python数据分析与挖掘实战
@师萧527：《Python数据分析与挖掘实战》怎么样
钦垄13926511440…… 这本书是10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员,10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶.从数据挖掘的应用出发,以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线,深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程,实践性极强.一共有15章,分两个部分:基础篇、实战篇.基础篇介绍了数据挖掘的基本原理,实战篇介绍了一个个真实案例,通过对案例深入浅出的剖析,使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验,同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论.读者在阅读过程中,应充分利用随书配套的案例建模数据,借助相关的数据挖掘建模工具,通过上机实验,以快速理解相关知识与理论.
@师萧527：《Python数据分析与挖掘实战》怎么样 -
钦垄13926511440…… 参考一下应该可以的.不过,对于国产的教材实在是太失望.不抱太大希望.建立你看英文原版本的书籍.或者是翻译过来的. 这本书,从简介上看.应该不怎么样. 应该是拼凑内容的书.不怀疑作者的水准.只是国内书籍写作,都太匆忙,大多数都是这样子.
@师萧527：python三本经典书籍都是什么? -
钦垄13926511440…… python三本经典书籍有:《深度学习入门:基于Python的理论与实现》,《Python高性能(第2版)》,《Python科学计算最佳实践:SciPy指南》. 1、《深度学习入门:基于Python的理论与实现》 本书深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关...
@师萧527：如何利用python进行数据分析 -
钦垄13926511440…… 1、为什么用Python做数据分析 首先因为Python可以轻松地集成C、C++、Fortran代码,一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效.并且Python与Ruby都有大量的Web框架,因此用于网站的建设,另一方面个人觉得因为Python作...
@师萧527：用python学数据分析难吗? -
钦垄13926511440…… 难易度需要结合个人的实际情况来决定,学习能力越强,自然掌握的知识越全面,而且Python是当下比较火的编程语言,相对于流行的java、C语言来说,Python语言更加简单一些,数据分析又作为Python的一大应用领域,只要你付出精力和时间好好的去学习,找一家专业的机构进行培训,相信未来一定会有不错的发展.
@师萧527：python数据分析师需要掌握什么技能? -
钦垄13926511440…… 首先是基础篇1、首先是Excel,貌似这个很简单,其实未必.Excel不仅能够e79fa5e98193e59b9ee7ad9431333433626537做简单二维表、复杂嵌套表,能画折线图/Column chart/Bar chart/Area chart/饼图/雷达图/Combo char/散点图/Win Loss图...
@师萧527：Python 是一门适合做数据挖掘的语言吗 -
钦垄13926511440…… 从我用python的经验来看: python是现在主流的软件之一,也是一款综合软件 做数据分析、数据挖掘、数据处理都可以 数据挖掘主要是python的爬虫,python做爬虫从转码解析导入excel打包软件都做得很好 这还要看你要挖掘时哪一方面的数据,因为不同的方向网站写得不一样,python爬电商的数据现在网上已经非常成熟,看你的吧
@师萧527：用python做数据分析和数据挖掘用哪个IDE比较好 -
钦垄13926511440…… 以前用Python的requests搭配bs4使用爬取数 据),用pandas进行数据清洗规整,用scikit-learn进行机器学习算法分析,用matplotlib,seaborn进行数据可视化.而这 些库在ipython-notebook上都是浑然天成,自成一体作为一名数据挖掘爱好者,Python能在相对比较短的时间内较快的实现自己的想法.Python的库非常的多那样就不需要重复造轮子了,我在 ipython-notebook上敲代码,用scrapy爬取数据(目前还不怎么熟练
@师萧527：python数据挖掘与分析需要哪些数学知识 -
钦垄13926511440…… 如果说数学知识的话,个人认为高等数学、线性代数、概率论与数理统计、统计学、凸优化(运筹学)这些数学知识都要有吧,这些数学知识在数据挖掘、机器学习理论中都涉及的非常多
@师萧527：新手如何学习Python数据分析 -
钦垄13926511440…… 对于新手,如何学好python,这些很关键: Part1:能掌握好Python关键代码以及Pandas、Numpy、Matplotlib、Seaborn这四个基本工具包,便能独立完成一些简单的数据分析工作了; Part2:工欲善其事,必先利其器,所以你必须选择体验良好的数据分析编程环境; Part3:用真实商业数据应用项目检验能力. 学习Python数据分析的最终目的,是为了掌握数据分析技能,拥有解决实际工作或日常生活中与数据分析相关问题的能力.
