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大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)及應(yīng)用案例(微課版) 版權(quán)信息
- ISBN：9787302680956
- 條形碼：9787302680956 ; 978-7-302-68095-6
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)及應(yīng)用案例(微課版) 本書特色
理論與實(shí)踐相結(jié)合：既包含大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)理論，又通過(guò)豐富的應(yīng)用案例展示這些理論在實(shí)際中的應(yīng)用。
系統(tǒng)性與實(shí)用性兼具：系統(tǒng)地介紹大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)概念、常用方法和技術(shù)，同時(shí)通過(guò)實(shí)際案例將這些知識(shí)聯(lián)系起來(lái)，讓學(xué)習(xí)者能夠更好地理解和應(yīng)用。
案例豐富多樣：涵蓋多個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域，包括金融、電商、物流等，每個(gè)案例都具有代表性和現(xiàn)實(shí)意義。
實(shí)踐引導(dǎo)與項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：提供大量的實(shí)踐指導(dǎo)和項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，通過(guò)實(shí)際操作和項(xiàng)目練習(xí)，幫助學(xué)習(xí)者將理論知識(shí)轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用能力，從而更好地掌握大數(shù)據(jù)分析的技能。
大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)及應(yīng)用案例(微課版) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
"本書是一本全面介紹大數(shù)據(jù)分析理論基礎(chǔ)、方法、技術(shù)及其應(yīng)用實(shí)踐的專業(yè)書籍，以數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)理論為出發(fā)點(diǎn)，詳細(xì)闡述了數(shù)據(jù)采集、清洗、預(yù)處理、探索性數(shù)據(jù)分析等前期準(zhǔn)備工作，為讀者揭示了數(shù)據(jù)分析的全過(guò)程和方法論。 本書著重介紹線性回歸、邏輯回歸、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等常用的數(shù)據(jù)分析方法，并通過(guò)TensorFlow等工具的應(yīng)用，展示如何在實(shí)際項(xiàng)目中應(yīng)用這些技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測(cè)分析。此外，作者還精選了金融、電商、物流等行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析案例，詳細(xì)講解了從數(shù)據(jù)處理到模型構(gòu)建，再到結(jié)果解釋的完整流程，旨在幫助讀者深入理解大數(shù)據(jù)分析在不同領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景和價(jià)值。 本書適合數(shù)據(jù)科學(xué)、金融科技、電子商務(wù)、物流等相關(guān)專業(yè)的學(xué)生和教師，以及對(duì)數(shù)據(jù)分析感興趣的企業(yè)管理人員和技術(shù)開(kāi)發(fā)人員閱讀。本書內(nèi)容豐富、案例實(shí)用、理論與實(shí)踐相結(jié)合，是進(jìn)入大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域不可多得的參考書籍。 "
大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)及應(yīng)用案例(微課版)大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)及應(yīng)用案例(微課版) 前言
在這個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，大數(shù)據(jù)不再是一個(gè)新鮮詞匯，而是成為推動(dòng)商業(yè)、科技甚至社會(huì)進(jìn)步的關(guān)鍵力量。無(wú)論是在金融市場(chǎng)的決策制定、電商行業(yè)的消費(fèi)者行為分析，還是在物流管理的效率優(yōu)化中，大數(shù)據(jù)分析的身影無(wú)處不在。正是在這樣的背景下，我們認(rèn)識(shí)到編寫一本關(guān)于大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)及其應(yīng)用案例的書籍的重要性和迫切性。希望通過(guò)本書，為讀者提供一個(gè)全面的、系統(tǒng)的關(guān)于大數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)資源，不僅介紹理論基礎(chǔ)，更重要的是通過(guò)實(shí)際案例來(lái)展示這些理論在實(shí)踐中的應(yīng)用。
