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Python数据科学:技术详解与商业实践

分类: 编程语言
出版时间: 2018-07-01
发布时间: 2020-08-27
阅读热度: 10
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《Python数据科学:技术详解与商业实践》内容简介

本书是一本集数据分析、数据挖掘、机器学习为一体,面向商业实战的养成式学习手册。为有志从事数据科学工作的读者提供系统化的学习路径,使读者掌握数据科学的理念、思路与分析步骤。本书力图淡化技术,对于方法的介绍也尽量避免涉及过多的数学内容,而且都辅以图形进行形象地展现。本书将不同算法看作功能各异的工具,比如用于煮饭的闷锅、用于炒菜的炒锅,每种工具的操作方式都应该遵循相应的说明书,因此对于每种算法我们强调其假设、适用条件与商业数据分析主题的匹配。我们在实践教学中发现,业务经验丰富和有较好商业模式理解能力的学员,在掌握数据科学的技能方面具有明显的优势。这主要是因为这类学员有较强的思辨能力和分析能力,学习的目的性和质量意识较强,不只是简单地模仿和套用数学公式,所以本书也注重对读者思辩能力和分析能力的培养。常国珍、赵仁乾、张秋剑著。

《Python数据科学:技术详解与商业实践》章节目录
  • 前言
  • 第1章 数据科学家的武器库
  • 第2章 Python概述
  • 第3章 数据科学的Python编程基础
  • 第4章 描述性统计分析与绘图
  • 第5章 数据整合和数据清洗
  • 第6章 数据科学的统计推断基础
  • 第7章 客户价值预测:线性回归模型与诊断
  • 第8章 Logistic回归构建初始信用评级
  • 第9章 使用决策树进行初始信用评级
  • 第10章 神经网络
  • 第11章 分类器入门:最近邻域与朴素贝叶斯
  • 第12章 高级分类器:支持向量机
  • 第13章 连续变量的特征选择与转换
  • 第14章 客户分群与聚类
  • 第15章 关联规则
  • 第16章 排序模型的不平衡分类处理
  • 第17章 集成学习
  • 第18章 时间序列建模
  • 第19章 商业数据挖掘案例
  • 附录A 数据说明
  • 参考文献
版权免责声明
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