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大數(shù)據(jù)分析與挖掘

大數(shù)據(jù)分析與挖掘

定  價:64 元

        

  • 作者:云本勝
  • 出版時間:2024/2/1
  • ISBN:9787121473647
  • 出 版 社:電子工業(yè)出版社
  • 中圖法分類:TP274 
  • 頁碼:364
  • 紙張:
  • 版次:01
  • 開本:16開
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讀者對象:一般本科、應(yīng)用型本科、職業(yè)本科層次的大數(shù)據(jù)、人工智能和計算機(jī)等相關(guān)專業(yè)學(xué)生

本書以大數(shù)據(jù)分析與挖掘的常用技術(shù)與真實案例相結(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。全書共 11 章,第 1 章作為全書的緒論,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的方法,包括多元線性回歸、邏輯回歸、決策樹分類、樸素貝葉斯分類等;第 7 章介紹了聚類的方法,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 章介紹了時間序列,包括平穩(wěn)時間序列分析和非平穩(wěn)時間序列分析等;第 10 章介紹了離群點檢測,包括基于統(tǒng)計學(xué)、鄰近性、聚類、分類的離群點檢測方法;第 11 章介紹了大數(shù)據(jù)分析與挖掘的前沿知識。本書大部分章節(jié)包含真實案例和課后習(xí)題,通過練習(xí)和操作實踐,幫助讀者鞏固所學(xué)的內(nèi)容。本書可作為高校數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)或人工智能相關(guān)專業(yè)教材,也可作為數(shù)據(jù)挖掘愛好者的自學(xué)用書。
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