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包郵 大數(shù)據(jù)分析與挖掘
作者：云本勝,張良均
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364
本類(lèi)榜單：計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)銷(xiāo)量榜
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大數(shù)據(jù)分析與挖掘 版權(quán)信息
- ISBN：9787121473647
- 條形碼：9787121473647 ; 978-7-121-47364-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類(lèi)：>
大數(shù)據(jù)分析與挖掘 本書(shū)特色
本書(shū)是浙江省普通本科高！笆奈濉敝攸c(diǎn)立項(xiàng)建設(shè)教材。本書(shū)以大數(shù)據(jù)分析與挖掘的常用技術(shù)與真實(shí)案例相結(jié)合的方式，按照“概念和原理講解、案例分析、能力拓展——Python 軟件應(yīng)用”的層次進(jìn)行闡述，深入淺出地介紹大數(shù)據(jù)分析與挖掘的重要內(nèi)容。 本書(shū)是浙江省普通本科高！笆奈濉敝攸c(diǎn)立項(xiàng)建設(shè)教材。本書(shū)以大數(shù)據(jù)分析與挖掘的常用技術(shù)與真實(shí)案例相結(jié)合的方式，按照“概念和原理講解、案例分析、能力拓展——Python 軟件應(yīng)用”的層次進(jìn)行闡述，深入淺出地介紹大數(shù)據(jù)分析與挖掘的重要內(nèi)容。
大數(shù)據(jù)分析與挖掘 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書(shū)以大數(shù)據(jù)分析與挖掘的常用技術(shù)與真實(shí)案例相結(jié)合的方式，按照“概念和原理講解、案例分析、能力拓展――Python 軟件應(yīng)用”的層次進(jìn)行闡述，深入淺出地介紹大數(shù)據(jù)分析與挖掘的重要內(nèi)容。全書(shū)共 11 章，第 1 章作為全書(shū)的緒論，介紹了大數(shù)據(jù)分析與挖掘的基本概念、行業(yè)應(yīng)用等；第2 章介紹了 Python 的安裝、編程基礎(chǔ)以及常用的數(shù)據(jù)分析工具；第 3 章介紹了數(shù)據(jù)的類(lèi)型、質(zhì)量和相似度與相異度；第 4 章介紹了數(shù)據(jù)探索的常用方法，包括質(zhì)量分析、描述性統(tǒng)計(jì)分析、可視化分析和多維數(shù)據(jù)分析；第 5 章介紹了數(shù)據(jù)預(yù)處理的常用方法，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)歸約和數(shù)據(jù)變換與離散化；第 6 章介紹了回歸與分類(lèi)的方法，包括多元線性回歸、邏輯回歸、決策樹(shù)分類(lèi)、樸素貝葉斯分類(lèi)等；第 7 章介紹了聚類(lèi)的方法，包括 K-Means 算法、DBSCAN 算法等；第 8 章介紹了關(guān)聯(lián)規(guī)則，包括 Apriori 算法和 FP-Growth 算法等；第 9 章介紹了時(shí)間序列，包括平穩(wěn)時(shí)間序列分析和非平穩(wěn)時(shí)間序列分析等；第 10 章介紹了離群點(diǎn)檢測(cè)，包括基于統(tǒng)計(jì)學(xué)、鄰近性、聚類(lèi)、分類(lèi)的離群點(diǎn)檢測(cè)方法；第 11 章介紹了大數(shù)據(jù)分析與挖掘的前沿知識(shí)。本書(shū)大部分章節(jié)包含真實(shí)案例和課后習(xí)題，通過(guò)練習(xí)和操作實(shí)踐，幫助讀者鞏固所學(xué)的內(nèi)容。本書(shū)可作為高校數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)或人工智能相關(guān)專(zhuān)業(yè)教材，也可作為數(shù)據(jù)挖掘愛(ài)好者的自學(xué)用書(shū)。
大數(shù)據(jù)分析與挖掘 目錄
目 錄
第1章 緒論 001
1.1 大數(shù)據(jù)分析與挖掘的基本概念 002
1.2 大數(shù)據(jù)分析與挖掘的行業(yè)應(yīng)用 002
1.3 大數(shù)據(jù)分析與挖掘的基本任務(wù) 004
1.4 大數(shù)據(jù)分析與挖掘的建模過(guò)程 004
1.4.1 明確任務(wù) 005
