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数据挖掘与数据分析 版权信息
- ISBN：9787313281951
- 条形码：9787313281951 ; 978-7-313-28195-1
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
数据挖掘与数据分析 内容简介
本书共9章，第1章介绍数据挖掘和数据分析的概念、数据挖掘与分析的流程，以及数据挖掘与分析在财务中的应用；第2章介绍数据获取与预处理；第3章讲解如何将分析结果数据可视化；第4章至第9章举例讲解财务工作中用于数据挖掘与数据分析的商品零售购物篮分析法、主成分分析法、聚类分析法、回归分析法、灰色预测法、支持向量机法等。
数据挖掘与数据分析 目录
第1章数据挖掘与数据分析概述
1.1数据挖掘与分析的概念
1.2数据挖掘化历程
1.3数据挖掘与分析的应用领域
1.4数据挖掘与分析的区别
1.5数据挖掘的流程
1.6数据挖掘与分析的经典算法
1.7企业数据挖掘平台应用
1.8常用的数据挖掘与分析工具
1.9数据挖掘与分析对财会工作的影响
第2章数据获取与预处理
2.1数据类型
2.2数据获取
2.3数据质量分析与清洗
2.4数据特征分析
2.5数据集成
2.6数据归约
第3章 数据可视化
3.1 Matplotlib库入门
3.2 pylot的plot()函数
3.3 Matplotlib图形绘制
第4章关联分析及应用
4.1背景与挖掘目标
4.2了解关联规则
4.3分析过程与方法
第5章 主成分分析及应用
5.1主成分分析法概述
5.2主成分分析法代数模型
5.3主成分分析法步骤与方法
5.4主成分分析法操作流程
5.5主成分分析法应用
5.6用Python实现主成分分析
第6章 聚类分析及应用
6.1聚类分析概念
6.2聚类分析方法
6.3聚类分析应用
第7章 回归分析及应用
7.1回归的概念
7.2线回归分析
7.3多项式回归分析
7.4多元线回归
7.5逻辑回归分析
第8章 灰色预测及应用
8.1灰色预测基本理论
8.2GM(1,1)模型
8.3模型评价
8.4Python代码实现
第9章 支持向量机及应用
9.1大间隔与超平面
9.2SVM的基本理论
9.3线可分的分类算法
9.4非线可分的法
9.5SVC的调参
参考文献
展开全部
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