关于大数据创新与应用的宝贵观点。
机器学习Python实战 电子书
机器学习Python实战
  • 张松慧 陈丹　主编
  • 本书使用Python的机器学习算法库scikit-learn讲解机器学习重要算法的应用，内容包括机器学习认知、数据预处理、KNN算法、线性回归算法、逻辑回归算法、朴素贝叶斯算法、决策树与随机森林算法、支持向量机、k-mcans算法、神经网络、模型评估与优化。本书使用通俗易懂的语言、丰富的图表和大量的案例对机器学习的重要算法进行讲解，提供一条从实践出发掌握机器学习知识的途径，读者即使没有很扎实的数学
物联网安全漏洞挖掘实战 电子书
物联网安全漏洞挖掘实战
  • 编著
  • 物联网的发展和普及在给我们带来诸多便利的同时，也为黑客的攻击创建了全新、广泛的攻击面，物联网的安全问题变得日益严重。《物联网安全漏洞挖掘实战》围绕物联网设备的常见安全隐患，从实战的角度深入剖析了物联网漏洞的成因以及防范措施。本书共5章，其内容涵盖了物联网概述、物联网设备硬件分析、物联网固件分析、物联网固件漏洞利用、物联网协议安全等。《物联网安全漏洞挖掘实战》所选案例均来自真实的应用环境，具有很强的
商务数据分析与应用 电子书
商务数据分析与应用
  • 沈凤池
  • 本书以商务数据实际应用为主线，系统地阐述了在电子商务领域如何进行各种数据的分析与应用。本书共分为7章，主要内容包括：商务数据分析与应用概述，商务数据分析工具及应用，商务数据可视化，消费者行为分析——用户画像，市场行情数据分析，店铺运营数据分析，以及营销推广数据分析等。
SPSS数据处理与分析 电子书
SPSS数据处理与分析
  • 王旭
  • 本书教授如何用SPSS分析调查数据，实例导入、详细介绍操作过程。
pandas数据处理与分析 电子书
pandas数据处理与分析
  • 耿远昊
  • 本书以Python中的pandas库为主线，介绍各类数据处理与分析方法。
Python程序设计——编程基础、Web开发及数据分析 电子书
Python程序设计——编程基础、Web开发及数据分析
  • 李辉 刘洋 编著
  • 《Python程序设计——编程基础、Web开发及数据分析》系统讲述了Python程序设计的基础知识。全书共15章，内容包括：Python概述、Python基本语法、Python的基本流程控制、Python的四种典型序列结构、Python函数、Python文件和数据库操作、面向对象程序设计、模块和包、字符串操作与正则表达式的使用、错误及异常处理、GUI编程、网络和多线程编程、基于Flask框架的We
大数据技术基础与实战 电子书
大数据技术基础与实战
  • 编著
  • 本书主要内容包括：大数据技术概述、Linux基础与集群搭建、Hadoop集群配置、HDFS、MapReduce分布式编程、Hive大数据仓库、HBase数据库部署与操作、数据获取与Flume应用、基于Spark的内存计算，以及利用大数据平台处理图像。
IBM SPSS Modeler 18.0数据挖掘权威指南 电子书
IBM SPSS Modeler 18.0数据挖掘权威指南
  • 张浩彬
  • 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。
Python大数据应用基础 电子书
Python大数据应用基础
  • 吕会红 邱静怡
  • 本书内容由浅入深，实例指导性强，通过大量的实例讲述Python程序设计基础，同时结合Python语言的特性，讲解各类基于Python的大数据应用实例。本书全部例题代码适用于Python3.6及更高版本。全书共13章，主要内容包括大数据及Python概述，Python基础知识、程序流程控制结构、常用组合数据类型、函数与模块、面向对象程序设计、文件相关操作、数据预处理和数据分析、使用NumPy进行处理
数据结构（Python版） 电子书
数据结构（Python版）
  • 李冬梅
  • 本书共8章，包括绪论，线性表，栈和队列，串、数组和广义表，树和二叉树，图，查找，排序。全书采用类Python语言作为数据结构和算法的描述语言。为方便读者学习，编者专门为书中每个算法制作了算法演示动画，此外，本书还提供了多媒体课件、教学大纲、源代码等配套资源。
Python数据可视化 电子书
Python数据可视化
  • 黑马程序员
  • 本书共分为9章，第1章介绍数据可视化与matplotlib的入门知识；第2-8章全面地介绍matplotlib的核心知识，包括使用matplotlib绘制简单图表、图表辅助元素的定制、图表样式的美化、子图的绘制及坐标轴共享、坐标轴的定制、绘制3D图表和统计地图、使用matplotlib绘制高级图表；第9章介绍pyecharts的基础知识。
Python 3反爬虫原理与绕过实战 电子书
Python 3反爬虫原理与绕过实战：Python3反爬虫原理与绕过实战
  • 韦世东　著
  • 适读人群：本书既适合需要储备反爬虫知识的前端工程师和后端工程师阅读，也适合需要储备绕过知识的爬虫工程师、爬虫爱好者以及Python程序员阅读。【人气推荐】《Python3网络爬虫开发实战》作者、微软小冰工程师崔庆才作序，腾讯、马蜂窝工程师倾力推荐。【干货满满】爬虫工程师不可错过的“”，内容包括但不限于Cookie反爬虫、WebSocket反爬虫、字体反爬虫、WebDriver反爬虫、App反爬虫、验证码反爬虫。【反爬虫原理爬虫实战】从实战出发，印证国内互联网企业内部加密原理，侧重讲解反爬虫的原理以及绕过方法。【21个反爬虫示例】结合练习平台Steamboat，帮助读者随时复现书中的21个爬虫示例，巩固所学知识。
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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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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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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
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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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