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Python广告数据挖掘与分析实战 版权信息
- ISBN：9787111677628
- 条形码：9787111677628 ; 978-7-111-67762-8
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
Python广告数据挖掘与分析实战 本书特色
适读人群 ：在校大学生或对移动广告营销数据分析感兴趣的小白；想转行做广告数据分析的职场白领、开发人员、其他技术人员等；由于工作需要学习相关数据分析知识的产品经理、运营相关人员（1）两位作者是资深的数据分析与挖掘技术专家、AI技术专家，在广告和金融行业有深厚的积累。 （2）横跨技术和业务两个维度，理论与实践相结合，循序渐进，系统且全面。 （3）技术维度，系统讲解广告数据挖掘的模型、算法和方法，实现精准营销。 （4）业务维度，为广告业务中的具体问题提供解决方案，包含大量案例和代码。
Python广告数据挖掘与分析实战 内容简介
本书共10章, 分为技术理论知识和具体业务应用两个部分。其中, 第1-2章主要介绍Python安装和环境配置, 带领读者认识广告数据, 理解广告数据分析的意义。第3-6章主要介绍Python常用工具包以及模型常用评价指标, 并利用Python建立广告分类模型。第7-8章主要介绍广告数据分析典型案例及常用分析方法, 教读者如何做一份让领导满意的数据分析报告。第9章主要介绍如何运用数据分析挖掘方法解决广告业务中的实际问题。第10章主要介绍常用的数据预处理及特征选择方法。
Python广告数据挖掘与分析实战 目录
前言
第1章 Python安装方法1
1.1 Python介绍1
1.2 Anaconda安装2
1.3 PyCharm安装及环境配置9
1.4 为什么建议使用Python17
1.5 本章小结18
第2章 认识广告数据分析19
2.1 广告数据概述19
2.2 广告数据分布20
2.3 异常值诊断24
2.4 数据相关性26
2.5 显著性检验27
2.6 本章小结27
第3章 Python广告数据分析常用工具包29
3.1 数据基础运算工具：NumPy29
3.2 数据预处理工具：Pandas46
3.3 数据可视化分析工具：Matplotlib63
3.4 本章小结74
第4章 模型常用评价指标75
4.1 回归模型常用评价指标75
4.2 分类模型常用评价指标77
4.3 本章小结87
第5章 利用Python建立广告分类模型88
5.1 逻辑回归88
5.2 决策树92
5.3 KNN98
5.4 SVM101
5.5 神经网络110
5.6 本章小结118
第6章 利用Python建立广告集成模型119
6.1 随机森林119
6.2 GBDT124
6.3 XGBoost128
6.5 LR+GBDT137
6.6 FM142
6.6.1 FM的原理142
6.6.2 FM的改进145
6.6.3 FM的Python实现145
6.7 本章小结147
第7章 移动广告常用数据分析方法149
7.1 App下载数据分析149
7.2 游戏行业用户分析151
7.3 电商类App用户转化分析156
7.4 工具类App用户分析162
7.5 本地O2O婚纱摄影行业分析163
7.6 品牌广告与效果广告166
7.7 本章小结168
第8章 广告数据分析报告169
8.1 分析观点明确，逻辑清晰169
8.2 汇报结果，用数据说话170
8.3 分析过程有理有据171
8.4 图表说明171
8.5 数据验证173
8.6 分析建议173
8.7 本章小结174
第9章 广告用户数据挖掘与分析175
9.1 广告用户曝光与响应率分析175
9.2 广告用户曝光与点击率分析178
9.3 广告订单消耗与延时性分析181
9.4 Lookalike聚类分析186
9.5 Lookalike技术在广告中的应用190
9.6 本章小结192
第10章 广告数据预处理与特征选择193
10.1 广告数据预处理193
10.2 常用特征选择方法197
10.3 PCA209
10.4 本章小结214
展开全部
Python广告数据挖掘与分析实战 作者简介
杨游云 资深数据分析专家和AI技术专家，在广告领域工作多年，目前就职于微思敦深圳分公司皓量科技。在AI技术领域有非常深厚的积累，擅长机器学习和自然语言处理，对图像识别技术也有一定的研究。 个人微信公众号：数据挖掘与AI算法。 周健 资深数据挖掘工程师，现就职于国内某大型征信服务公司，曾为多家国有银行、股份制银行、大型金融机构提供反欺诈、信用评分方案。在传统机器学习方面有深入的理解和丰富的实战经验，在网络爬虫和自然语言处理方面也有自己独特的见解。
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