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大數(shù)據(jù)處理與分析 版權(quán)信息
- ISBN：9787564658731
- 條形碼：9787564658731 ; 978-7-5646-5873-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大數(shù)據(jù)處理與分析 內(nèi)容簡介
Python是大數(shù)據(jù)分析中常用的工具，本書以Python3結(jié)合第三方開源工具進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理與分析，實(shí)現(xiàn)了對數(shù)據(jù)的預(yù)處理、可視化和統(tǒng)計(jì)分析。本書共11章，首先給出大數(shù)據(jù)技術(shù)的簡介和常用分析工具。然后，介紹了基于Python3實(shí)現(xiàn)的大數(shù)據(jù)預(yù)處理、可視化和統(tǒng)計(jì)描述，并給出了大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析方法，包括假設(shè)檢驗(yàn)、均值檢驗(yàn)和時(shí)間序列預(yù)測等。詳細(xì)闡述了大數(shù)據(jù)的經(jīng)典分析方法，包括聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析方法。*后結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)主流方法，給出了大數(shù)據(jù)的挖掘分析方法，如回歸分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、決策樹等。本書使用Python語言，所講的內(nèi)容可操作性強(qiáng)，并配套了相關(guān)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和代碼，方便讀者動手練習(xí)。本書適合對大數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)學(xué)感興趣的讀者，特別是需要進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理和分析的學(xué)生和研究人員參考使用。
大數(shù)據(jù)處理與分析 目錄
1 大數(shù)據(jù)概論 1.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)簡介 1.2 數(shù)據(jù)處理與分析的階段劃分 1.3 大數(shù)據(jù)分析工具 1.4 本章小結(jié) 本章習(xí)題2 數(shù)據(jù)預(yù)處理方法 2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理相關(guān)概念 2.2 變量類型與數(shù)據(jù)類型 2.3 數(shù)據(jù)清洗 2.4 數(shù)據(jù)集成與數(shù)據(jù)規(guī)約 2.5 數(shù)據(jù)的離散化與概念分層 2.6 本章小結(jié) 本章習(xí)題3 數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)描述 3.1 數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)建模方法 3.2 數(shù)據(jù)的頻數(shù)描述方法 3.3 數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)方法 3.4 數(shù)據(jù)的探索性分析方法 3.5 本章小結(jié) 本章習(xí)題4 數(shù)據(jù)的可視化構(gòu)圖方法 4.1 數(shù)據(jù)可視化的類型 4.2 可視化圖的類別 4.3 可視化工具 4.4 基本圖表 4.5 本章小結(jié) 本章習(xí)題5 數(shù)據(jù)的假設(shè)檢驗(yàn) 5.1 假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)模型 5.2 單個總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn) 5.3 兩個總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn) 5.4 本章小結(jié) 本章習(xí)題6 數(shù)據(jù)的均值檢驗(yàn)方法 6.1 均值檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)學(xué)模型 6.2 兩組之間的比較 6.3 多組之間的比較 6.4 本章小結(jié) 本章習(xí)題7 數(shù)據(jù)的隨機(jī)化模擬與仿真 7.1 統(tǒng)計(jì)的重現(xiàn)性現(xiàn)象 7.2 真隨機(jī)與偽隨機(jī) 7.3 隨機(jī)化過程仿真 7.4 隨機(jī)化分組與抽樣 7.5 隨機(jī)數(shù)據(jù)的性質(zhì)分析與程序驗(yàn)證 7.6 本章小結(jié) 本章習(xí)題8 數(shù)據(jù)的時(shí)間序列預(yù)測 8.1 時(shí)間序列的成分和預(yù)測方法 8.2 平穩(wěn)序列和趨勢預(yù)測 8.3 多成分序列預(yù)測 8.4 Box-Jenkins方法：ARIMA模型 8.5 本章小結(jié) 本章習(xí)題9 數(shù)據(jù)的聚類與判別方法 9.1 數(shù)據(jù)聚類分析的統(tǒng)計(jì)學(xué)模型 9.2 數(shù)據(jù)判別分析的統(tǒng)計(jì)學(xué)模型 9.3 本章小結(jié) 本章習(xí)題10 數(shù)據(jù)的主成分分析與因子分析 10.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)模型 10.2 主成分分析方法 10.3 因子分析方法 10.4 本章小結(jié) 本章習(xí)題11 數(shù)據(jù)的挖掘分析與機(jī)器學(xué)習(xí)方法 11.1 數(shù)據(jù)挖掘方法的主要分類 11.2 無監(jiān)督學(xué)習(xí)與監(jiān)督學(xué)習(xí) 11.3 數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的主要方法與案例分析 11.4 案例應(yīng)用與分析 11.5 優(yōu)化技巧與解決方案升級 11.6 保存和加載訓(xùn)練后的模型 11.7 本章小結(jié) 本章習(xí)題參考文獻(xiàn)
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