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100 条"数据分析原理与实践——基于经典算法及Python编程实现"搜索结果
数据分析原理与实践——基于经典算法及Python编程实现
朝乐门
本书深入浅出讲解数据分析师所需技能,满足多专业师生教学与学习需求。
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Python数据分析与挖掘实战
翟世臣,张良均 主编
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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Python数据分析入门与实战
开课吧组编 杨国俊 张植皓 潘海超 等编著
本书系统地描述了如何利用Python语言进行数据分析。由浅入深的编写方式可以帮助读者轻松愉快地进入数据的世界。全书从理论到实践、从基础语法到科学计算库,循序渐进地讲解了Python数据分析所需要学习的技能。搭配项目实战帮助读者更好、更快地掌握Python数据分析知识点。此外,还全面介绍了数据分析的必知必会技能。本书提供代码资源下载服务,每章均配有重要知识点串讲视频。本书不仅适合零基础喜欢数据分析的
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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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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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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。
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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。
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Python金融数据分析与挖掘实战
黄恒秋
深入浅出地为你介绍如何使用Python进行金融数据分析、挖掘和量化投资的全过程。
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Python数据分析基础与案例实战
张良均 主编
本书以Python数据分析的常用技术与交通行业真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍了Python数据分析与挖掘技术的重要内容。全书共10章,内容包括绪论、Python数据分析简介、数据获取、数据探索、数据预处理、构建模型、运输车辆驾驶行为分析、公交车站点设置优化分析、铁路站点客流量预测,以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现运输车辆驾驶行为分析。本书大部分章节包含课后习题,通过练习和操作实践,读
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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
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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
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Python与R语言数据科学实践
J.
本书从数据科学的角度,讲解了Python和R的语言特性以及各自的优缺点,介绍了包括包、框架和工作流在内的开源生态系统,分析了Python和R分别适用于哪些业务场景,并通过真实的案例演示如何在单个工作流中集成Python与R,使两种语言充分发挥优势,改善业务应用的效果。本书还提供了Python和R的对照翻译,帮助读者在两种语言间快速切换。本书适合数据科学领域有一定Python或R基础的开发人员阅读,
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机器学习经典算法剖析——基于OpenCV
赵春江
机器学习是一种自动分析所构建模型的数据分析方法。通过迭代地从数据中不断学习,机器学习可以使计算机找到一些隐含的信息量,而这些信息量是无法明确通过编程得到的。本书以OpenCV2.4.9为研究工具,对算法—正态贝叶斯分类器、K近邻算法、支持向量机、决策树、AdaBoost、梯度提升树、随机森林、期望极大值、神经网络,不仅具体分析了它们的原理和实现方法,还进行了详细的源码解析,并且给出了基于OpenC
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Python工匠:案例、技巧与工程实践(基于Python3.8,实现从入门到工匠的跃迁)
朱雷(@piglei)
1.专业:基于GitHub人气开源文章“Python工匠”系列,基于Python3.8,广受读者喜爱。2.稀缺:源自本土一线项目案例,融入互联网大厂工程实践经验。3.专注:聚焦真实项目中高频使用的Python编程核心知识点。4.实用:14个项目案例,60多个编程技巧与建议,立等可用,提供源代码下载。
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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。
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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
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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
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人工智能原理及MATLAB实现
许国根
本书系统地阐述了人工智能算法的基本原理、实现技术及其应用,基本涵盖了其重要理论和方法,包括了最近发展起来的并被实践证明的新技术、新理论,如机器学习、模式识别、图像处理、神经网络、深度学习、群智能方法等。本书注重结合实际,通过实际问题介绍各种理论和方法,着重介绍各种智能算法的MATLAB实现,具有较强的指导性和实用性。本书可作为计算机、信息处理、自动化和电信等IT相关专业的高年级本科生和研究生学习人
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面向大数据的数据结构与算法设计(Python版)
汤羽 林迪编著
面对大数据和人工智能技术及应用的迅猛发展,传统的数据结构与算法课程的教学内容和教学模式亟待改革,以适应大数据和人工智能专业人才培养的需要。本书就是为满足这种需要而编写的。本书共15章,主要内容包括大数据概念、Python语言基础、线性表、栈与队列、数组与字符串、树、图等经典数据结构,键值对、嵌套数据结构、列存储结构等面向大数据计算的新型数据结构,排序算法、查找算法、基础算法设计、机器学习算法基础、
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数据库原理与技术——基于华为GaussDB
华为技术有限公司
随着近年来互联网+、大数据、AI和数据挖掘等技术的不断发展,数据库技术和产品日新月异,云端数据库已经成为一种重要的数据库类型。本书分8章来介绍数据库技术,内容包括数据库的发展史、数据库基础知识、SQL语法入门、SQL语法分类、数据库安全基础、数据库开发环境、数据库设计基础和华为云端数据库产品GaussDB数据库的使用。本书可作为高校数据库课程的教材,同时也适合作为HCIA-GaussDBV1.5认
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PIC18F452单片机原理及编程实践
陈育斌
本教程以单片机的应用编程为主,内容可以划分为两个阶段:第一阶段主要包括PIC单片机内部各个功能模块的实验。如I/O端口输入输出、定时器应用、中断系统的应用、SLEEP与WDT的应用、ADC模块基本应用、EEPROM、CCP模块。第二个阶段以及各种新型接口的外围器件编程实验为主。
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数据科学导论——基于Python语言(微课版)
朝乐门
本书共7章,主要介绍数据科学的基础理论、统计学与模型、机器学习与算法、数据可视化、数据加工、大数据技术、数据产品开发及数据科学中的人文与管理等内容。
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