Python數據挖掘方法及應用-知識圖譜 (第2版) 王術 9787121459696 【台灣高等教育出版社】
圖書均為代購，正常情形下，訂後約兩周可抵台。
物品所在地：中國大陸
原出版社：電子工業
物品所在地：中國大陸
原出版社：電子工業
NT$350
商品編號:
供貨狀況:
尚有庫存
加入最愛
此商品 「 最高 」可以折抵紅利
0
點
(約等於 NT$0 )
商品介紹
| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202307*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：Python數據挖掘方法及應用-知識圖譜 (第2版) ISBN：9787121459696 出版社：電子工業 著編譯者：王術 叢書名：數據科學與大數據技術系列 頁數：227 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1555109 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書重點介紹Python語言數據處理與數據分析方面的應用技巧，內容涉及數據的整理、數據的輸入/輸出、探索性數據分析、基本數據分析、多元數據分析、時間序列數據分析、網路爬蟲技術、社會網路分析、知識圖譜和文獻計量研究等數據分析方面的內容。第2版在每章增加了內容的知識圖譜，方便讀者隨時了解章節的主要內容。附錄中提供了Python數據分析相關方法和函數等內容，方便讀者隨時查看。本書內容豐富、圖文並茂、可操作性強且便於查閱，主要面向基於Python數據挖掘的讀者，能有效地幫助讀者提高數據處理與分析的水平，提升工作效率。作者建立了本書的學習博客（https://www yuque com/rstat/pydm）和學習網站（http://www jdwbh cn/Rstat），本書的例子數據和習題數據都可直接從華信教育資源網（http://www hxedu com cn）免費下載。另外，本書為了使讀者快速掌握Python數據挖掘技術，建立了本書學習的雲計算平台（http:/www jdwbh cn/PyDm），可在上面直接操作本書的代碼，也可獲得習題解答。 本書可作為各大中專院校和培訓班的數據分析教材，適合各個層次的數據分析用戶，既可作為初學者的入門指南，又可作為中高級用戶的參考手冊。作者簡介 王斌會，暨南大學管理學院教授，博士生導師。從事數學、統計學及經濟管理教學和科研工作30多年，在數據科學和大數據分析領域做了大量基礎性研究與開創性工作。出版相關學術專著和教材10餘部。精通大數據分析，SAS、SPSS、R、Python等語言的編程及數據處理，以及雲計算平台的開發。 主要工作見其博客(Rstat leanote com)。目錄 第1部分 數據挖掘基礎第1章 Python數據挖掘基礎 1 1 數據挖掘軟體簡介 1 1 1 基本數據挖掘軟體 1 1 2 Python語言介紹 1 2 Anaconda計算包 1 2 1 Anaconda的使用 1 2 2 Jupyter分析平台 1 2 3 Spyder編程平台 1 3 Python編程基礎 1 3 1 Python編程入門 1 3 2 Python數據類型 1 3 3 Python編程運算 1 4 Python程序設計 1 4 1 Python數據分析包 1 4 2 數值分析包numpy 1 4 3 基本繪圖包matplotlib 數據及練習1 第2章 數據挖掘的基本方法 2 1 數據收集過程 2 1 1 常規數據收集 2 1 2 大數據的概念 2 1 3 數據管理 2 1 4 數據分析包pandas 2 2 數據的描述分析 2 2 1 基本統計量 2 2 2 基於數據框的繪圖 2 3 數據的透視分析 2 3 1 一維頻數分析 2 3 2 二維集聚分析 2 3 3 多維透視分析 數據及練習2 第3章 數據挖掘的統計基礎 3 1 均勻分佈及其應用 3 1 1 均勻分佈的概念 3 1 2 均勻分佈的應用 3 2 正態分佈及其應用 3 2 1 正態分佈簡介 3 2 2 基本統計推斷 數據及練習3 第2部分 數值數據的挖掘 第4章 線性相關與回歸模型 4 1 兩變數相關與回歸分析 4 1 1 兩變數線性相關分析 4 1 2 兩變數線性回歸模型 4 2 多變數相關與回歸分析 4 2 1 多變數線性相關分析 4 2 2 多變數線性回歸模型 數據及練習4 第5章 時間序列數據分析 5 1 時間序列簡介 5 1 1 時間序列的概念 5 1 2 時間序列的模擬 5 1 3 股票數據的分析 5 2 時間序列模型的構建 5 2 1 ARIMA模型 5 2 2 ARMA模型的構建 5 2 3 ARMA模型的建立與檢驗 5 3 時間序列模型的應用 5 3 1 模型的預處理 5 3 2 模型的估計與檢驗 5 3 3 模型的預測分析 數據及練習5 第6章 多元數據的統計分析 6 1 綜合評價方法 6 1 1 綜合評價指標體系 6 1 2 綜合評價分析方法 6 2 主成分分析方法 6 2 1 主成分分析方法的基本思想 6 2 2 主成分的基本分析 6 3 聚類分析方法 6 3 1 聚類分析方法的概念 6 3 2 系統聚類方法 數據及練習6 第3部分 文本數據的挖掘 第7章 簡單文本處理方法 7 1 字元串處理 7 1 1 字元串的基本操作 7 1 2 字元串查詢與替換 7 2 簡單文本處理 7 2 1 文本挖掘的概念 7 2 2 文本數據的分詞 7 3 網路數據的爬蟲 7 3 1 網頁的基礎知識 7 3 2 Python爬蟲步驟 7 3 3 爬蟲方法的應用 數據及練習7 第8章 社會網路與知識圖譜 8 1 社會網路的初步印象 8 1 1 社會網路分析概念 8 1 2 社會網路分析包 8 2 社會網路圖的構建 8 2 1 社會網路數據形式 8 2 2 社會網路統計量 8 2 3 美化社會網路圖 8 3 商業數據知識圖譜應用 8 3 1 關聯規則分析概念入門 8 3 2 關聯規則分析基礎應用 8 3 3 關聯規則可視化分析 8 3 4 大樣本關聯規則實戰 數據及練習8 第9章 文獻計量與知識圖譜 9 1 文獻計量研究的框架 9 2 文獻數據的收集與分析 9 2 1 文獻數據的獲取 9 2 2 文獻數據的分析 9 3 科研數據的管理與評價 9 3 1 科研單位與項目分析 9 3 2 科研期刊與作者分析 9 3 3 圖譜共現矩陣計算 9 3 4 共現矩陣的網路圖 數據及練習9 附錄 資源共享平台與雲計算平台 附錄A 資源共享平台 A1 本書的學習網站 A2 本書自定義函數 附錄B 雲計算平台簡介 B1 課程學習平台 B2 習題解答平台 參考文獻 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
