Python数据分析与挖掘实战 第3版 公认经典，前2版销售15万余册，100余院校用作教材；提供数据文件、程序源码、教学课件、教学大纲、教学平台
（1）作者背景权威：泰迪智能科技股份有限公司董事长，华南师范大学、中南财经政法大学等30余所高校兼职教授或硕导。 （2）作者经验丰富：在大数据挖掘与分析领域有10余年工程实践、教学和创办企业经验，承担国家级项目1项，省部级项目4项；荣获中国产学研合作促进奖、数字信访重大突破奖、南方电网发明专利奖、省科技进步奖、省教学成果奖等10余项省部级奖项。 （3）公认经典著作：院校师生和数据科学工作者公认的数据挖掘经典著作，是该领域的事实标准。 （4）畅销书全新升级：前2版销售超过15万册，被国内100余所院校采用为教材，好评如潮。 （5）配套资源丰富：提供数据文件、程序源码、教学课件、教学大纲等各种资源，便于读者自学和教学。
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本书是中山大学重点学科建设成果，获中国矿物岩石地球化学协会大数据与数学地球科学专业委员会推荐，是我国*部地质科学大数据与机器学习教材。本书获国家重点研发计划重点专项 深部矿产资源评价理论与方法 项目（2016YFC0600506）、中国地质调查局（12120113067600）、国家自然科学基金（41273040）及广东省地质过程与矿产资源探查实验室开放基金联合资助，获国际数学地球科学协会（IAMG）Felix Chayes奖7000美元奖金支持。本书是中山大学研究生试用研究型教材，对运用大数据挖掘与机器学习算法解决地球科学问题大有裨益。适合地质科学领域研究生和高年级本科生做教材，也可供科研人员研究时参考。
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Python数据分析与挖掘实战 【正版保证】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
0余位数据挖掘领域专家和科研人员，0余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。本书共5章，分两个部分 基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。基础篇（第～5章），第章的主要内容是数据挖掘概述 第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明 第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模
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Python数据分析与挖掘实战 （第2版） 【正版】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
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R语言数据分析与挖掘实战 10余位资深大数据专家结合10余年数据挖掘与实施经验，通过10余个真实的案例为10余个行业的数据挖掘给出了解决方案，并提供相关的建模文件和源代码
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Hadoop与大数据挖掘 第2版 王哲 张良均 李国辉 卢军 梁晓阳 著 机械工业出版社
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这是一本适合教学和零基础自学的Hadoop与大数据挖掘的教程，即便你完全没有Hadoop编程基础和大数据挖掘基础，根据本书中的理论知识和上机实践，也能迅速掌握如何使用Hadoop进行大数据挖掘。全书主要分为两篇 基础篇（-7章），首先从宏观上介绍了大数据相关概念和技术，然后逐一对Hadoop、Hive、HBase、Pig、Spark、Oozie等一系列大数据技术的概念、原理、架构，以及企业应用方法进行了详细介绍，同时配有大量的案例。掌握了这些内容，就具备了大数据技术的基础 挖掘实战篇（8章），主要是一个企业级大数据应用项目——电子商务智能推荐系统。通过分析应用背景、构建系统，使读者了解针对系统的每一层应用使用什么大数据技术来解决问题。涉及的流程有数据采集、数据预处理、模型构建等，在每一个流程中会进行大数据相关技术实践，运用实际数据来进行分析
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利用Python进行数据分析与挖掘,Pandas之父作品+全国200余所高校选做教材(全2册) 张良均 等 著 机械工业
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前 言基 础 篇章 数据挖掘基础21.1 某知名连锁餐饮企业的困惑21.2 从餐饮服务到数据挖掘31.3 数据挖掘的基本任务41.4 数据挖掘建模过程41.4.1 定义挖掘目标41.4.2 数据取样51.4.3 数据探索61.4.4 数据预处理71.4.5 挖掘建模71.4.6 模型评价71.5 常用的数据挖掘建模工具71.6 小结9第2章 Python数据分析简介102.1 搭建Python开发平台122.1.1 所要考虑的问题122.1.2 基础平台的搭建122.2 Python使用入门132.2.1 运行方式142.2.2 基本命令152.2.3 数据结构172.2.4 库的导入与添加202.3 Python数据分析工具222.3.1 Numpy232.3.2 Scipy242.3.3 Matplotlib242.3.4 Pandas262.3.5 StatsModels272.3.6 Scikit-Learn282.3.7 Keras292.3.8 Gensim302.4 配套资源使用设置312.5 小结32第3章 数据探索333.1 数据质量分析333.1.1 缺失值分析343.1.2 异常值分析343.1.3 一致性分析373.2 数据特征分析373.2.1 分布分析
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