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《数据分析技术》电子书封面

数据分析技术

  • 发布时间:2020年05月30日 09:23:00
  • 作者:Gordon S. Linoff
  • 大小:107.4 MB
  • 类别:数据分析电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:第2版
  • 评分:7.6

    数据分析技术 PDF 第2版

      给大家带来的一篇关于数据分析相关的电子书资源,介绍了关于数据分析、分析技术方面的内容,本书是由清华大学出版社出版,格式为PDF,资源大小107.4 MB,Gordon S. Linoff编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.5。

      内容介绍

      SQL是数据统计的基础語言,Excel是数据分析和展现的很普遍工具。二者融合,能够构成一个强劲且便于了解的业务流程数据分析工具。很多类关键的数据分析并不一定繁杂且价格昂贵的数据挖掘工具。回答就在你的电脑上桌子。它是一本好用手册,创作者GordonS.Linoff是数据挖掘行业的权威专家。书里介绍了怎么使用SQL和Excel设计制作并进行繁杂的数据分析。

      这书的靠前版被普遍认同,第二版包含了对SQL和Excel新作用的介绍,另外包含新的技术性和具体业务流程实例。第二版介绍了市场经理和数据分析工作人员所需把握的最近新信息。这书最先介绍数据挖掘常用的SQL基本知识,怎么使用Excel展现結果,及其用以了解数据信息的简易的应用统计学定义。了解实行SQL和实际操作Excel后,这书介绍了关键剖析技术性。这书內容逐渐从基本查寻拓展到繁杂的运用,使阅读者可以学习培训到某类数据分析的应用缘故和机会,怎样设计方案和完成,及其展现数据分析結果的强劲方式。每一步都详尽表述了业务流程自然环境、技术性方式及其在所了解工具中的实际完成。伴随着对这书的阅读文章,你能发觉许多知识要点,包含自然地理信息的必要性,数据图表中的数据信息随時间的转变方法,怎么使用生存分析了解顾客任职期和变化,及其危害存活率的要素。另外,还会继续探寻到一些方式,包含剖析顾客的选购方式、剖析加入购物车及其测算关联规则。

      除此之外,这书还包括关键的SQL数据挖掘模型(线性回归模型、朴素贝叶斯模型等)、创建顾客签字需要的信息、用以剖析結果集的模型、包括积累增加量数据图表和ROC数据图表、应用SQL的非常好实践活动、提升查寻特性的方式等。

      目录

      • 第1章 数据挖掘者眼中的SQL 1
      • 第2章 表中有什么?开始数据探索 39
      • 第3章 不同之处是如何不同? 79
      • 第4章 发生的地点在何处? 119
      • 第5章 关于时间 161
      • 第6章 客户的持续时间有多久?使用生存分析理解客户和他们的价值 209
      • 第7章 影响生存率的因素:客户任期 261
      • 第8章 多次购买以及其他重复事件 303
      • 第9章 购物车里有什么?购物车分析 349
      • 第10章 关联规则 387
      • 第11章 SQL数据挖掘模型 423
      • 第12章 佳拟合线:线性回归模型 467
      • 第13章 为进一步分析数据创建客户505
      • 第14章 性能问题:高效使用SQL 543

      学习笔记

      Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果示例

      本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考,具体如下: 前面讲述了关于双色球的各种算法,这里将进行下期双色球号码的预测,想想有些小激动啊。 代码中使用了线性回归算法,这个场景使用这个算法,预测效果一般,各位可以考虑使用其他算法尝试结果。 发现之前有很多代码都是重复的工作,为了让代码看的更优雅,定义了函数,去调用,顿时高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#导入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#读取文件d……

      分享一下Python数据分析常用的8款工具

      Python是数据处理常用工具,可以处理数量级从几K至几T不等的数据,具有较高的开发效率和可维护性,还具有较强的通用性和跨平台性,这里就为大家分享几个不错的数据分析工具,需要的朋友可以参考下 Python是数据处理常用工具,可以处理数量级从几K至几T不等的数据,具有较高的开发效率和可维护性,还具有较强的通用性和跨平台性。Python可用于数据分析,但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的,需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。 Python数据分析需要安装的第三方扩展库有:Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等,以下是千锋武汉Pyth……

      分析Mysql事务和数据的一致性处理问题

      这篇文章通过安全性,用法,并发处理等方便详细分析了Mysql事务和数据的一致性处理问题,以下就是全部内容: 在工作中,我们经常会遇到这样的问题,需要更新库存,当我们查询到可用的库存准备修改时,这时,其他的用户可能已经对这个库存数据进行修改了,导致,我们查询到的数据会有问题,下面我们就来看解决方法。 在MySQL的InnoDB中,预设的Tansaction isolation level 为REPEATABLE READ(可重读) 如果SELECT 后面若要UPDATE 同一个表单,最好使用SELECT ... UPDATE。 举个例子: 假设商品表单products 内有一个存放商品数量的quantity ,在订单成立之前必须先确定quantity 商品数量是否足够(quantity0) ,然后才把数量更……

      PowerBI和Python关于数据分析的对比

      前言 如果你对数据分析有一定的了解,那你一定听说过一些亲民好用的数据分析的工具,如Excel、Tableau、PowerBI等等等等,它们都是数据分析的得力助手。像经常使用这些根据的伙伴肯定也有苦恼的时候,不足之处也是显而易见:操作繁琐,复用性差,功能相对局限单一。 很多经常会用到数据分析的伙伴会问有没有一款便捷好用的工具!肯定有啊,Python的出现和普及,很容易就能改变这些窘境! 怎么解决呢?——Python Python有很多优点,如果你能很好的运用到工作中,会发现工作效率大大提升,涨薪也是再正常不过的事情。 Python优点一: “流程可控,工作高效” 举个例子,Excel做分析的过程:定位空……

      python数据分析用什么软件

      Python是数据处理常用工具,可以处理数量级从几K至几T不等的数据,具有较高的开发效率和可维护性,还具有较强的通用性和跨平台性,这里就为大家分享几个不错的数据分析工具。 Python数据分析需要安装的第三方扩展库有:Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等,以下是第三方扩展库的简要介绍:(推荐学习:Python视频教程) 1. Pandas Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具,包含Series、DataFrame等高级数据结构和工具,安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。 Pandas是Python的一个数据分析包,Pandas最初被用作金融数据分析工具而开发出来,因此Pandas为时间序列分析提供了……

      以上就是本次介绍的数据分析电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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      谢鸿煊

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