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【图书】Python数据分析与挖掘实战
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【图书】Python数据分析与挖掘实战
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介绍
全部
基础篇
案例篇
基础篇+案例篇
7.4 关联规则
全部任务
6.1 案例背景
6.2.1 描述性统计分析
6.2.2 数据探索
6.3.1 数据清洗
6.3.2 属性构建
6.4.1 聚类参数寻优
6.4.2 模型构建
6.4.3 客户分类
6.5 模型评价
6.6 小结
7.1 背景与目标
7.2 数据探索
7.3.1 数据预处理
7.3.2 数据预处理代码实现
7.4 关联规则
8.1 背景与目标
8.2.1 检验数据平稳性
8.2.2 处理非平稳序列
8.2.3 ARIMA模型预测
8.2.3 检验数据纯随机性
8.3.1 ARIMA模型定阶
8.3.2 ARIMA模型检验
8.4 小结
9.1 背景与目标
9.2.1 描述性统计分析
9.2.2 分析用户消费行为信息
9.2.3 分析商户投放优惠券信...
9.3.1 数据清洗
9.3.2 数据变换
9.4.1 模型构建
9.4.2 结果分析
9.5 模型应用
9.6 小结
O2O优惠券使用预测案例-数据和...
10.1.1 背景与目标
10.1.2 目标分析与解读
10.1.3 数据介绍
10.2.1 收视数据探索
10.2.2 异常数据探索
10.2.3 收视数据处理介绍
10.2.4 去除特殊线路和政企...
10.2.5 去除直播记录中不关...
10.2.6 去除累计超过3小时...
10.2.7 订单数据预处理介绍
10.2.8 订单数据处理-业务...
10.2.9 订单数据预处理-产...
10.2.10 保存预处理后的数...
10.2.11 用户观看电视时长...
10.2.12 热门频道的可视化
10.2.13 构建标签库介绍
10.2.14 客户标签的计算方...
10.2.15 产品标签体系
10.2.16 客户标签体系介绍
10.2.17 客户标签计算方法
10.2.18 电视依赖度标签计...
10.2.19 电视依赖度标签计...
10.2.20 用户画像构建
10.3.1 协同过滤推荐
10.3.2 基于流行度的推荐
10.4 案例小结及平台呈现
电视产品个性化推荐案例-数据和代...
排序:
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4
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291
0
授课教师
刘晓玲
数据分析讲师
课程特色
视频(59)
下载资料(2)
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沈晓慧
开始学习
5.10.3 时间序列-模型构...
沈晓慧
开始学习
5.10.2 时间序列-预处理
沈晓慧
开始学习
9.4.1 模型构建
沈晓慧
开始学习
9.3.2 数据变换
沈晓慧
完成了
9.3.1 数据清洗
学
习
中
心
TOP
张老师
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