本教材的特色:
★配套的教学资源:课件、示例代码和对应的素材、习题及答案。
★组织和列举了多种数据分析和数据挖掘的处理方法。
★以完成数据分析和数据挖掘工作所要进行的环节为脉络,通过函数描述和示例分析,介绍使用Python进行数据采集、数据整理、数据探索和数据分析和挖掘的方法。
本书配套授课电子课件和素材文件,可在本页面注册审核后下载。配套的“课后习题答案”可联系微信jinaqing_candy或发邮件jinacmp@163.com索取(注明姓名、学校等信息)。
本书分为10章。第1章介绍Python语言的起源和特性,以及安装Python及其开发环境的方法;第2章介绍Python语言的基础知识;第3章介绍Python数据组织结构,作为学习后续数据操作的基础;第4~7章介绍为了能够有效进行数据分析和数据挖掘所必须对数据进行的多种处理方法;第8章介绍使用不同的Python扩展库,以不同的可视化方法和形式对数据进行探索和分析;第9章介绍数据分析方法;第10章介绍数据挖掘的关联、分类和聚类算法。 本书配套以下教学资源:教学PPT、习题答案、数据分析支撑文件、程序代码等,请选用本书作教材的教师登录www.cmpedu.com注册后下载,或发邮件至jinacmp@163.com索取(注明学校名+姓名)。 本书可作为普通高校计算机、大数据、人工智能、金融管理等专业的教材,也可供广大从事数据分析、人工智能、机器学习等应用系统开发的技术人员参考。 本书配有电子课件和程序代码,书中的程序代码均在Python 3.8、Anaconda 3上调试通过,有些需要安装第三方库。选用本书作教材的老师请登录www.cmpedu.com注册下载课件等教学资源,或发邮件至jinacmp@163.com索取。
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★组织和列举了多种数据分析和数据挖掘的处理方法。
★以完成数据分析和数据挖掘工作所要进行的环节为脉络,通过函数描述和示例分析,介绍使用Python进行数据采集、数据整理、数据探索和数据分析和挖掘的方法。
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本书分为10章。第1章介绍Python语言的起源和特性,以及安装Python及其开发环境的方法;第2章介绍Python语言的基础知识;第3章介绍Python数据组织结构,作为学习后续数据操作的基础;第4~7章介绍为了能够有效进行数据分析和数据挖掘所必须对数据进行的多种处理方法;第8章介绍使用不同的Python扩展库,以不同的可视化方法和形式对数据进行探索和分析;第9章介绍数据分析方法;第10章介绍数据挖掘的关联、分类和聚类算法。 本书配套以下教学资源:教学PPT、习题答案、数据分析支撑文件、程序代码等,请选用本书作教材的教师登录www.cmpedu.com注册后下载,或发邮件至jinacmp@163.com索取(注明学校名+姓名)。 本书可作为普通高校计算机、大数据、人工智能、金融管理等专业的教材,也可供广大从事数据分析、人工智能、机器学习等应用系统开发的技术人员参考。 本书配有电子课件和程序代码,书中的程序代码均在Python 3.8、Anaconda 3上调试通过,有些需要安装第三方库。选用本书作教材的老师请登录www.cmpedu.com注册下载课件等教学资源,或发邮件至jinacmp@163.com索取。
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