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Python数据挖掘与数据分析集

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简介:
《Python数据挖掘与数据分析集》是一本全面介绍如何运用Python进行高效数据处理、分析及挖掘的技术手册。书中结合实际案例深入浅出地讲解了各种实用的数据科学方法和技术,帮助读者掌握从数据清洗到模型构建的全流程技能,适合初学者和专业人士参考学习。 Python数据分析涉及使用数据集进行实践操作,并包括源代码、实例源码以及相关的数据集。

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客服
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  • Python
    优质
    《Python数据挖掘与数据分析集》是一本全面介绍如何运用Python进行高效数据处理、分析及挖掘的技术手册。书中结合实际案例深入浅出地讲解了各种实用的数据科学方法和技术,帮助读者掌握从数据清洗到模型构建的全流程技能,适合初学者和专业人士参考学习。 Python数据分析涉及使用数据集进行实践操作,并包括源代码、实例源码以及相关的数据集。
  • Python
    优质
    《Python数据挖掘与分析》是一本详细介绍如何使用Python进行高效数据分析和数据挖掘的技术书籍,适合希望掌握数据科学技能的数据分析师、程序员阅读。 这是一本很好的讲解Python数据分析与数据挖掘的教材,包含了许多实例,非常适合跟踪学习,并且内容非常详细。
  • Python实战_建模__
    优质
    本书深入浅出地讲解了如何使用Python进行数据分析和数据挖掘,并提供了丰富的实践案例来帮助读者掌握数据建模技巧。适合数据分析爱好者和技术从业者阅读。 本书共分为15章,并划分为基础篇与实战篇两大部分。在基础篇里,作者详细介绍了数据挖掘的基本原理;而在实战篇,则通过一系列真实案例的深入剖析来帮助读者获得项目经验并快速理解看似复杂的理论知识。 为了更好地理解和掌握书中所涉及的知识和理论,建议读者充分利用随书提供的建模数据,并借助相关软件工具进行上机实验。这样的实践操作能够有效加深对本书内容的理解与应用能力。
  • Python实战案例.zip Python_实践
    优质
    本资料集聚焦于运用Python进行高效的数据分析与数据挖掘,通过丰富实例讲解技术应用,适合希望深入学习数据科学领域的读者。 Python在数据分析和数据挖掘领域有很多优秀的案例。这些案例展示了Python强大的功能及其在处理复杂数据集方面的灵活性与效率。通过学习并实践这些实例,开发者可以更好地掌握如何利用Python进行高效的分析工作,并从中提取有价值的信息来支持决策制定过程。
  • 优质
    《数据分析与挖掘》是一门探索数据背后的规律和价值的学科,通过统计学、机器学习等方法对大量数据进行分析,帮助企业或个人从海量信息中提取有价值的知识。 关于数据分析的几篇论文以及数模课程中的数据分析课件和软件应用资料。
  • Python实战指南-python-
    优质
    《Python数据分析与挖掘实战指南》是一本深入介绍如何运用Python进行数据处理、分析及挖掘的专业书籍。书中不仅涵盖了基本的数据分析知识和技能,还详细讲解了使用pandas、numpy等库实现复杂数据操作的方法,并通过丰富的实例展示了如何利用这些工具解决实际问题。适合希望提高数据分析能力的Python编程爱好者阅读学习。 Python数据分析与挖掘实战,通过实际例子展示具体运用方法。
  • Python实战——张良均著(附
    优质
    《Python数据分析与挖掘实战》由张良均编著,本书深入浅出地讲解了利用Python进行数据处理、分析及挖掘的技术和方法,并提供了丰富的实践案例及其配套的数据集。 《Python 数据分析与挖掘实战》是张良均撰写的一本书籍,其中包含了相关的数据集用于学习和实践数据分析及挖掘技术。
  • .zip
    优质
    《数据分析与挖掘》是一本全面介绍如何从大量数据中提取有价值信息的专业书籍。书中涵盖了统计学、机器学习等领域的知识和技能,适合初学者及专业人士阅读参考。 包含十几万条电话、短信、网络及APP数据资源的集合,适用于“Python数据挖掘处理完整项目及详细解释”这篇博客的内容。
  • Python
    优质
    《数据挖掘与Python》是一本介绍如何运用Python编程语言进行数据分析和数据挖掘的技术书籍。书中涵盖了从基础的数据处理到高级的数据建模技术,并提供了丰富的案例来帮助读者更好地理解和应用这些技术。这本书适合所有对数据科学感兴趣的人士,无论是初学者还是有经验的专业人士都能从中受益匪浅。 Python与数据挖掘
  • Python的代码和源
    优质
    本书提供了丰富的Python编程实例及大量原始数据集,旨在帮助读者掌握使用Python进行数据分析与挖掘的技术。 本资料主要基于《Python数据分析与挖掘实战》一书中的源代码和数据。所有代码均已测试通过,旨在利用Python进行数据分析和挖掘。内容涵盖了数据获取、预处理及规范化、建模以及可视化等方面。