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【图书】Python数据分析与挖掘实战(第2版)
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【图书】Python数据分析与挖掘实战(第2版)
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介绍
全部
案例篇
基础篇
基础篇+案例篇
全部任务
全部任务
1.2 数据挖掘的基本任务
1.1 数据挖掘发展史
1.5 Python数据挖掘的环...
1.4 常用数据挖掘建模工具
1.3 数据挖掘的通用流程
4.3.1 堆叠合并
4.3.6 分组聚合-apply...
4.3.5 分组聚合-agg方法
4.3.4 分组聚合-group...
4.3.3 重叠合并
4.3.2 主键合并
4.2.5 独热编码
4.2.4 数据离散化-聚类法
4.2.3 数据离散化-等频法
4.2.2 数据离散化-等宽法
4.2.1 数据标准化
4.1.3 数据清洗- 缺失值处...
4.1.2 数据清洗-属性内容重...
4.1.1 数据清洗-记录重复
5.10.3 时间序列-模型构建
5.10.2 时间序列-预处理
5.10.1 时间序列原理
5.9.8 基于流行度的推荐-推...
5.9.7 基于流行度的推荐-计...
5.9.6 基于物品的协同过滤推...
5.9.5 基于物品的协同过滤推...
5.9.4 基于用户的协同过滤推...
5.9.3基于用户的协同过滤推荐...
5.9.2 基于用户的协同过滤推...
5.9.1 智能推荐原理
5.4 构建非线性支持向量机
5.3 构建KNN模型
5.2 构建决策树模型
5.1 构建逻辑回归模型
5.0 构建线性回归模型
5.6.2 集成算法代码实现
5.6.1 集成算法原理
5.5.2 构建神经网络模型
5.5.1 神经网络原理
5.8.1 关联规则原理
5.7.6 层次聚类模型实现
5.7.5 层次聚类
5.7.4 密度聚类实现
5.7.3 密度聚类算法原理
5.7.2 kmeans聚类算法...
5.7.1 Kmeans聚类算法...
6.1.1 财政收入预测背景介绍
6.1.2 数据基本情况介绍
6.1.3 分析目标解读
6.2 项目流程介绍
6.3.1 求解person相关...
6.3.2 person相关系数...
6.4.1了 解Lasso回归方...
6.4.2 Lasso回归选取关...
6.4.3 Lasso回归数据写...
6.5.1 关键特征数据读取及准...
6.5.2 GM11特征值预测
6.5.3 GM11特征数据整理...
6.6.1 数据标准化
6.6.2 模型训练及预测
6.6.3 结果可视化
7.1.1 案例背景
7.1.2 案例目标
7.2.1 数据读取
7.2.2 剔除票价为空的记录
7.2.3 剔除异常记录
7.3.1 RFM模型介绍
7.3.2 LRFMC模型
7.3.3 构造入会时长特征
7.3.4 剩余特征构造
7.4.1 使用K-means算...
7.4.2 获取K-Means聚...
7.4.3 聚类结果可视化
7.5 小结
8.1 案例背景与挖掘目标
8.2.1 分析流程
8.2.2 数据探索分析
8.2.3 Apriori关联规...
8.2.4 关联规则实现
8.3 总结
9.1 案例背景与目标
9.2.1 读取一张图片数据
9.2.2 获取图片数据的像素值...
9.2.3 截取图像的有效区域
9.2.4 三个颜色矩的Pyth...
9.2.5 如何进行批量化数据转...
9.2.6 自定义函数获取指定路...
9.2.7 处理所有图片数据
9.2.8 数据处理代码整理
9.3 模型构建与性能评估
10.1 案例背景
10.2.1 删除冗余特征
10.2.2 划分用水事件
10.2.3 确定单次用水事件时...
10.2.4 构建用水时长与频率...
10.2.5 构建停顿特征
10.2.6 构建用水量与波动特...
10.2.7 筛选候选洗浴事件
10.3 模型构建
11.1.1 智能推荐介绍
11.1.2 背景与挖掘目标
11.2.1 读取用户访问数据
11.2.2 统计不同类型的网页...
11.2.3 探索101和199...
11.2.4 统计用户点击次数
11.2.5 网页点击分析
11.2.6 翻页网址探索
11.3.1 脏数据探索
11.3.2 脏数据处理规则汇总
11.3.3 脏数据处理操作实现
11.3.4 翻页网址处理
11.4.1 协同过滤推荐算法介...
