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Python數據分析與挖掘實戰
最新章節:
課后習題
本書以Python數據分析與挖掘的常用技術與真實案例相結合的方式,深入淺出地介紹Python數據分析與挖掘的重要內容。本書共11章,分為基礎篇(第1~5章)和實戰篇(第6~11章),基礎篇包括數據挖掘基礎、Python數據挖掘編程基礎、數據探索、數據預處理、數據挖掘算法基礎等基礎知識;實戰篇包括6個案例,分別為信用卡高風險客戶識別、餐飲企業菜品關聯分析、金融服務機構資金流量預測、O2O優惠券使用預測、電視產品個性化推薦,以及基于TipDM大數據挖掘建模平臺實現金融服務機構資金流量預測。本書大部分章節包含實訓和課后習題,通過練習和操作實踐,可幫助讀者鞏固所學的內容。本書可作為“1+X”證書制度試點工作中的大數據應用開發(Python)職業技能等級(高級)證書的教學和培訓用書,也可作為高校數據科學或人工智能相關專業的教材,還可作為數據挖掘愛好者的自學用書。
目錄(93章)
倒序
- 封面
- 版權信息
- 內容提要
- 大數據專業系列圖書專家委員會
- 序
- 前言
- 基礎篇
- 第1章 數據挖掘基礎
- 1.1 數據挖掘發展史
- 1.2 數據挖掘的常用方法
- 1.3 數據挖掘的通用流程
- 1.4 常用數據挖掘工具
- 1.5 Python數據挖掘環境配置
- 小結
- 課后習題
- 第2章 Python數據挖掘編程基礎
- 2.1 Python使用入門
- 2.2 Python數據分析預處理的常用庫
- 2.3 Python數據挖掘建模的常用庫和框架
- 小結
- 實訓 判斷、函數、類型轉換的使用
- 課后習題
- 第3章 數據探索
- 3.1 數據校驗
- 3.2 數據特征分析
- 小結
- 實訓
- 課后習題
- 第4章 數據預處理
- 4.1 數據清洗
- 4.2 數據變換
- 4.3 數據合并
- 小結
- 實訓
- 課后習題
- 第5章 數據挖掘算法基礎
- 5.1 分類與回歸
- 5.2 聚類
- 5.3 關聯規則
- 5.4 智能推薦
- 5.5 時間序列
- 實訓
- 課后習題
- 實戰篇
- 第6章 信用卡高風險客戶識別
- 6.1 背景與目標
- 6.2 數據探索
- 6.3 數據預處理
- 6.4 分析與建模
- 6.5 模型評價
- 小結
- 實訓 使用K-Means聚類算法實現運營商客戶價值分析
- 課后習題
- 第7章 餐飲企業菜品關聯分析
- 7.1 背景與目標
- 7.2 數據探索
- 7.3 數據預處理
- 7.4 分析與建模
- 7.5 模型評價
- 小結
- 實訓 西餅屋訂單關聯分析
- 課后習題
- 第8章 金融服務機構資金流量預測
- 8.1 背景與目標
- 8.2 數據預處理
- 8.3 分析與建模
- 8.4 模型評價
- 小結
- 實訓 構建ARIMA模型預測資金贖回數據
- 課后習題
- 第9章 O2O優惠券使用預測
- 9.1 背景與目標
- 9.2 數據探索
- 9.3 數據預處理
- 9.4 分析與建模
- 9.5 模型評價
- 小結
- 實訓 運營商客戶流失預測
- 課后習題
- 第10章 電視產品個性化推薦
- 10.1 背景與目標
- 10.2 數據預處理
- 10.3 分析與建模
- 10.4 模型評價
- 小結
- 實訓 網頁瀏覽個性化推薦
- 課后習題
- 第11章 基于TipDM大數據挖掘建模平臺實現金融服務機構資金流量預測
- 11.1 平臺簡介
- 11.2 快速構建金融服務機構資金流量預測實訓
- 小結
- 實訓 構建ARIMA模型預測航空公司乘客量數據
- 課后習題 更新時間:2025-02-08 17:44:42
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