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《Python数据分析及挖掘实战》PPT.zip

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简介：
本资料为《Python数据分析及挖掘实战》配套PPT，涵盖数据预处理、模型构建与评估等内容，适合学习Python进行数据分析和挖掘技术的读者。 《Python数据分析与挖掘实战》的PPT内容详细，讲解清楚。

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  • 《Python数据分析及挖掘实战》PPT.zip
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  • Python数据分析及挖掘实战_数据建模_数据挖掘_
    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数据分析及数据挖掘实战案例.zip Python数据挖掘_实践分析
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    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。
     
  • Python数据分析与挖掘实战指南-python-数据分析
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    《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数据挖掘：《Python数据分析与挖掘实战》源码及学习心得-源码
    优质
    本资源包含《Python数据分析与挖掘实战》一书的完整源代码和学习笔记，适合希望深入理解并实践Python在数据科学领域应用的技术爱好者。 《Python数据分析与挖掘实战》一书涵盖了多个章节的内容： - 第1章：数据挖掘基础。 - 第2章：Python数据分析简介。 - 第3章：数据探索。 - 第4章：数据预处理。 - 第5章：挖掘建模。 - 第6章：电力窃漏电用户自动识别技术探讨。 - 第7章：航空公司客户价值分析方法研究。 - 第8章：中医证型关联规则的深度挖掘与应用。 - 第9章：基于水色图像进行水质评价的方法介绍。 - 第10章：家用电器用户的使用行为分析和事件识别策略。 - 第11章：应用系统的负载分析以及磁盘容量预测技术研究。 - 第12章：电子商务网站用户的行为模式分析及个性化服务推荐机制探讨。 - 第13章：财政收入影响因素的深度剖析与预测模型构建方法介绍。 - 第14章：基于基站定位数据进行商圈市场潜力评估的技术应用案例分享。 - 第15章：电商产品评论的情感倾向性自动识别技术研究。
     
  • MATLAB数据分析与实战挖掘
    优质
    《MATLAB数据分析与实战挖掘》是一本深入介绍如何利用MATLAB进行数据处理、分析及建模的应用书，适合科研人员和工程师阅读。 这是一份很好的MATLAB数据分析教程，适用于课程教学和课后学习使用。
     
  • RapidMiner数据挖掘与分析实战
    优质
    《RapidMiner数据挖掘与分析实战》是一本全面介绍如何使用RapidMiner进行数据分析和挖掘的技术书籍，书中通过丰富的实例详细讲解了从数据预处理到模型构建的各项技能。 压缩文件包含十几篇关于RapidMiner的实例教程，每篇文章都有详细的讲解。通过实际操作这些示例，你可以更好地理解算法，并获得实用技能。
     
  • Python数据挖掘与分析实战_PPT课件.zip
    优质
    本资源为《Python数据挖掘与分析实战》课程PPT课件，涵盖数据预处理、特征选择、模型构建等关键知识点，适合初学者和进阶者学习。 Python数据分析与挖掘实战_PPT课件.zip
     
  • Python数据挖掘入门及实战 PDF
    优质
    《Python数据挖掘入门及实战》是一本全面介绍使用Python进行数据分析和挖掘技术的书籍。它不仅涵盖了基础理论知识，还通过实际案例演示如何应用这些技能解决真实世界中的问题，非常适合编程新手和对数据科学感兴趣的读者学习参考。 《Python数据挖掘入门与实战》是一本面向初学者及有一定编程基础的数据分析师的书籍。它主要介绍如何使用Python语言进行数据挖掘的技术和实践应用。由于语法简洁且库丰富，Python在数据科学领域被广泛采用，而scikit-learn（简称sklearn）则是其中最常用的数据挖掘和机器学习库之一。 本书首先带领读者熟悉Python的基础知识，包括数据类型、控制流结构、函数以及类等概念，为后续的学习打下坚实基础。接着详细介绍了Numpy、Pandas和Matplotlib这几个在数据分析中不可或缺的库，它们分别用于数值计算、数据清洗及可视化工作。书中还特别关注了如何处理缺失值与异常值，并教授读者进行数据标准化和归一化的方法。 特征工程是提升模型性能的关键环节，在本书中也得到了充分讲解。此外，机器学习部分涵盖了监督学习（如线性回归、逻辑回归）以及无监督学习方法（例如决策树、随机森林和支持向量机），并介绍了聚类算法等技术。书中还详细解释了评估模型效果的指标和交叉验证的概念。 在实际应用章节中，本书可能通过预测销售情况、客户分类及网络文本分析等多个案例来帮助读者理解如何将理论知识应用于解决现实问题当中。同时介绍使用sklearn中的Pipeline和GridSearchCV工具进行优化选择与调优的方法，以提高数据挖掘效率。书中提供的代码示例经过了作者的改进和完善，有助于进一步加深对Python编程的理解。 《Python数据挖掘入门与实战》是学习这门技术的重要资源，适合各个层次的学习者使用，并帮助读者建立起自己的知识体系和解决问题的能力。
     
  • Python数据挖掘实战入门
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    《Python数据挖掘实战入门》是一本面向初学者的数据挖掘教程，通过实际案例教授如何运用Python进行数据分析与挖掘。适合对数据科学感兴趣的编程新手阅读和实践。 《Python数据挖掘入门与实战》中文pdf版附带相关代码资源，涵盖算法原理介绍及其实现代码，并详细介绍pandas、sklearn、numpy等库包的使用方法。