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Python数据分析与挖掘实战

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普大帝        

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  • TA的每日心情
    奋斗
    2025-9-17 16:27
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    [LV.9]以坛为家II

    网络挑战赛参赛者

    自我介绍
    我是普大帝,拼搏奋进,一往无前。
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    1#
    发表于 2024-4-17 19:07 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    你好!我是陪你一起进阶人生的范老师!愿你成才!助你成长!
    7 A/ ~* B/ o7 O% ^$ ]5 A大家好!我是数学中国范老师,本书以 Python 数据分析与挖掘的常用技术与真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍 Python 数据分析与挖掘的重要内容。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习题,通过练习和操作实践,可帮助读者巩固所学的内容。有详细的千字介绍,点击链接可以查看。5 ^7 R0 b7 }  r0 a7 _1 [  R1 G

    4 T( K3 g' V) C1 u, _5 {2 b. H: Q3 |注册登录后,右上角点击签到就会随机赠送10点左右的体力值!点击文件图标可以立即下载文件
    . I) Y% C6 v* @) e' O, z( n2 g新用户注册,可以联系我们的工作人员QQ南方:3242420264   乔叶:1470495151   淡妆:1917509892,帮你快速审核+修改用户组后,可以右上角签到获取体力值,一次注册,日后大量数学建模资源即刻拥有

    . X4 B& t6 Y' ?7 A. s7 g& h% B# v/ Y Python数据分析与挖掘实战_翟世臣_人邮_2022.7.pdf (69.83 MB, 下载次数: 30, 售价: 2 点体力)
    5 t' d- o; F8 [' ?4 U. t) E3 Z5 L8 J# u  L3 H8 ^7 F! }
    本书可作为“1+X”证书制度试点工作中的大数据应用开发(Python)职业技能等级(高级)证书的教学和培训用书,也可作为高校数据科学或人工智能相关专业的教材,还可作为数据挖掘爱好者的自学用书。  " c, c# N% h9 L: m# e; C6 c8 |
    随着大数据时代的到来,信息化技术得到了普及,但随之而来的海量数据使商业生态环境发生了巨大的变化。数据分析与挖掘技术通过获取数据、处理数据、可视化呈现数据、分析建模等方法,能够帮助企业更为高效地处理业务问题,并为企业的经营决策提供依据和帮助。金融、零售、医疗、互联网、交通物流、制造等行业对数据分析人才的需求巨大, 有实践经验的数据分析人才成为各企业争夺的热门。4 r0 n9 G6 h& D1 ~) E4 M
    为了满足企业日益增长的对数据分析人才的需求, 很多高校开设了数据分析相关课程。
    1 Q! x3 t) r, m1 J6 Z& d8 f& a% z  W4 V6 M
    本书特色:6 u- B8 k+ \# T3 r7 y  S
    1.本书内容契合证书制度试点工作中的大数据应用开发职业技能等级(高级)证书的考核标准。
    " y" G4 P- b4 U4 ]+ b' B2.将理论与实战相结合。本书以知识点为主线,将 数据分析与挖掘的常用技术和基于项目的真实案例相结合, 介绍使用 进行数据分析与挖掘的主要方法。/ i9 t1 Q0 l/ ~) r% V: s1 O( ?
    3. 以应用为导向。本书讲解从知识点到算法,再到具体的项目案例,让读者明白如何利用所学知识来解决问题,通过实训和课后习题帮助读者巩固所学知识,从而使读者能够真正理解并应用所学知识。
    ; ?7 h- p: Z( D# \3 A& H4.注重启发式教学。本书围绕数据挖掘的流程展开,不堆积知识点,着重于思路的启发与解决方案的实施。通过对从任务需求到任务实现这一完整工作流程的体验,读者将真正理解并掌握 数据分析与挖掘技术。
    ( g* c) O+ {; Y% ]6 U# \
    / Q6 [+ X: a$ H  m; q$ X% m本书适用对象:; y2 |4 Q, Q* J. J, K
    1.开设有数据分析与挖掘相关课程的高校的学生。9 l. j! ^. S3 B4 A: c
    2.数据挖掘开发人员。% T/ D- E, L; Q! G
    3.从事数据挖掘研究的科研人员。
      n8 Z- ~; ^) R! L5 n; ^* h3 |4.关注高级数据分析的人员。
    # M' x; t1 d% s! @; E' S. p4 `4 m' ^5.证书制度试点工作中的大数据应用开发职业技能等级(高级)证书的考生。/ ^$ P% ^* ?7 Y
    # g7 M2 O4 q+ m7 J0 S. O1 }8 T
    9 C$ w* l6 y  f

    . O& Y4 E: C. D+ b
    zan
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