本書的主要目的是為大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的學(xué)生、教師、研究人員以及實(shí)際應(yīng)用中的專業(yè)人士提供一個(gè)全面的指南。我們的目標(biāo)不僅是介紹大數(shù)據(jù)分析的理論和方法，更是希望讀者能夠通過(guò)學(xué)習(xí)，掌握如何將這些理論和方法應(yīng)用于解決實(shí)際問(wèn)題。本書力求使讀者能夠理解和掌握數(shù)據(jù)分析的基本概念、方法論、常用的分析工具和技術(shù)，以及它們?cè)诓煌袠I(yè)中的應(yīng)用場(chǎng)景。
本書共分為5章，系統(tǒng)地介紹了從數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)理論、數(shù)據(jù)處理技術(shù)，到具體的分析方法如線性回歸、邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，再到如何在金融、電商、物流等不同行業(yè)中應(yīng)用這些技術(shù)。每章都配有精選的案例分析，通過(guò)實(shí)際問(wèn)題的解決過(guò)程，幫助讀者深入理解和掌握每種技術(shù)和方法的應(yīng)用。
大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)及應(yīng)用案例(微課版) 目錄
第1章數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)1
1.1數(shù)據(jù)分析概述1
1.1.1數(shù)據(jù)分析的概念1
1.1.2數(shù)據(jù)分析流程與方法論2
1.2數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理4
1.2.1數(shù)據(jù)采集方法4
1.2.2數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理技術(shù)5
1.3探索性數(shù)據(jù)分析7
1.3.1數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)7
1.3.2描述性統(tǒng)計(jì)分析8
1.3.3數(shù)據(jù)探索技術(shù)與工具9
習(xí)題10
第2章數(shù)據(jù)分析方法11
2.1線性回歸11
2.2邏輯回歸12
2.3決策樹(shù)13
2.4隨機(jī)森林14
2.5XGBoost15
2.6聚類16
2.7神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)17
2.8TensorFlow18
2.9Keras19
2.10LSTM20
2.11自編碼器21
2.12情感計(jì)算22
2.13RFM模型222.14遺傳算法23
2.15蟻群優(yōu)化算法24
習(xí)題25
目錄〖3〗第3章金融大數(shù)據(jù)分析案例27
3.1證券文本信息情感分析27
3.1.1案例背景27
3.1.2數(shù)據(jù)來(lái)源與運(yùn)行環(huán)境27
3.1.3分析過(guò)程與代碼實(shí)現(xiàn)28
3.1.4小結(jié)39
3.2信貸風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)39
3.2.1案例背景39
3.2.2數(shù)據(jù)來(lái)源與運(yùn)行環(huán)境40
3.2.3分析過(guò)程與代碼實(shí)現(xiàn)40
3.2.4小結(jié)62
3.3股票價(jià)格預(yù)測(cè)62
3.3.1案例背景62
3.3.2數(shù)據(jù)來(lái)源與運(yùn)行環(huán)境63
3.3.3分析過(guò)程與代碼實(shí)現(xiàn)63
3.3.4小結(jié)71
3.4信用卡欺詐檢測(cè)71
3.4.1案例背景71
3.4.2數(shù)據(jù)來(lái)源與運(yùn)行環(huán)境72
3.4.3分析過(guò)程與代碼實(shí)現(xiàn)72
3.4.4小結(jié)86
習(xí)題87
第4章電商大數(shù)據(jù)分析案例88
4.1電商企業(yè)銷售數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)88
4.1.1案例背景88
4.1.2數(shù)據(jù)來(lái)源與運(yùn)行環(huán)境88
4.1.3項(xiàng)目分析方法88
4.1.4項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)過(guò)程89
4.1.5小結(jié)100
4.2電商企業(yè)廣告投放效果分析100
4.2.1案例背景100
4.2.2數(shù)據(jù)來(lái)源與運(yùn)行環(huán)境100
4.2.3項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)過(guò)程101
4.2.4小結(jié)112
4.3電商企業(yè)客戶分析112
4.3.1案例背景112
4.3.2項(xiàng)目分析目標(biāo)112
4.3.3數(shù)據(jù)準(zhǔn)備112
4.3.4目標(biāo)分析118
4.3.5案例結(jié)論136
4.3.6小結(jié)137
習(xí)題138
第5章物流大數(shù)據(jù)分析案例139
5.1運(yùn)輸路線優(yōu)化139
5.1.1案例背景139
5.1.2數(shù)據(jù)集介紹140
5.1.3分析過(guò)程與代碼實(shí)現(xiàn)140
5.1.4小結(jié)146
5.2智能倉(cāng)庫(kù)管理147
5.2.1案例背景147
5.2.2數(shù)據(jù)集介紹147
5.2.3分析過(guò)程與代碼實(shí)現(xiàn)147
5.2.4小結(jié)150
習(xí)題150
參考文獻(xiàn)152
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