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Python數(shù)據(jù)科學(xué):技術(shù)詳解與商業(yè)實踐

Python數(shù)據(jù)科學(xué):技術(shù)詳解與商業(yè)實踐

定  價:99 元

        

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  • 作者:常國珍 趙仁乾
  • 出版時間:2018/7/1
  • ISBN:9787111603092
  • 出 版 社:機械工業(yè)出版社
  • 中圖法分類:TP311.561 
  • 頁碼:
  • 紙張:膠版紙
  • 版次:
  • 開本:16開
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本書共19章,第1章介紹數(shù)據(jù)科學(xué)中涉及的基本領(lǐng)域;第2~3章介紹與數(shù)據(jù)工作緊密相關(guān)的Python語言基礎(chǔ);第4章講解描述性統(tǒng)計分析在宏觀業(yè)務(wù)領(lǐng)域的分析;第5章講解數(shù)據(jù)規(guī)整、清洗的重要技能;第6章介紹數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域?qū)嵱玫乃拇蠼y(tǒng)計檢驗;第7章講解當被解釋變量為連續(xù)變量時,如何使用線性回歸作預(yù)測;第8章講解使用邏輯回歸作評分卡模型;第9章講解另外一個可解釋模型決策樹。第10~12章分別講解了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、樸素貝葉斯、近鄰域、支持向量機的原理和在決策類模型中的運用;第13~14章作為一個整體講解商業(yè)分析場景下的信息壓縮;第15章以產(chǎn)品推薦作為案例,講解發(fā)現(xiàn)事件與事件伴生關(guān)系的關(guān)聯(lián)分析和序列分析算法;第16章使用欺詐識別案例講解當被解釋變量分布極 端不平衡時的處理方法;第17章繼續(xù)使用欺詐識別案例講解集成學(xué)習(xí)算法;第18章講解了使用效應(yīng)分解和ARIMA方法實現(xiàn)宏觀業(yè)務(wù)指標預(yù)測;第19章用案例展現(xiàn)了分類和聚類模型的CRISP-DM和SEMMA流程。
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