钦垄13926511440…… 这本书是10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员,10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶.从数据挖掘的应用出发,以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线,深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程,实践性极强.一共有15章,分两个部分:基础篇、实战篇.基础篇介绍了数据挖掘的基本原理,实战篇介绍了一个个真实案例,通过对案例深入浅出的剖析,使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验,同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论.读者在阅读过程中,应充分利用随书配套的案例建模数据,借助相关的数据挖掘建模工具,通过上机实验,以快速理解相关知识与理论.
@师萧527：《Python数据分析与挖掘实战》怎么样 -
钦垄13926511440…… 参考一下应该可以的.不过,对于国产的教材实在是太失望.不抱太大希望.建立你看英文原版本的书籍.或者是翻译过来的. 这本书,从简介上看.应该不怎么样. 应该是拼凑内容的书.不怀疑作者的水准.只是国内书籍写作,都太匆忙,大多数都是这样子.
@师萧527：python三本经典书籍都是什么? -
钦垄13926511440…… python三本经典书籍有:《深度学习入门:基于Python的理论与实现》,《Python高性能(第2版)》,《Python科学计算最佳实践:SciPy指南》. 1、《深度学习入门:基于Python的理论与实现》 本书深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关...
@师萧527：如何利用python进行数据分析 -
钦垄13926511440…… 1、为什么用Python做数据分析 首先因为Python可以轻松地集成C、C++、Fortran代码,一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效.并且Python与Ruby都有大量的Web框架,因此用于网站的建设,另一方面个人觉得因为Python作...
@师萧527：用python学数据分析难吗? -
钦垄13926511440…… 难易度需要结合个人的实际情况来决定,学习能力越强,自然掌握的知识越全面,而且Python是当下比较火的编程语言,相对于流行的java、C语言来说,Python语言更加简单一些,数据分析又作为Python的一大应用领域,只要你付出精力和时间好好的去学习,找一家专业的机构进行培训,相信未来一定会有不错的发展.
@师萧527：python数据分析师需要掌握什么技能? -
钦垄13926511440…… 首先是基础篇1、首先是Excel,貌似这个很简单,其实未必.Excel不仅能够e79fa5e98193e59b9ee7ad9431333433626537做简单二维表、复杂嵌套表,能画折线图/Column chart/Bar chart/Area chart/饼图/雷达图/Combo char/散点图/Win Loss图...
@师萧527：Python 是一门适合做数据挖掘的语言吗 -
钦垄13926511440…… 从我用python的经验来看: python是现在主流的软件之一,也是一款综合软件 做数据分析、数据挖掘、数据处理都可以 数据挖掘主要是python的爬虫,python做爬虫从转码解析导入excel打包软件都做得很好 这还要看你要挖掘时哪一方面的数据,因为不同的方向网站写得不一样,python爬电商的数据现在网上已经非常成熟,看你的吧
@师萧527：用python做数据分析和数据挖掘用哪个IDE比较好 -
钦垄13926511440…… 以前用Python的requests搭配bs4使用爬取数 据),用pandas进行数据清洗规整,用scikit-learn进行机器学习算法分析,用matplotlib,seaborn进行数据可视化.而这 些库在ipython-notebook上都是浑然天成,自成一体作为一名数据挖掘爱好者,Python能在相对比较短的时间内较快的实现自己的想法.Python的库非常的多那样就不需要重复造轮子了,我在 ipython-notebook上敲代码,用scrapy爬取数据(目前还不怎么熟练
@师萧527：python数据挖掘与分析需要哪些数学知识 -
钦垄13926511440…… 如果说数学知识的话,个人认为高等数学、线性代数、概率论与数理统计、统计学、凸优化(运筹学)这些数学知识都要有吧,这些数学知识在数据挖掘、机器学习理论中都涉及的非常多
@师萧527：新手如何学习Python数据分析 -
钦垄13926511440…… 对于新手,如何学好python,这些很关键: Part1:能掌握好Python关键代码以及Pandas、Numpy、Matplotlib、Seaborn这四个基本工具包,便能独立完成一些简单的数据分析工作了; Part2:工欲善其事,必先利其器,所以你必须选择体验良好的数据分析编程环境; Part3:用真实商业数据应用项目检验能力. 学习Python数据分析的最终目的,是为了掌握数据分析技能,拥有解决实际工作或日常生活中与数据分析相关问题的能力.
