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内容简介:
本书系统讲解了数据分析工作流程中的核心问题,涉及数据探索、数据预处理、建模分析等内容。书中使用Python作为编程语言,全面介绍了Python编程基础及常用数据分析库的使用,在传统的数据统计分析方法的基础上,增加了分类、回归、聚类等机器学习建模分析方法,通过贴近日常生活和工作的实践案例,帮助读者建立数据分析思维,实现从基础理论到实践应用的过渡,提高综合运用数据分析方法和技术解决实际问题的能力。本书可作为高等院校数学、计算机等专业的数据分析相关课程的教材,也可作为数据分析等领域从业人员的参考用书。
书籍目录:
部分 基础篇
章 数据分析概述
1.1 数据分析的定义
1.2 数据分析的标准过程
1.3 数据分析的作用
1.4 常用的数据分析工具
第2章 Python编程基础
2.1 Python开发环境搭建
2.2 Python基础语法
2.3 Python数据类型
2.4 程序控制结构
2.5 函数
2.6 模块
第3章 常用的数据分析库
3.1 NumPy
3.2 Pandas
3.3 Matplotlib
3.4 SciPy
3.5 Sklearn
第二部分 中级篇
第4章 描述性统计分析与数据可视化
4.1 描述性统计分析
4.2 数据可视化
第5章 统计推断
5.1 假设检验
5.2 相关分析
第6章 数据预处理
6.1 数据清洗
6.2 数据集成
6.3 数据变换
6.4 数据规约
第三部分 实战篇
第7章 线性回归分析
7.1 算法原理
7.2 算法流程
7.3 算法案例
第8章 分类
8.1 分类的基本概念
8.2 KNN算法
8.3 决策树算法
第9章 聚类分析
9.1 聚类的基本概念
9.2 KMeans算法
9.3 DBSCAN算法
参考文献
作者介绍:
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出版社信息:
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书籍摘录:
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原文赏析:
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其它内容:
书籍介绍
本书系统讲解了数据分析工作流程中的核心问题,涉及数据探索、数据预处理、建模分析等内容。书中使用Python作为编程语言,全面介绍了Python编程基础及常用数据分析库的使用,在传统的数据统计分析方法的基础上,增加了分类、回归、聚类等机器学习建模分析方法,通过贴近日常生活和工作的实践案例,帮助读者建立数据分析思维,实现从基础理论到实践应用的过渡,提高综合运用数据分析方法和技术解决实际问题的能力。本书可作为高等院校数学、计算机等专业的数据分析相关课程的教材,也可作为数据分析等领域从业人员的参考用书。
网站评分
书籍多样性:9分
书籍信息完全性:3分
网站更新速度:9分
使用便利性:6分
书籍清晰度:4分
书籍格式兼容性:3分
是否包含广告:8分
加载速度:4分
安全性:5分
稳定性:9分
搜索功能:8分
下载便捷性:3分
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书籍真实打分
故事情节:3分
人物塑造:7分
主题深度:9分
文字风格:3分
语言运用:7分
文笔流畅:4分
思想传递:3分
知识深度:7分
知识广度:8分
实用性:7分
章节划分:9分
结构布局:8分
新颖与独特:8分
情感共鸣:8分
引人入胜:5分
现实相关:3分
沉浸感:6分
事实准确性:4分
文化贡献:6分