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大數據分析基礎及應用案例(微課版)

包郵 大數據分析基礎及應用案例(微課版)

出版社:清華大學出版社出版時間:2025-01-01
開本: 其他 頁數: 0
本類榜單:教材銷量榜
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大數據分析基礎及應用案例(微課版) 版權信息

  • ISBN:9787302680956
  • 條形碼:9787302680956 ; 978-7-302-68095-6
  • 裝幀:平裝-膠訂
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>

大數據分析基礎及應用案例(微課版) 本書特色

理論與實踐相結合:既包含大數據分析的基礎理論,又通過豐富的應用案例展示這些理論在實際中的應用。
系統性與實用性兼具:系統地介紹大數據分析的基礎概念、常用方法和技術,同時通過實際案例將這些知識聯系起來,讓學習者能夠更好地理解和應用。
案例豐富多樣:涵蓋多個行業和領域,包括金融、電商、物流等,每個案例都具有代表性和現實意義。
實踐引導與項目實戰:提供大量的實踐指導和項目實戰,通過實際操作和項目練習,幫助學習者將理論知識轉化為實際應用能力,從而更好地掌握大數據分析的技能。


大數據分析基礎及應用案例(微課版) 內容簡介

"本書是一本全面介紹大數據分析理論基礎、方法、技術及其應用實踐的專業書籍,以數據分析的基礎理論為出發點,詳細闡述了數據采集、清洗、預處理、探索性數據分析等前期準備工作,為讀者揭示了數據分析的全過程和方法論。 本書著重介紹線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林、神經網絡等常用的數據分析方法,并通過TensorFlow等工具的應用,展示如何在實際項目中應用這些技術進行數據挖掘和預測分析。此外,作者還精選了金融、電商、物流等行業的大數據分析案例,詳細講解了從數據處理到模型構建,再到結果解釋的完整流程,旨在幫助讀者深入理解大數據分析在不同領域的應用場景和價值。 本書適合數據科學、金融科技、電子商務、物流等相關專業的學生和教師,以及對數據分析感興趣的企業管理人員和技術開發人員閱讀。本書內容豐富、案例實用、理論與實踐相結合,是進入大數據分析領域不可多得的參考書籍。 "

大數據分析基礎及應用案例(微課版)大數據分析基礎及應用案例(微課版) 前言

在這個數據驅動的時代,大數據不再是一個新鮮詞匯,而是成為推動商業、科技甚至社會進步的關鍵力量。無論是在金融市場的決策制定、電商行業的消費者行為分析,還是在物流管理的效率優化中,大數據分析的身影無處不在。正是在這樣的背景下,我們認識到編寫一本關于大數據分析基礎及其應用案例的書籍的重要性和迫切性。希望通過本書,為讀者提供一個全面的、系統的關于大數據分析的學習資源,不僅介紹理論基礎,更重要的是通過實際案例來展示這些理論在實踐中的應用。
本書的主要目的是為大數據分析領域的學生、教師、研究人員以及實際應用中的專業人士提供一個全面的指南。我們的目標不僅是介紹大數據分析的理論和方法,更是希望讀者能夠通過學習,掌握如何將這些理論和方法應用于解決實際問題。本書力求使讀者能夠理解和掌握數據分析的基本概念、方法論、常用的分析工具和技術,以及它們在不同行業中的應用場景。
本書共分為5章,系統地介紹了從數據分析的基礎理論、數據處理技術,到具體的分析方法如線性回歸、邏輯回歸、神經網絡等,再到如何在金融、電商、物流等不同行業中應用這些技術。每章都配有精選的案例分析,通過實際問題的解決過程,幫助讀者深入理解和掌握每種技術和方法的應用。

大數據分析基礎及應用案例(微課版) 目錄

第1章數據分析基礎1
1.1數據分析概述1
1.1.1數據分析的概念1
1.1.2數據分析流程與方法論2
1.2數據獲取與預處理4
1.2.1數據采集方法4
1.2.2數據清洗與預處理技術5
1.3探索性數據分析7
1.3.1數據可視化基礎7
1.3.2描述性統計分析8
1.3.3數據探索技術與工具9
習題10
第2章數據分析方法11
2.1線性回歸11
2.2邏輯回歸12
2.3決策樹13
2.4隨機森林14
2.5XGBoost15
2.6聚類16
2.7神經網絡17
2.8TensorFlow18
2.9Keras19
2.10LSTM20
2.11自編碼器21
2.12情感計算22
2.13RFM模型222.14遺傳算法23
2.15蟻群優化算法24
習題25
目錄〖3〗第3章金融大數據分析案例27
3.1證券文本信息情感分析27
3.1.1案例背景27
3.1.2數據來源與運行環境27
3.1.3分析過程與代碼實現28
3.1.4小結39
3.2信貸風險預測39
3.2.1案例背景39
3.2.2數據來源與運行環境40
3.2.3分析過程與代碼實現40
3.2.4小結62
3.3股票價格預測62
3.3.1案例背景62
3.3.2數據來源與運行環境63
3.3.3分析過程與代碼實現63
3.3.4小結71
3.4信用卡欺詐檢測71
3.4.1案例背景71
3.4.2數據來源與運行環境72
3.4.3分析過程與代碼實現72
3.4.4小結86
習題87
第4章電商大數據分析案例88
4.1電商企業銷售數據分析與預測88
4.1.1案例背景88
4.1.2數據來源與運行環境88
4.1.3項目分析方法88
4.1.4項目實現過程89
4.1.5小結100
4.2電商企業廣告投放效果分析100
4.2.1案例背景100
4.2.2數據來源與運行環境100
4.2.3項目實現過程101
4.2.4小結112
4.3電商企業客戶分析112
4.3.1案例背景112
4.3.2項目分析目標112
4.3.3數據準備112
4.3.4目標分析118
4.3.5案例結論136
4.3.6小結137
習題138
第5章物流大數據分析案例139
5.1運輸路線優化139
5.1.1案例背景139
5.1.2數據集介紹140
5.1.3分析過程與代碼實現140
5.1.4小結146
5.2智能倉庫管理147
5.2.1案例背景147
5.2.2數據集介紹147
5.2.3分析過程與代碼實現147
5.2.4小結150
習題150
參考文獻152

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