Python数据科学：技术详解与商业实践-网络科技-文化科教-太极之巅书单号

书刊介绍

《Python数据科学：技术详解与商业实践》内容简介

本书是一本集数据分析、数据挖掘、机器学习为一体，面向商业实战的养成式学习手册。为有志从事数据科学工作的读者提供系统化的学习路径，使读者掌握数据科学的理念、思路与分析步骤。本书力图淡化技术，对于方法的介绍也尽量避免涉及过多的数学内容，而且都辅以图形进行形象地展现。本书将不同算法看作功能各异的工具，比如用于煮饭的闷锅、用于炒菜的炒锅，每种工具的操作方式都应该遵循相应的说明书，因此对于每种算法我们强调其假设、适用条件与商业数据分析主题的匹配。我们在实践教学中发现，业务经验丰富和有较好商业模式理解能力的学员，在掌握数据科学的技能方面具有明显的优势。这主要是因为这类学员有较强的思辨能力和分析能力，学习的目的性和质量意识较强，不只是简单地模仿和套用数学公式，所以本书也注重对读者思辩能力和分析能力的培养。
常国珍、赵仁乾、张秋剑著。

作品目录

前言
第1章：数据科学家的武器库
第2章：Python概述
第3章：数据科学的Python编程基础
第4章：描述性统计分析与绘图
第5章：数据整合和数据清洗
第6章：数据科学的统计推断基础
第7章：客户价值预测：线性回归模型与诊断
第8章：Logistic回归构建初始信用评级
第9章：使用决策树进行初始信用评级
第10章：神经网络
第11章：分类器入门：最近邻域与朴素贝叶斯
第12章：高级分类器：支持向量机
第13章：连续变量的特征选择与转换
第14章：客户分群与聚类
第15章：关联规则
第16章：排序模型的不平衡分类处理
第17章：集成学习
第18章：时间序列建模
第19章：商业数据挖掘案例
附录A
数据说明
参考文献