大数据分析与挖掘
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作者云本胜, 张良均主编
出版社电子工业出版社
ISBN9787121473647
出版时间2024-02
装帧平装
开本其他
定价64元
货号4566691
上书时间2024-12-20
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商品详情
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目录
本书共11章, 第1章作为全书的绪论, 介绍了大数据分析与挖掘的基本概念、行业应用等; 第2章介绍了Python的安装、编程基础以及常用的数据分析工具; 第3章介绍了数据的类型、质量和相似度与相异度; 第4章介绍了数据探索的常用方法, 包括质量分析、描述性统计分析、可视化分析和多维数据分析; 第5章介绍了数据预处理的常用方法, 包括数据清洗、数据集成、数据归约和数据变换与离散化。
内容摘要
本书以大数据分析与挖掘的常用技术与真实案例相结合的方式，按照“概念和原理讲解、案例分析、能力拓展――Python 软件应用”的层次进行阐述，深入浅出地介绍大数据分析与挖掘的重要内容。
全书共 11 章，第 1 章作为全书的绪论，介绍了大数据分析与挖掘的基本概念、行业应用等；第2 章介绍了 Python 的安装、编程基础以及常用的数据分析工具；第 3 章介绍了数据的类型、质量和相似度与相异度；第 4 章介绍了数据探索的常用方法，包括质量分析、描述性统计分析、可视化分析和多维数据分析；第 5 章介绍了数据预处理的常用方法，包括数据清洗、数据集成、数据归约和数据变换与离散化；第 6 章介绍了回归与分类的方法，包括多元线性回归、逻辑回归、决策树分类、朴素贝叶斯分类等；第 7 章介绍了聚类的方法，包括 K-Means 算法、DBSCAN 算法等；第 8 章介绍了关联规则，包括 Apriori 算法和 FP-Growth 算法等；第 9 章介绍了时间序列，包括平稳时间序列分析和非平稳时间序列分析等；第 10 章介绍了离群点检测，包括基于统计学、邻近性、聚类、分类的离群点检测方法；第 11 章介绍了大数据分析与挖掘的前沿知识。
本书大部分章节包含真实案例和课后习题，通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。
本书可作为高校数据科学与大数据技术或人工智能相关专业教材，也可作为数据挖掘爱好者的自学用书。
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