数据分析实战

本书分为三大部分。第 一部分会讲授一些实战技巧，用于读取、写、清洗、格式化、探索与理解数据；第二部分由一些较深的主题组成，比如分类、聚类和预测等；第三部分介绍更高深的主题，从图论到自然语言处理，到离散选择模型，再到模拟。
【推荐语】
本书深数据分析与建模的世界，使用多种方法、工具及算法，提供了丰富的技巧。 本书第 一部分会讲授一些实战技巧，用于读取、写、清洗、格式化、探索与理解数据；第二部分由一些较深的主题组成，比如分类、聚类和预测等。第三部分介绍更高深的主题，从图论到自然语言处理，到离散选择模型，再到模拟。 通过阅读本书，你将学到： - 使用Pandas与OpenRefine读取、清洗、转换与存储数据 - 使用Pandas与D3.js理解数据，探索变量间的关系 - 使用Pandas、mlpy、NumPy与Statsmodels，应用多种技法，分类、聚类银行的营销电话 - 使用Pandas、NumPy与mlpy减少数据集的维度，提取重要的特征 - 使用NetworkX和Gephi探索社交网络的交互，用图论的概念识别出欺诈行为 - 通过加油站的例子，学习代理人基建模的模拟技术
【作者】
作者简介 托马兹·卓巴斯（Tomasz Drabas）微软数据科学家，致力于解决高维特征空间的问题。他有超过13年的数据分析和数据科学经验：在欧洲、澳大利亚和北美洲三大洲期间，工作领域遍及高新技术、航空、电信、金融和咨询。他曾担任Beyond Analysis Australia的数据分析师和Vodafone Hutchison Australia的高级数据分析师/数据科学家等。