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Python数据科学 常国珍,赵仁乾,张秋剑 著 专业科技 文轩网
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Python数据科学
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本书共19章,靠前章介绍数据科学中涉及的基本领域;第2~3章介绍与数据工作紧密相关的Python语言基础;第4章讲解描述性统计分析在宏观业务领域的分析;第5章讲解数据规整、清洗的重要技能;第6章介绍数据科学领域实用的四大统计检验;第7章讲解当被解释变量为连续变量时,如何使用线性回归作预测;第8章讲解使用逻辑回归作评分卡模型;第9章讲解另外一个可解释模型——决策树。靠前0~12章分别讲解了BP神经网络、朴素贝叶斯、近邻域、支持向量机的原理和在决策类模型中的运用;靠前3~14章作为一个整体讲解商业分析场景下的信息压缩;靠前5章以产品推荐作为案例,讲解发现事件与事件伴生关系的关联分析和序列分析算法;靠前6章使用欺诈识别案例讲解当被解释变量分布极 端不平衡时的处理方法;靠前7章继续使用欺诈识别案例讲解集成学习算法;靠前8章讲解了使用效应分解和ARIMA方法实现宏观业务指标预测;靠前9章用null
常国珍,数据科学专家和金融技术专家。北京大学会计学博士,中国大数据产业生态联盟专家委员会委员。2005年进入数据科学领域,先后在亚信、德勤等企业从事电信、金融行业数据挖掘工作,现就职于中银消费金融有限公司数据管理部。专注于消费金融领域的数据治理、客户智能与风险智能。赵仁乾,数据科学家,在电信大数据和机器学习领域有丰富的实践经验。现就职于北京电信规划设计院任不错经济师,负责通信、ICT项目工程与业务咨询,专注电信市场数据分析,重点研究方向包括离网用户挖掘、市场细分与精准营销、移动网络价值区域分析、大数据及人工智能运营规划等。张秋剑,大数据专家和金融行业技术专家,上海师范大学计算机科学技术硕士。现任星环科技金融事业部总监,大数据技术架构行业顾问专家,云析学院发起人,AICUG社区联合发起人,曾在IEEE等期刊发表多篇论文。目前主要为银行、证券和null
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