1.4.2 數(shù)據(jù)采集 005
1.4.3 數(shù)據(jù)探索 006
1.4.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理 006
1.4.5 挖掘建模 007
1.4.6 模型評(píng)價(jià) 007
1.5 大數(shù)據(jù)分析與挖掘的建模工具 007
小結(jié) 009
習(xí)題 009
第2章 Python簡(jiǎn)介 011
2.1 Python安裝 012
2.2 Python編程基礎(chǔ) 015
2.2.1 基本命令 016
2.2.2 數(shù)據(jù)類(lèi)型 019
2.2.3 運(yùn)算符 023
2.2.4 函數(shù) 027
2.3 Python數(shù)據(jù)分析工具 029
小結(jié) 033
習(xí)題 034
第3章 數(shù)據(jù) 036
3.1 數(shù)據(jù)類(lèi)型 037
3.1.1 數(shù)據(jù)集的類(lèi)型 037
3.1.2 屬性的定義 039
3.1.3 屬性的分類(lèi) 040
3.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量 041
3.3 數(shù)據(jù)的相似度與相異度度量 042
3.3.1 屬性之間的相似度與相異度 042
3.3.2 數(shù)據(jù)對(duì)象之間的相異度 045
3.3.3 數(shù)據(jù)對(duì)象之間的相似度 049
3.3.4 度量方法的選取 054
小結(jié) 055
習(xí)題 055
第4章 數(shù)據(jù)探索 058
4.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量分析 059
4.1.1 缺失值分析 059
4.1.2 異常值分析 060
4.1.3 一致性分析 063
4.2 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)分析 064
4.2.1 集中趨勢(shì)度量 065
4.2.2 離散程度度量 066
4.2.3 多元數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析 069
4.3 數(shù)據(jù)可視化分析 070
4.3.1 可視化技術(shù) 070
4.3.2 高維數(shù)據(jù)可視化 076
4.4 多維數(shù)據(jù)分析 082
4.4.1 多維數(shù)組 082
4.4.2 數(shù)據(jù)立方體 083
4.4.3 切片與切塊 084
4.4.4 上卷與下鉆 085
4.5 Python數(shù)據(jù)探索案例分析 086
4.5.1 公共自行車(chē)租賃系統(tǒng)數(shù)
展開(kāi)全部
大數(shù)據(jù)分析與挖掘 作者簡(jiǎn)介
云本勝，男，1980年生，博士，浙江科技大學(xué)副教授，碩士生導(dǎo)師，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)會(huì)員、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)會(huì)員。2010年獲同濟(jì)大學(xué)系統(tǒng)工程工學(xué)博士，2016年美國(guó)中佛羅里達(dá)大學(xué)訪學(xué)學(xué)者。主持中國(guó)高校產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)新基金、浙江省基礎(chǔ)公益研究計(jì)劃項(xiàng)目、浙江省教育廳科研項(xiàng)目、浙江省一流本科課程、浙江省普通本科高校“十四五”首批新工科重點(diǎn)建設(shè)教材、浙江省產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項(xiàng)目、教育部產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項(xiàng)目等課題多項(xiàng)；主持企業(yè)橫向課題2項(xiàng)；參與國(guó)家863、國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目等4項(xiàng)；已發(fā)表學(xué)術(shù)論文20余篇；授權(quán)發(fā)明專(zhuān)利2項(xiàng)。指導(dǎo)大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目、新苗人才計(jì)劃項(xiàng)目等課題多項(xiàng)。
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