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Python數據挖掘:入門、進階與實用案例分析
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封底
這是一本以項目實戰案例為驅動的數據挖掘著作,它能幫助完全沒有Python編程基礎和數據挖掘基礎的讀者快速掌握Python數據挖掘的技術、流程與方法。在寫作方式上,本書與傳統的“理論與實踐結合”的入門書不同,它以數據挖掘領域的知名賽事“泰迪杯”數據挖掘挑戰賽(已舉辦10屆)和“泰迪杯”數據分析技能賽(已舉辦5屆)(累計1500余所高校的10余萬師生參賽)為依托,精選了11個經典賽題,將Python編程知識、數據挖掘知識和行業知識三者融合,讓讀者在實踐中快速掌握電商、教育、交通、傳媒、電力、旅游、制造等7大行業的數據挖掘方法。本書不僅適用于零基礎的讀者自學,還適用于教師教學。
目錄(103章)
倒序
- 封面
- 版權信息
- 內容簡介
- 前言
- 第一篇 基礎篇
- 第1章 數據挖掘概述
- 1.1 數據挖掘簡介
- 1.2 數據挖掘的通用流程
- 1.3 常用數據挖掘工具
- 1.4 Python數據挖掘環境配置
- 1.5 小結
- 第2章 Python數據挖掘編程基礎
- 2.1 Python使用入門
- 2.2 Python數據分析及預處理常用庫
- 2.3 Python數據挖掘建模常用框架和庫
- 2.4 小結
- 第二篇 入門篇
- 第3章 電商平臺手機銷售數據采集與分析
- 3.1 背景與目標
- 3.2 數據采集
- 3.3 數據探索與預處理
- 3.4 數據可視化分析
- 3.5 制定營銷策略
- 3.6 小結
- 第4章 自動售貨機銷售數據分析與應用
- 4.1 背景與目標
- 4.2 數據讀取與預處理
- 4.3 銷售數據可視化分析
- 4.4 銷售額預測
- 4.5 小結
- 第5章 教育平臺的線上課程推薦策略
- 5.1 背景與目標
- 5.2 數據探索
- 5.3 數據預處理
- 5.4 平臺的運營狀況分析
- 5.5 Apriori模型的構建
- 5.6 制定課程推薦策略
- 5.7 小結
- 第三篇 進階篇
- 第6章 電視產品的營銷推薦
- 6.1 背景與目標
- 6.2 數據預處理
- 6.3 分析與建模
- 6.4 模型評價
- 6.5 小結
- 第7章 運輸車輛安全駕駛行為分析
- 7.1 背景與目標
- 7.2 構建車輛駕駛行為指標
- 7.3 數據探索分析
- 7.4 駕駛行為聚類分析
- 7.5 構建駕駛行為預測模型
- 7.6 駕駛行為安全分析總結
- 7.7 小結
- 第8章 基于非侵入式負荷監測與分解的電力數據挖掘
- 8.1 背景與目標
- 8.2 數據準備
- 8.3 屬性構建
- 8.4 模型訓練
- 8.5 性能度量
- 8.6 小結
- 第9章 游客目的地印象分析
- 9.1 背景與目標
- 9.2 數據預處理
- 9.3 目的地印象分析
- 9.4 目的地評分分析
- 9.5 目的地特色分析
- 9.6 提升目的地美譽度的建議
- 9.7 小結
- 第四篇 高階篇
- 第10章 智能閱讀模型的構建
- 10.1 背景與目標
- 10.2 數據探索
- 10.3 關鍵詞匹配
- 10.4 精準匹配
- 10.5 模型應用
- 10.6 小結
- 第11章 巖石樣本智能識別
- 11.1 背景與目標
- 11.2 數據預處理
- 11.3 模型構建
- 11.4 模型評價
- 11.5 小結
- 第12章 電商平臺圖像中文字的識別
- 12.1 背景與目標
- 12.2 數據預處理
- 12.3 文字識別
- 12.4 模型評價
- 12.5 小結
- 第13章 電力巡檢智能缺陷檢測
- 13.1 背景與目標
- 13.2 圖像探索
- 13.3 圖像預處理
- 13.4 圖像分割
- 13.5 目標檢測
- 13.6 小結
- 第五篇 拓展篇
- 第14章 基于TipDM大數據挖掘建模平臺實現自動售貨機銷售數據分析
- 14.1 平臺簡介
- 14.2 實現自動售貨機銷售數據分析項目
- 14.3 小結
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- 作者簡介
- 封底 更新時間:2023-11-13 15:05:37
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