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100 条"MATLAB数据分析与挖掘实战"搜索结果
MATLAB数据分析与挖掘实战
MATLAB数据分析与挖掘实战
  • 肖刚
  • 轻松获取真实的实验环境，用MATLAB工具进行挖掘建模。
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
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
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数据分析与应用 电子书
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。
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。
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。
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。
Excel数据分析与处理 电子书
Excel数据分析与处理
  • 刘福刚
  • 全书分为4篇：第1篇为应用基础篇，主要介绍Excel的基本功能和基本操作；第2篇为数据处理篇，主要介绍使用公式和函数实现数据处理的方法，以及直观显示数据的方法；第3篇为数据分析篇，主要介绍Excel数据管理、数据分析方面的基本功能和分析方法；第4篇为拓展应用篇，主要介绍宏和协同功能。
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。
人人都是数据分析师：Tableau应用实战 电子书
人人都是数据分析师：Tableau应用实战
  • 王淑娟
  • 海量实例贯穿全书，深度讲解Tableau核心功能。
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
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。
MATLAB基础与应用 电子书
MATLAB基础与应用
  • 熊庆如
  • 本书主要介绍MATLAB基础与应用，内容主要包括函数的MATLAB计算与作图、微积分的MATLAB计算、用MATLAB解常微分方程（组）、矩阵运算的MATLAB实现、用MATLAB求解线性方程组、用MATLAB解线性规划问题、概率问题的MATLAB计算、统计问题的MATLAB计算、数据拟合、层次分析法的MATLAB程序。目的就是要培养读者的数值计算和数据处理能力，加强读者用数学工具分析和解决问题的
逆向分析实战 电子书
逆向分析实战
  • 冀云
  • 本书的主要内容为：数据的存储及表示形式、汇编语言入门、熟悉调试工具OllyDbg、PE工具详解、PE文件格式实例（包括加壳与脱壳工具的使用）、十六进制编辑器与反编译工具、IDA与逆向、逆向工具原理实现等。本书可以作为程序员、安全技术的研究人员、安全技术爱好者阅读。
新媒体数据分析与应用 电子书
新媒体数据分析与应用
  • 段峰峰
  • 本书介绍新媒体数据分析与应用的方法，共包括8章，分别为新媒体数据分析概述、新媒体数据获取、新媒体数据预处理、新媒体数据分析、新媒体数据可视化、数据新闻制作、数据营销推广、网络舆情数据分析与处理。
数据可视化与分析基础 电子书
数据可视化与分析基础
  • 张丹珏
  • 本书以循序渐进的方式，由浅入深地讲述了数据分析的整个过程。全书共分6章，主要内容包括：数据分析概述、数据可视化初步、数据可视化进阶、数据挖掘基础、数据分析报告和综合案例。每章内附有实用性范例供读者练习，巩固所学知识。　　本书在讲解数据可视化的基础性原理的同时，融入真实案例分析，具有较强的实用性，帮助读者举一反三，真正学会大数据可视化和数据挖掘的工具软件，能运用大数据思维解决学习和工作中的实际问题。
Excel商务数据分析与应用 电子书
Excel商务数据分析与应用
  • 王汉生
  • 本书以实践中商务数据分析工作的基本流程为主线，讲解相关人员在商务数据分析工作中所需掌握的基础知识，并通过“实践练习”环节提升读者应用所学知识来解决实际问题的能力。本书共7章。第1章概要介绍商务数据分析的基本情况，第2章～第6章讲解商务数据分析各个步骤的相关知识点及其应用，第7章要求读者综合应用前面各章内容完整地解决一个实践领域中的问题。本书每章都配备真实案例供读者学习，以增强读者的实战能力。本书配
精通Excel数据统计与分析 电子书
精通Excel数据统计与分析
  • 李宗璋
  • 详细解释从公式含义到在Excel中实现的过程。
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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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张良均
本书共12章，内容包括：语料库、正则表达式、中文分词技术、词性标注与命名实体识别、关键词提取、文本向量化、文本分类与文本聚类、文本情感分析、NLP中的深度学习技术等。
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