《智能数据分析与应用》国基北盛（南京）科技发展有限公司 | PDF下载|ePub下载
智能数据分析与应用 版权信息
- 出版社：机械工业出版社
- 出版时间：2023-08-01
- ISBN：9787111731719
- 条形码：9787111731719 ; 978-7-111-73171-9
智能数据分析与应用 内容简介
本书采用案例式编写模式，包括7个单元，其中，单元1介绍数据分析的基本概念、流程和常用工具包，单元2介绍数据标注的分类、基本流程及工具的使用，单元3介绍ndarray数组及Python科学计算库NumPy，单元4介绍数据分析处理库pandas，单元5介绍数据可视化工具包Matplotlib和seaborn，单元6介绍分类和回归模型及评价指标，单元7通过两个综合案例讲解数据分析的具体处理过程。 本书可作为各类职业院校人工智能技术应用及相关专业的教材，也可作为人工智能爱好者的自学参考用书。 本书配有电子课件，选用本书作为授课教材的教师可登录机械工业出版社教育服务网（www��cmpedu��com）注册后免费下载，或联系编辑（010-88379807）咨询。
智能数据分析与应用 目录
目录
前言
单元1了解数据分析
1��1数据分析简介
1��2数据分析的应用案例
1��3数据分析步骤
单元总结
单元2数据标注
2��1数据标注的概念
2��2数据标注的分类
2��3数据标注的基本流程
2��4常用数据标注工具
2��5案例实施：数据标注
单元总结
评价考核
习题
单元3数据统计
3��1ndarray数组
3��2NumPy切片与索引
3��3对ndarray进行数学运算
3��4案例实施：基于NumPy的股票统计分析
单元总结
评价考核
习题
单元4数据处理
4��1pandas数据结构
4��2运用pandas进行数据处理
4��3运用pandas进行数据统计
4��4案例实施：药品销售数据分析
单元总结
评价考核
习题
单元5数据可视化
5��1Matplotlib的两种绘图接口
5��2Matplotlib面向多种图形的接口
5��3seaborn库
5��4案例实施：超市数据分析
单元总结
评价考核
习题
单元6数据建模
6��1scikit-learn介绍
6��2KNN算法
6��3决策树分类算法
6��4支持向量机
6��5度量分类模型的性能
6��6度量回归模型的性能
6��7案例实施：手写数字识别
单元总结
评价考核
习题
单元7数据分析综合案例
案例1：泰坦尼克号幸存者预测
案例2：房价预测
单元总结
参考文献
前言
单元1了解数据分析
1��1数据分析简介
1��2数据分析的应用案例
1��3数据分析步骤
单元总结
单元2数据标注
2��1数据标注的概念
2��2数据标注的分类
2��3数据标注的基本流程
2��4常用数据标注工具
2��5案例实施：数据标注
单元总结
评价考核
习题
单元3数据统计
3��1ndarray数组
3��2NumPy切片与索引
3��3对ndarray进行数学运算
3��4案例实施：基于NumPy的股票统计分析
单元总结
评价考核
习题
单元4数据处理
4��1pandas数据结构
4��2运用pandas进行数据处理
4��3运用pandas进行数据统计
4��4案例实施：药品销售数据分析
单元总结
评价考核
习题
单元5数据可视化
5��1Matplotlib的两种绘图接口
5��2Matplotlib面向多种图形的接口
5��3seaborn库
5��4案例实施：超市数据分析
单元总结
评价考核
习题
单元6数据建模
6��1scikit-learn介绍
6��2KNN算法
6��3决策树分类算法
6��4支持向量机
6��5度量分类模型的性能
6��6度量回归模型的性能
6��7案例实施：手写数字识别
单元总结
评价考核
习题
单元7数据分析综合案例
案例1：泰坦尼克号幸存者预测
案例2：房价预测
单元总结
参考文献
