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100 条"Python数据挖掘方法及应用"搜索结果
Python数据挖掘方法及应用
王术
大数据时代,数据科学跨自然与社会科学,本书用Python实现分析方法。
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Python数据分析
吴道君,朱家荣
本书全面讲解Python数据分析的相关知识和技术,内容包括Python数据分析概述、NumPy数值计算、Matplotlib数据可视化、Pandas数据分析、数据预处理、Sklearn机器学习。 本书以培养学生编程能力和数据分析能力为目标,注重技术应用能力的培养。 本书内容充实、结构合理、实用性强,具有明确的应用能力培养目标,易于接受和理解,学完本书后,可以具备数据分析的基本能力。 本书适合
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Python数据科学实战
著
本书主要从实战角度讲述了如何处理、分析和可视化数据,如何用数据建立各种统计学或机器学习模型。本书首先介绍如何使用Python代码获取、转换和分析数据;接着讲述如何使用Python中的数据结构和第三方库;然后展示如何以各种格式加载数据,如何对数据进行分组与汇总,如何创建图表和可视化数据;最后讨论如何解决实际的问题。本书适合希望使用Python处理和分析数据的开发人员阅读,也可供计算机相关专业的师生参
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基于大数据挖掘的主动式运营监测体系研究与应用
等
本书是对国网浙江省电力有限公司基于大数据挖掘技术的主动式运营监测体系建设研究与实践工作的总结,包括大数据应用与运营监测业务发展趋势与现状、基于大数据挖掘技术的主动式运营监测体系的介绍、运营监测业务主题框架与指标关联库等内容。本书可作为电网企业运营管理人员的工作参考书。
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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。
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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
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基于差分进化的优化方法及应用
董明刚 王宁 艾兵 等
内容分为差分进化算法(以下简称算法)的设计及应用。本书从差分进化算法基本原理、单目标差分进化算法、面向约束优化的差分进化算法、面向多目标差分进化算法、面向离散问题的差分进化算法等五个方面进行了介绍。对提出的10个算法进行了详细介绍和讨论,并给给出了实验(仿真)结果。
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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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Python财务数据分析与应用(微课版)
主编
随着大数据技术在各领域的深度应用,Python作为一门拥有强大的数据处理能力的高级程序语言,逐渐成为主流的大数据分析工具之一。本书围绕Python编程基础、数据分析和数据可视化三个主题,结合财会工作实际,详细介绍了利用Python进行财务数据分析和可视化的思路、方法和典型案例。本书内容翔实,案例丰富,难度适宜,教学资源丰富,既可作为应用型本科和高等职业院校财经类专业的教材,也可供财务会计人员、数据
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数据库原理及应用(第3版)
何玉洁主编
本书内容包括:数据库概述;数据模型与数据库系统结构;SQL基础与数据定义功能等。
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MySQL数据库应用技术及实战
肖睿 程宁 田崇峰
本书针对开发零基础的人群,采用案例或任务驱动的方式,由入门到精通,采用边讲解边练习的方式,使读者感受到学习开发原来如此容易。本书中的数据库技术主要包括MySQL数据库、数据操作、高级查询、索引及数据恢复备份、MySQL数据库优化等方面的知识。通过本书,读者可以实现对MySQL数据库的使用和开发。
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数据库系统原理及应用教程
苗雪兰 刘瑞新 等编著
本书系统全面地阐述了数据库系统的基本理论、技术和方法,具有概念清楚、重点突出、章节安排合理,重视上机实验环节等特点。书中以流行的SQLServer2016数据库管理系统为技术案例和实验平台,具有较好的可操作性。书中每章附有丰富习题。为便于组织教学和实验,本书的后一章为数据库课程的教学标准、实验标准和实验方案,供读者参考。
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数据库原理及应用教程(MySQL版)
陈志泊 主编
本书基于MySQL8,系统介绍了数据库技术的原理和技术应用方法。全书知识结构合理、重难点突出,符合教学和读者认知规律。全书包括数据库概念、数据库操作、数据库优化和管理、数据库设计和数据库编程5个篇章。其中,设计篇通过统一电商子系统案例介绍数据库设计步骤。编程篇讲授Python语言连接MySQL方法。
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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
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Excel数据处理与分析:数据思维+分析方法+场景应用
姚梦珂
作者在世界500强企业从事数据分析师工作,有着丰富的实践经验,带你轻松入门数据分析。
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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。
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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。
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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。
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Python气象应用编程
杨效业
本书介绍了Python在气象数据处理与可视化方面的应用,以真实数据为基础进行气象数据整理和可视化。
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Python财务应用编程
等
本书结合具体实例由浅入深、从易到难地讲解Python财务应用的精髓。本书按知识结构分为两篇(共11章),第一篇为基础入门篇,讲解Python基础知识、NumPy数组、财务数据采集、财务数据处理与可视化、财务报表分析;第二篇为案例实战篇,讲解企业利润管理、企业成本管理、企业流动资产管理、企业固定资产管理、企业筹资决策分析、企业投资决策分析。随书附赠的电子资料包括书中案例素材和源代码、所有实例操作过程
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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。
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