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Python數據科學(技術詳解與商業實踐)

作者：常國珍//趙仁乾//張秋劍
出版社：機械工業
ISBN：9787111603092

出版日期：2018/07/01
裝幀：平裝
頁數：422

人民幣：RMB 99 元售價：元

內容大鋼

    常國珍、趙仁乾、張秋劍著的《Python數據科學(技術詳解與商業實踐)》是一本以Python為工具，以商業實戰為導向的數據科學家養成手冊，從技術、業務、商業實戰3個維度為有志成為數據科學家的讀者提供了系統化的學習路徑。
    3位作者是數據科學和金融領域的資深專家，不僅技術精湛、經驗豐富，而且在本書的寫作上也頗下功夫：首先，將數學和演算法等複雜的技術用圖形化的方式來展現，盡可能降低讀者的理解難度；其次，本書不是一本教科書或案例集，而是針對數據科學家的能力模型提供系統化的解決方案。
    全書一共19章：內容依次圍繞技術、業務和商業實戰3個維度展開：
    技術維度：較為系統和深度地講解了數據挖掘、數據分析以及機器學習等數據科學中核心的技術。
    業務維度：圍繞宏觀業務分析和微觀客戶分析展現了數據科學在市場研究、企業管理、客戶畫像與分析、精準營銷、風險度量、流失預警等方面的知識點。
    實戰維度：以案例的形式全面展現了著名咨詢公司從事客戶量化分析的方法論，為讀者提供了標準的數據科學工作模板。

作者介紹

常國珍//趙仁乾//張秋劍

前言
第1章  數據科學家的武器庫
  1.1  數據科學的基本概念
  1.2  數理統計技術
    1.2.1  描述性統計分析
    1.2.2  統計推斷與統計建模
  1.3  數據挖掘的技術與方法
  1.4  描述性數據挖掘演算法示例
    1.4.1  聚類分析——客戶細分
    1.4.2  關聯規則分析
  1.5  預測性數據挖掘演算法示例
    1.5.1  決策樹
    1.5.2  KNN演算法
    1.5.3  Logistic回歸
    1.5.4  神經網路
    1.5.5  支持向量機
    1.5.6  集成學習
    1.5.7  預測類模型講解
    1.5.8  預測類模型評估概述
第2章  Python概述
  2.1  Python概述
    2.1.1  Python簡介
    2.1.2  Python與數據科學
    2.1.3  Python2與Python3
  2.2  Anaconda Python的安裝、使用
    2.2.1  下載與安裝
    2.2.2  使用Jupyter Notebook
    2.2.3  使用Spyder
    2.2.4  使用conda或pip管理第三方庫
第3章  數據科學的Python編程基礎
  3.1  Python的基本數據類型
    3.1.1  字元串(str)
    3.1.2  浮點數和整數（float、int）
    3.1.3  布爾值（Bool：True/False）
    3.1.4  其他
  3.2  Python的基本數據結構
    3.2.1  列表（list）
    3.2.2  元組（tuple）
    3.2.3  集合（set）
第4章  描述性統計分析與繪圖
第5章  數據整合和數據清洗
第6章  數據科學的統計推斷基礎
第7章  客戶價值預測：線性回歸模型與診斷
第8章  Logistic回歸構建初始信用評級
第9章  使用決策樹進行初始信用評級
第10章  神經網路
第11章  分類器入門：最近鄰域與樸素貝葉斯
第12章  高級分類器：支持向量機
第13章  連續變數的特徵選擇與轉換
第14章  客戶分群與聚類

第15章  關聯規則
第16章  排序模型的不平衡分類處理
第17章  集成學習
第18章  時間序列建模
第19章  商業數據挖掘案例
附錄A  數據說明
參考文獻

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