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【图书】Python数据挖掘:入门、进阶与实用案例分析
简介
分类
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任务列表
第1任务: 1.1 数据挖掘发展史
第2任务: 1.2 数据挖掘的基本任务
第3任务: 1.3 数据挖掘的通用流程
第4任务: 1.4 常用数据挖掘建模工具
第5任务: 1.5 Python数据挖掘的环境配置
第6任务: 2.1.1 基本运算
第7任务: 2.1.1 集合
第8任务: 2.1.1 列表或元组
第9任务: 2.1.1 字典
第10任务: 2.1.2 判断与循环
第11任务: 2.1.3 函数
第12任务: 2.1.3 函数式编程
第13任务: 2.1.3 库的导入与添加
第14任务: 2.2~2.3 Python数据分析常用库和数据挖掘建模常用库与框架
第15任务: 第2章 数据和代码
第16任务: 4.1+4.2.1 背景与目标+读取数据
第17任务: 4.2.2 清洗数据
第18任务: 4.2.3 规约数据
第19任务: 4.3.1 订单数量与设备数量的关系
第20任务: 4.3.1 销售额与自动售货机数量的关系
第21任务: 4.3.2 订单数量与自动售货机数量的关系
第22任务: 4.3.2 绘制库存分析图
第23任务: 4.3.3 畅销和滞销商品-销售额后10的商品
第24任务: 4.3.3 畅销商品和滞销商品-销售额前10的商品
第25任务: 4.3.4 自动售货机的销售情况-各市设备平均销售总额
第26任务: 4.3.4 自动售货机的销售情况-销售额前10的设备以及所在城市
第27任务: 4.3.5+4.3.6 订单字符方式占比+各消费时段的订单用户占比
第28任务: 4.4 撰写项目分析报告
第29任务: 第4章 数据和代码
第30任务: 6.1.1 背景
第31任务: 6.1.2 数据说明
第32任务: 6.1.3 目标分析
第33任务: 6.2.1 数据清洗-1收视数据探索
第34任务: 6.2.1 数据清洗-2异常数据探索
第35任务: 6.2.1 数据清洗-3收视数据处理介绍
第36任务: 6.2.1 数据清洗-4去除特殊线路和政企用户记录
第37任务: 6.2.1 数据清洗-5去除直播记录中不关机顶盒的数据记录
第38任务: 6.2.1 数据清洗-6去除累计超过3小时或小于4秒的直播记录
第39任务: 6.2.1 数据清洗-7订单数据预处理介绍
第40任务: 6.2.1 数据清洗-8订单数据处理-业务品牌和用户状态筛选
第41任务: 6.2.1 数据清洗-9订单数据预处理-产品失效时间和去重处理
第42任务: 6.2.1 数据清洗-10保存预处理后的数据
第43任务: 6.2.2 数据探索-1用户观看电视时长可视化
第44任务: 6.2.2 数据探索-2热门频道的可视化
第45任务: 6.2.3 属性构造-1构建标签库介绍
第46任务: 6.2.3 属性构造-2客户标签的计算方式
第47任务: 6.2.3 属性构造-3产品标签体系
第48任务: 6.2.3 属性构造-4客户标签体系介绍
第49任务: 6.2.3 属性构造-5客户标签计算方法
第50任务: 6.2.3 属性构造-6电视依赖度标签计算-低
第51任务: 6.2.3 属性构造-7电视依赖度标签计算-中高
第52任务: 6.2.3 属性构造-8构建用户画像
第53任务: 6.3.1 基于物品的协同过滤算法的推荐模型
第54任务: 6.3.2 基于流行度的推荐算法模型
第55任务: 6.3.3 案例小结及平台呈现
第56任务: 第6章 数据和代码
第57任务: 13.1.1 背景
第58任务: 13.2 图像探索
第59任务: 13.2.0 实验环境介绍
第60任务: 13.3.1 图像分割模型预处理-1图像二值化与图像切分
第61任务: 13.3.1 图像分割模型预处理-2数据平衡
第62任务: 13.3.1 图像分割模型预处理-3图像增强
第63任务: 13.3.1 图像分割模型预处理-4图像批量预处理
第64任务: 13.4.1 U-net网络
第65任务: 13.4.2模型的训练
第66任务: 13.4.3+13.4.4+13.4.5图像预测+模型评价+图像优化
第67任务: 13.5.1 YOLOv3网络
第68任务: 13.5.2+13.5.3+13.5.4 模型训练+模型预测+模型评价
第69任务: 第13章 数据和代码
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张老师
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