图书推荐|Python数据分析与挖掘实战(第2版)

本书详细介绍了Python在数据分析与挖掘中的应用,分为基础、实战和提高三部分。基础篇讲解数据挖掘原理,实战篇通过具体案例让读者掌握数据挖掘项目经验,提高篇介绍了一个基于Python的开源数据挖掘建模平台TipDM,提供拖拽式操作。书中涵盖数据探索、预处理、分类预测、聚类分析等多个主题,并提供了多个真实案例进行演示。

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Python数据分析与挖掘实战(第2版)一共分为三个部分,包括基础篇(第1~5章)、实战篇(第6~12章)、提高篇(第13章)。其中基础篇介绍了数据挖掘的基本原理;实战篇通过对案例深入浅出的剖析,使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验,同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论;提高篇介绍了一个基于Python引擎的开源数据挖掘建模平台,平台去编程、拖拽式的操作,向读者展示了平台流程化的思维,使读者加深了对数据挖掘流程的理解。


    python数据分析与挖掘实战(第2版)内容从实践出发,结合大量数据挖掘工程案例及教学经验,以真实案例为主线,深入浅出介绍数据挖掘建模过程中的有关任务:数据探索、数据预处理、分类与预测、聚类分析、时序预测、关联规则挖掘、智能推荐、偏差检测等。因此,图书的编排以解决某个应用的挖掘目标为前提,先介绍案例背景提出挖掘目标,再阐述分析方法与过程,最后完成模型构建,在介绍建模过程中同时穿插操作训练,把相关的知识点嵌入相应的操作过程中。为方便读者轻松地获取一个真实的实验环境,本书使用大家熟知的Python语言对样本数据进行处理以进行挖掘建模。
 图书推荐|Python数据分析与挖掘实战(第2版)学习目录:
第1章数据挖掘基础1
第2章Python数据分析简介10
第3章数据探索36
第4章数据预处理72
第5章挖掘建模99
第6章财政收入影响因素分析及预测171
第7章航空公司客户价值分析188
第8章商品零售购物篮分析218
第9章基于水色图像的水质评价235
第10章家用热水器用户行为分析与事件识别245
第11章电子商务网站用户行为分析及服务推荐267
第12章电商产品评论数据情感分析294
第13章基于Python引擎的开源数据挖掘建模平台(TipDM)231
     目前,教材方面已与华南师范大学、广东工业大学、南京理工大学、深圳职业技术学院、广州番禺职业技术学院等合作院校大力支持下,已出版教材60余本,相关资源均已集成至本平台。
 

 

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