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Python数据分析与挖掘
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商品名称:Python数据分析与挖掘
物料号 :61025-00
重量:0.000千克
ISBN:9787040610253
出版社:高等教育出版社
出版年月:2023-11
作者:吴杏 梁毅娟 李倩
定价:52.50
页码:308
装帧:平装
版次:1
字数:440
开本:16开
套装书:否

本书为高等职业教育计算机类课程新形态一体化教材,是人工智能与大数据技术系列教材之一。本书分为基础篇、实战篇和提高篇。基础篇设置两个学习项目,通过基于数据分析与挖掘岗位工作的模拟操作,帮助学生掌握基础知识与技能;实战篇通过5个数据挖掘项目分别讲授分类、预测、聚类、关联规则、时间序列5类数据挖掘算法,培养学生应用数据分析与挖掘技术解决实际问题的能力;提高篇采用深度学习技术路线,围绕两个综合性数据挖掘项目案例展开,培养学生运用深度学习技术完成较为复杂的数据分析与挖掘的能力。

本书配有微课视频、PPT课件、源代码等丰富的数字化学习资源,与本书配套的数字课程“Python数据分析与挖掘”在“智慧职教”平台(www.icve.com.cn)上线,学习者可登录平台在线学习,授课教师可调用本课程构建符合自身教学特色的SPOC课程,详见“智慧职教”服务指南。教师也可发邮件至编辑邮箱1548103297@qq.com获取相关教学资源。

本书可作为高等职业院校人工智能技术应用、大数据技术等专业Python数据分析类课程的教材,也可作为Python数据分析与挖掘技术学习者的自学参考书。

前辅文
基础篇
  项目1 数据分析与挖掘基础知识
   学习目标
   1-1 数据挖掘技术的产生与发展
   1-2 数据挖掘研究的理论基础
   1-3 数据分析与挖掘应用行业
   1-4 数据分析与挖掘工具
   学习评价
  项目2 数据分析与挖掘技术
   学习目标
   2-1 数据挖掘工作流程
   2-2 数据采样
   2-3 数据探索及分析
   2-4 数据预处理
   2-5 模型及模型训练
   2-6 模型评估及参数调优
   2-7 模型应用
   学习评价
实战篇
  项目3 基于分类的垃圾邮件筛选
   学习目标
   项目背景
   工作流程
   3-1 数据分析及预处理
   3-2 模型构建
   3-3 模型应用
   学习评价
  项目4 基于回归的区域房屋出租价格评估
   学习目标
   项目背景
   工作流程
   4-1 数据分析及预处理
   4-2 模型构建
   4-3 模型应用
   学习评价
  项目5 基于聚类的供电站供电特征识别
   学习目标
   项目背景
   工作流程
   5-1 数据分析及预处理
   5-2 模型构建
   5-3 模型应用
   学习评价
  项目6 基于关联规则的数码产品关联性分析
   学习目标
   项目背景
   工作流程
   6-1 数据分析及预处理
   6-2 关联规则挖掘
   6-3 关联规则解读、评估及应用
   学习评价
  项目7 基于时间序列的生鲜农产品销量预测
   学习目标
   项目背景
   工作流程
   7-1 数据分析及预处理
   7-2 模型构建
   7-3 预测及评估
   学习评价
提高篇
  项目8 基于Text-CNN的电影推荐系统
   学习目标
   项目背景
   工作流程
   8-1 数据分析及预处理
   8-2 模型构建及训练
   8-3 模型应用
   学习评价
  项目9 基于ResNet的垃圾分类
   学习目标
   项目背景
   工作流程
   9-1 数据分析及预处理
   9-2 模型构建及训练
   9-3 模型测试
   学习评价
参考文献

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