11.4.2 提取婚姻类型数据
11.4.3 模型构建准备工作介...
11.4.4 将用户划分为训练用...
11.4.6 构建用户物品矩阵
11.4.5 将数据集划分为训练...
11.4.7 自定义函数求杰卡德...
11.4.8 模型构建-求物品相...
11.5.1 模型推荐及性能评价...
11.5.2 构建测试用户网址浏...
11.5.3 模型推荐
11.5.4 模型性能评价
市财政收入分析及预测案例-数据和...
航空公司客户价值分析案例-数据和...
商品零售购物篮分析案例-数据和代...
基于水色图像的水质识别案例-数据...
家用热水器用户行为分析与事件识别...
电子商务网站用户行为分析及服务推...
12.1.1 背景与目标
12.1.2 数据介绍
12.2.1 数据读取及简单查看
12.2.2 剔除换行符
12.2.3 去除评论数据中的产...
12.2.4 去除html语言中...
12.2.5 文本去重
12.3.1 分词及去停用词
12.3.2 词云绘制
12.4.7 自定义分值计算函数
12.4.6 程度副词和否定词融...
12.4.5 否定词计算
12.4.4 程度副词计算
12.4.3 计算情感词分数
12.4.2 读取所需词表
12.4.1 文本情感分析介绍
12.6 小结
12.5.3 LDA主题模型构建
12.5.2 读取好评数据
12.5.1 LDA主题模型介绍
12.4.9 保存处理后的评论数...
12.4.8 所有评论数据的情感...
电商产品评论数据情感分析-数据和...
6.1.1 财政收入预测背景介绍
6.1.2 数据基本情况介绍
6.1.3 分析目标解读
6.2 项目流程介绍
6.3.1 求解person相关...
6.3.2 person相关系数...
6.4.1了 解Lasso回归方...
6.4.2 Lasso回归选取关...
6.4.3 Lasso回归数据写...
6.5.1 关键特征数据读取及准...
6.5.2 GM11特征值预测
6.5.3 GM11特征数据整理...
6.6.1 数据标准化
6.6.2 模型训练及预测
6.6.3 结果可视化
市财政收入分析及预测案例-数据和...
7.1.1 案例背景
7.1.2 案例目标
7.2.1 数据读取
7.2.2 剔除票价为空的记录
7.2.3 剔除异常记录
7.3.1 RFM模型介绍
7.3.2 LRFMC模型
7.3.3 构造入会时长特征
7.3.4 剩余特征构造
7.4.1 使用K-means算...
7.4.2 获取K-Means聚...
7.4.3 聚类结果可视化
7.5 小结
航空公司客户价值分析案例-数据和...
8.1 案例背景与挖掘目标
8.2.1 分析流程
8.2.2 数据探索分析
8.2.3 Apriori关联规...
8.2.4 关联规则实现
8.3 总结
商品零售购物篮分析案例-数据和代...
9.1 案例背景与目标
9.2.1 读取一张图片数据
9.2.2 获取图片数据的像素值...
9.2.3 截取图像的有效区域
9.2.4 三个颜色矩的Pyth...
9.2.5 如何进行批量化数据转...
9.2.6 自定义函数获取指定路...
9.2.7 处理所有图片数据
9.2.8 数据处理代码整理
9.3 模型构建与性能评估
基于水色图像的水质识别案例-数据...
10.1 案例背景
10.2.1 删除冗余特征
10.2.2 划分用水事件
10.2.3 确定单次用水事件时...
10.2.4 构建用水时长与频率...
10.2.5 构建停顿特征
10.2.6 构建用水量与波动特...
10.2.7 筛选候选洗浴事件
10.3 模型构建
家用热水器用户行为分析与事件识别...
11.1.1 智能推荐介绍
11.1.2 背景与挖掘目标
11.2.1 读取用户访问数据
11.2.2 统计不同类型的网页...
11.2.3 探索101和199...
11.2.4 统计用户点击次数
11.2.5 网页点击分析
11.2.6 翻页网址探索
11.3.1 脏数据探索
11.3.2 脏数据处理规则汇总
11.3.3 脏数据处理操作实现
11.3.4 翻页网址处理
11.4.1 协同过滤推荐算法介...
11.4.2 提取婚姻类型数据
11.4.3 模型构建准备工作介...
11.4.4 将用户划分为训练用...
11.4.5 将数据集划分为训练...
