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包郵 商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘與可視化——基于PYTHON的應(yīng)用
作者：謝賢芬、古萬(wàn)榮
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頁(yè)數(shù)：
276
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商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘與可視化——基于PYTHON的應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787302636601
- 條形碼：9787302636601 ; 978-7-302-63660-1
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>>
商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘與可視化——基于PYTHON的應(yīng)用 本書(shū)特色
本書(shū)案例內(nèi)容豐富、強(qiáng)調(diào)應(yīng)用性和實(shí)戰(zhàn)性。本書(shū)配備精美教學(xué)課件
商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘與可視化——基于PYTHON的應(yīng)用 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書(shū)以商務(wù)數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用為基本出發(fā)點(diǎn)，重點(diǎn)介紹基于 Python 語(yǔ)言的商務(wù)數(shù)據(jù)處理技巧、數(shù)據(jù)分析方法及可視化操作，內(nèi)容包括：常見(jiàn)的數(shù)據(jù)管理及分析軟件介紹，Python編程基礎(chǔ)，Matplotlib、Seaborn和Pyecharts數(shù)據(jù)可視化，線性相關(guān)與回歸分析，數(shù)據(jù)壓縮、聚類、時(shí)間序列、大數(shù)據(jù)分析方法，綜合案例實(shí)戰(zhàn)。 本書(shū)案例內(nèi)容豐富，通過(guò)26個(gè)綜合案例詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)挖掘方法及可視化在商務(wù)數(shù)據(jù)中的應(yīng)用，展現(xiàn)了Python的強(qiáng)大數(shù)據(jù)分析能力。讀者在了解數(shù)據(jù)挖掘方法原理的基礎(chǔ)上，通過(guò)案例學(xué)習(xí)可以更有效地提高其數(shù)據(jù)分析的實(shí)際能力。本書(shū)適用于各個(gè)層次的讀者，既可面向非計(jì)算機(jī)專業(yè)的數(shù)據(jù)分析者，強(qiáng)調(diào)應(yīng)用性和實(shí)戰(zhàn)性，也可作為計(jì)算機(jī)專業(yè)或數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的基礎(chǔ)應(yīng)用學(xué)習(xí)書(shū)。
商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘與可視化——基于PYTHON的應(yīng)用 目錄
第1章 數(shù)據(jù)管理及分析軟件 1
1.1 數(shù)據(jù)收集及管理 1
1.2 數(shù)據(jù)挖掘軟件 6
1.3 習(xí)題 8
第2章 Python編程基礎(chǔ) 10
2.1 Python簡(jiǎn)介 10
2.2 數(shù)據(jù)挖掘編程平臺(tái) 13
2.3 Python基本語(yǔ)法 21
2.4 基本分析包 41
2.5 習(xí)題 54
第3章 Matplotlib數(shù)據(jù)可視化 55
3.1 Matplotlib基本參數(shù)配置 55
3.2 繪圖參數(shù)文件及主要函數(shù) 62
3.3 Matplotlib基本繪圖 70
3.4 Matplotlib繪圖案例 94
3.5 習(xí)題 103
第4章 Seaborn數(shù)據(jù)可視化 105
4.1 Seaborn庫(kù)簡(jiǎn)介 105
4.2 基本繪圖參數(shù)設(shè)置 105
4.3 統(tǒng)計(jì)繪圖函數(shù) 115
4.4 Seaborn可視化案例 132
4.5 習(xí)題 141 第5章 Pyecharts數(shù)據(jù)可視化 142
5.1 Pyecharts全局參數(shù)配置 142
5.2 數(shù)據(jù)系列配置 157
5.3 運(yùn)行環(huán)境 173
5.4 習(xí)題 180
第6章 線性相關(guān)與回歸分析 182
6.1 單變量線性相關(guān)與回歸 182
6.2 多元線性相關(guān)與回歸 190
6.3 綜合案例：我國(guó)財(cái)政收入水平的區(qū)域差異分析 197
6.4 習(xí)題 204
第7章 數(shù)據(jù)壓縮分析方法 205
7.1 主成分分析的概念 205
7.2 主成分的基本分析 211
7.3 綜合案例 217
7.4 習(xí)題 224
第8章 聚類分析方法 227
8.1 聚類分析的概念 227
8.2 常見(jiàn)的聚類分析方法 230
8.3 綜合案例 239
8.4 習(xí)題 250
第9章 時(shí)間序列分析方法 251
9.1 時(shí)間序列的概念 251
9.2 時(shí)間序列基本模型 252
9.3 ARIMA模型的構(gòu)建 256
9.4 綜合案例：社會(huì)消費(fèi)品零售總額分析274
9.5 習(xí)題 286
第10章 大數(shù)據(jù)分析方法 287
10.1 大數(shù)據(jù)的概念及應(yīng)用 287
10.2 文本挖掘基礎(chǔ) 288
10.3 網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)及應(yīng)用 298
10.4 習(xí)題 314
第11章 綜合案例實(shí)戰(zhàn) 316
11.1 概述 316
11.2 基于國(guó)內(nèi)旅游情況數(shù)據(jù)的可視化分析 321
11.3 基于廣州市二手房房?jī)r(jià)的可視化分析 331
11.4 基于熱銷私家車銷量數(shù)據(jù)的可視化分析345
展開(kāi)全部
商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘與可視化——基于PYTHON的應(yīng)用 作者簡(jiǎn)介
謝賢芬，女，博士，碩士生導(dǎo)師，畢業(yè)于暨南大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)。廣州大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新聯(lián)盟專家委員。具有深厚的計(jì)算機(jī)和經(jīng)濟(jì)學(xué)交叉學(xué)習(xí)和工作背景，本科和碩士就讀于暨南大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)，曾任加拿大北電通信設(shè)備有限公司（Notel）高級(jí)工程師，主研高性能大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)；發(fā)表SCI/EI論文/國(guó)內(nèi)權(quán)威期刊/國(guó)內(nèi)核心期刊論文30余篇；出版專著4本，申請(qǐng)國(guó)家發(fā)明專利2項(xiàng)，授權(quán)軟件著作版權(quán)2項(xiàng)；主持項(xiàng)目14項(xiàng)（國(guó)家級(jí)項(xiàng)目1項(xiàng)，省部級(jí)及以上項(xiàng)目5項(xiàng)），重點(diǎn)參與項(xiàng)目十多項(xiàng)（國(guó)家級(jí)項(xiàng)目2項(xiàng)，省部級(jí)4項(xiàng)等）；擅長(zhǎng)經(jīng)濟(jì)金融、統(tǒng)計(jì)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)、數(shù)據(jù)科學(xué)、信息推薦等相關(guān)領(lǐng)域的基礎(chǔ)與應(yīng)用研究。在大數(shù)據(jù)處理與分析、深度學(xué)習(xí)方法、經(jīng)濟(jì)金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)和預(yù)警監(jiān)測(cè)、突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)領(lǐng)域有較深厚的研究工作積累 ，取得一系列有影響的創(chuàng)新科研成果。
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