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Python數據分析與數據挖掘(普通高等教育人工智慧與大數據系列教材)

  • 作者：編者:葛東旭|責編:吉玲
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111702207
  • 出版日期：2022/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：337
人民幣：RMB 65 元      售價：元
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內容大鋼
    本書分為10章。第1章介紹Python語言的起源和特性，以及安裝Python及其開發環境的方法；第2章介紹Python語言的基礎知識；第3章介紹Python數據組織結構，作為學習後續數據操作的基礎；第4?7章介紹為了能夠有效進行數據分析和數據挖掘所必須對數據進行的多種處理方法；第8章介紹使用不同的Python擴展庫，以不同的可視化方法和形式對數據進行探索和分析；第9章介紹數據分析方法；第10章介紹數據挖掘的關聯、分類和聚類演算法。
    本書配套以下教學資源：教學PPT、習題答案、數據分析支撐文件、程序代碼等，請選用本書作教材的教師登錄www.cmpedu.com註冊後下載，或發郵件至jinacmp@163.com索取（註明學校名+姓名）。
    本書可作為普通高校電腦、大數據、人工智慧、金融管理等專業的教材，也可供廣大從事數據分析、人工智慧、機器學習等應用系統開發的技術人員參考。
    本書配有電子課件和程序代碼，書中的程序代碼均在Python 3.8、Anaconda 3上調試通過，有些需要安裝第三方庫。選用本書作教材的老師請登錄www.cmpedu.com註冊下載課件等教學資源，或發郵件至jinacmp@163.com索取。
作者介紹
編者:葛東旭|責編:吉玲
目錄
前言
第1章  Python介紹及安裝
  1.1  Python出現
  1.2  Python的特性
  1.3  安裝和使用Python
  單元練習
第2章  Python語言基礎
  2.1  Python語句
  2.2  基本數據類型
  2.3  標識符與變數
  2.4  運算及運算符
  2.5  程序結構
  2.6  面向對象
  2.7  常用標準庫函數
  2.8  自定義函數
  單元練習
第3章  Python數據組織結構
  3.1  字元串
  3.2  列表
  3.3  元組
  3.4  集合
  3.5  映射（字典）
  3.6  數組
  3.7  矩陣
  3.8  系列
  3.9  數據框架
  單元練習
第4章  數據生成和採集
  4.1  數據生成和載入
  4.2  數據文件訪問
  4.3  資料庫訪問
  4.4  網路數據採集
  單元練習
第5章  數據整理
  5.1  數據類型及精度轉換
  5.2  數據抽樣
  5.3  缺失值處理
  5.4  重複值處理
  5.5  異常值處理
  5.6  排序
  5.7  標準化
  5.8  離散化
  5.9  數值編碼
  5.10  擬合與插值
  單元練習
第6章  數據變換
  6.1  線性空間變換
  6.2  域變換
  單元練習
第7章  數據規約

  7.1  主成分分析
  7.2  因子分析
  7.3  獨立成分分析
  7.4  多維標度分析
  7.5  線性判別分析
  7.6  T-SNE
  7.7  特徵選擇
  單元練習
第8章  數據可視化分析
  8.1  Matplotlib繪圖
  8.2  Pandas繪圖
  8.3  Seaborn繪圖
  8.4  Networkx繪圖
  8.5  Graphviz繪圖
  單元練習
第9章  數據分析
  9.1  統計分析
  9.2  回歸分析
  9.3  時間序列分析
  單元練習
第10章  數據挖掘
  10.1  關聯分析
  10.2  分類歸納
  10.3  聚類分析
  單元練習
參考文獻

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