11.4.6 构建用户物品矩阵
11.4.7 自定义函数求杰卡德...
11.4.8 模型构建-求物品相...
11.5.1 模型推荐及性能评价...
11.5.2 构建测试用户网址浏...
11.5.3 模型推荐
11.5.4 模型性能评价
电子商务网站用户行为分析及服务推...
12.1.1 背景与目标
12.1.2 数据介绍
12.2.1 数据读取及简单查看
12.2.2 剔除换行符
12.2.3 去除评论数据中的产...
12.2.4 去除html语言中...
12.2.5 文本去重
12.3.1 分词及去停用词
12.3.2 词云绘制
12.4.1 文本情感分析介绍
12.4.2 读取所需词表
12.4.3 计算情感词分数
12.4.4 程度副词计算
12.4.5 否定词计算
12.4.6 程度副词和否定词融...
12.4.7 自定义分值计算函数
12.4.8 所有评论数据的情感...
12.4.9 保存处理后的评论数...
12.5.1 LDA主题模型介绍
12.5.2 读取好评数据
12.5.3 LDA主题模型构建
12.6 小结
电商产品评论数据情感分析-数据和...
1.2 数据挖掘的基本任务
1.1 数据挖掘发展史
1.5 Python数据挖掘的环...
1.3 数据挖掘的通用流程
1.4 熟悉Python集成开发...
2.1.1 基本运算
2.1.1 列表或元组
2.1.1 集合
2.1.1 字典
2.1.2 判断与循环
2.1.3 函数
2.1.3 函数式编程
2.1.3 库的导入与添加
2.2~2.3 Python数据...
2.1.1 基本运算
2.1.1 列表或元组
2.1.1 集合
2.1.1 字典
2.1.2 判断与循环
2.1.3 函数
2.1.3 函数式编程
2.1.3 库的导入与添加
2.2~2.3 Python数据...
3.1.1 一致性校验
3.1.2 缺失值校验
3.1.3 简单统计量分析
3.1.3 IQR准则和3西塔原...
3.1.3 箱型图分析
3.2.1 集中趋势度量
3.2.1 离中趋势度量
3.2.2 定量数据分布分析
3.2.2 定性数据分布分析
3.2.4 周期分析
3.2.5 贡献度分析
3.2.6 相关性分析
3.2.3 对比分析
3.1.1 一致性校验
3.1.2 缺失值校验
3.1.3 简单统计量分析
3.1.3 IQR准则和3西塔原...
3.1.3 箱型图分析
3.2.1 集中趋势度量
3.2.1 离中趋势度量
3.2.2 定量数据分布分析
3.2.2 定性数据分布分析
3.2.4 周期分析
3.2.5 贡献度分析
3.2.6 相关性分析
3.2.3 对比分析
4.1.3 数据清洗- 缺失值处...
4.1.2 数据清洗-属性内容重...
4.1.1 数据清洗-记录重复
4.2.5 独热编码
4.2.4 数据离散化-聚类法
4.2.3 数据离散化-等频法
4.2.2 数据离散化-等宽法
4.2.1 数据标准化
4.3.1 堆叠合并
4.3.6 分组聚合-apply...
4.3.5 分组聚合-agg方法
4.3.4 分组聚合-group...
4.3.3 重叠合并
4.3.2 主键合并
5.4 构建非线性支持向量机
5.3 构建KNN模型
5.2 构建决策树模型
5.1 构建逻辑回归模型
5.0 构建线性回归模型
5.6.2 集成算法代码实现
5.6.1 集成算法原理
5.5.2 构建神经网络模型
5.5.1 神经网络原理
5.8.1 关联规则原理
5.7.6 层次聚类模型实现
5.7.5 层次聚类
5.7.4 密度聚类实现
5.7.3 密度聚类算法原理
5.7.2 kmeans聚类算法...
5.7.1 Kmeans聚类算法...
5.9.8 基于流行度的推荐-推...
5.9.7 基于流行度的推荐-计...
5.9.6 基于物品的协同过滤推...
5.9.5 基于物品的协同过滤推...
5.9.4 基于用户的协同过滤推...
5.9.3基于用户的协同过滤推荐...
5.9.2 基于用户的协同过滤推...
5.9.1 智能推荐原理
5.10.3 时间序列-模型构建
5.10.2 时间序列-预处理
5.10.1 时间序列原理
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学
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工作时间:9:00 - 18:00
张老师:18927565259
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