Python预测分析实战
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作者(美)阿尔瓦罗·富恩特斯
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115565709
出版时间2022-08
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数256页
字数294千字
定价79.8元
货号SC:9787115565709
上书时间2024-12-04
商品详情
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作者简介:
阿尔瓦罗·富恩特斯（Alvaro Fuentes）是一位资深数据分析师，在分析行业的从业经验超过12年，拥有应用数学的硕士学位和数量经济学的学士学位。他在银行工作过多年，担任经济分析师。他后来创建了Quant公司，主要提供与数据科学相关的咨询和培训服务，并为许多项目做过顾问，涉及商业、教育、医药和大众传媒等领域。
他是一名Python的深度爱好者，有5年的Python工作经验，从事过分析数据、构建模型、生成报告、进行预测以及构建从数据到智能决策的智能转换交互式应用等工作。
主编推荐:
1. 涵盖从问题识别到模型部署的预测分析全过程
2. 基于Python语言实现，辅以实例，侧重于实战
3. 用Python实现高性能预测分析方案
4. 用Keras构建可实现预测的神经网络模型
内容简介:
本书先介绍预测分析的重要概念和原则，然后给出一系列的代码示例和算法讲解，引导读者了解完整的预测分析流程，进而用Python工具构建高性能的预测分析解决方案。全书所涵盖的内容包括预测分析过程、理解问题和准备数据、理解数据集——探索性数据分析、基于机器学习的数值预测、基于机器学习的类别预测、调整模型和提高性能、基于Dash的模型实现等。
本书适合想要学习预测建模并对用Python工具实现预测分析解决方案感兴趣的数据分析师、数据科学家、数据工程师和Python开发人员阅读，也适合对预测分析感兴趣的读者参考。
目录:
第1章预测分析过程1
1．1技术要求1
1．2什么是预测分析2
1．3回顾预测分析的重要概念3
1．4预测分析过程5
1．4．1理解问题和定义问题6
1．4．2收集数据和准备数据6
1．4．3使用EDA挖掘数据信息7
1．4．4构建模型8
1．4．5评价模型8
1．4．6沟通以及/或者部署8
1．4．7CRISP-DM和其他方法9
1．5Python数据科学栈概述10
1．5．1Anaconda10
1．5．2JupyterNotebook11
1．5．3NumPy13
1．5．4SciPy18
1．5．5pandas19
1．5．6Matplotlib19
1．5．7Seaborn23
1．5．8scikit-learn24
1．5．9TensorFlow和Keras24
1．5．10Dash24
1．6小结25
扩展阅读25
第2章理解问题和准备数据26
2．1技术要求26
2．2理解业务问题并提出解决方案27
2．2．1背景决定一切27
2．2．2定义预测内容28
2．2．3明确项目需要的数据28
2．2．4考虑数据访问28
2．2．5提出解决方案29
2．3实践项目——钻石的价格30
2．3．1钻石的价格——理解问题和定义问题30
2．3．2更多背景知识32
2．3．3钻石的价格——提出解决方案32
2．3．4钻石的
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