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Python数据分析基础与案例实战电子书

1.紧扣交通大数据分析全流程。本书的设计思路以数据分析的流程为导向,结合交通数据讲解流程中的每个环节,并通过课后习题巩固所学知识。 2.注重项目实战应用。本书通过讲解实际交通行业的相关项目,让读者明确如何利用所学知识来解决生产、生活中的问题,真正理解并能够应用所学知识。 3.注重启发式教学。全书大部分章节紧扣具体应用展,不堆积知识,着重于思路的启发与解决方案的实施。

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作       者:杨果仁 张良均 主编

出  版  社:人民邮电出版社有限公司

出版时间:2023-08-01

字       数:15.4万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 程序设计

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本书以Python数据分析的常用技术与交通行业真实案例相结合的方式,深浅出地介绍了Python数据分析与挖掘技术的重要内容。全书共10章,内容包括绪论、Python 数据分析简介、数据获取、数据探索、数据预处理、构建模型、运输车辆驾驶行为分析、公交车站设置优化分析、铁路站客流量预测,以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现运输车辆驾驶行为分析。本书大部分章节包含课后习题,通过练习和操作实践,读者可以巩固所学的内容。 本书可作为高校数据分析相关专业的教材,也可作为交通行业相关的教学、培训教材,还可作为数据分析爱好者的自学用书。<br/>【推荐语】<br/>1.紧扣交通大数据分析全流程。本书的设计思路以数据分析的流程为导向,结合交通数据讲解流程中的每个环节,并通过课后习题巩固所学知识。 2.注重项目实战应用。本书通过讲解实际交通行业的相关项目,让读者明确如何利用所学知识来解决生产、生活中的问题,真正理解并能够应用所学知识。 3.注重启发式教学。全书大部分章节紧扣具体应用展,不堆积知识,着重于思路的启发与解决方案的实施。<br/>【作者】<br/>张良均,高级信息系统项目管理师,泰迪杯全国大学生数据挖掘竞(www.tipdm.org)的发起人。华南师范大学、广东工业大学兼职教授,广东省工业与应用数学学会理事。兼有大型高科技企业和高校的工作经历,主要从事大数据挖掘及其应用的策划、研发及咨询培训。全国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试继续教育和CDA数据分析师培训讲师。发表数据挖掘相关论文数二十余篇,已取得国家发明专利12项,主编图书《神经网络实用教程》、《数据挖掘:实用案例分析》、《MATLAB数据分析与挖掘实战》等9本热销图书,主持并完成科技项目9项。获得SAS、SPSS数据挖掘认证及Hadoop发工程师证书,具有电力、电信、银行、制造企业、电子商务和电子政务的项目经验和行业背景。<br/>
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大数据技术精品系列教材 专家委员会

前言

第1章 绪论

1.1 了解交通大数据

1.2 认识数据分析

1.3 了解常用的数据分析工具

1.4 配置Python开发环境

小结

课后习题

第2章 Python数据分析简介

2.1 入门Python数据分析

2.2 了解Python数据分析常用的扩展库

小结

课后习题

第3章 数据获取

3.1 了解常见的数据来源

3.2 了解交通信息的采集

3.3 了解常见的数据类型

3.4 掌握数据的读取方式

小结

课后习题

第4章 数据探索

4.1 分析数据质量

4.2 分析数据特征

小结

课后习题

第5章 数据预处理

5.1 数据清洗

5.2 数据变换

5.3 属性构造

5.4 属性规约

5.5 数据合并

小结

课后习题

第6章 构建模型

6.1 构建分类与回归模型

6.2 构建聚类模型

6.3 构建时间序列模型

小结

课后习题

第7章 运输车辆驾驶行为分析

7.1 分析背景与目标

7.2 数据探索分析

7.3 驾驶行为聚类分析

7.4 构建驾驶行为预测模型

7.5 驾驶行为分析总结与建议

小结

课后习题

第8章 公交车站点设置优化分析

8.1 分析背景与目标

8.2 探索公交刷卡数据

8.3 预处理公交车载GPS数据与刷卡数据

8.4 构建DBSCAN模型

8.5 公交车站点设置优化分析

小结

课后习题

第9章 铁路站点客流量预测

9.1 分析背景与目标

9.2 预处理客流量数据

9.3 探索客流量数据

9.4 构建模型并预测客流量

小结

课后习题

第10章 基于TipDM大数据挖掘建模平台实现运输车辆驾驶行为分析

10.1 TipDM大数据挖掘建模平台简介

10.2 实现运输车辆驾驶行为分析

小结

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