作者:魏莉
页数:235
出版社:原子能出版社
出版日期:2022
ISBN:9787522122083
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内容简介
本书共7章,内容包括:数据仓库概述、Python数据分析概述、准备数据、数据仓库设计、数据分类、回归分析与时序分析、基于数据仓库技术的数据分析实例。
目录
第1章数据仓库概述
1.1数据仓库及其发展现状
1.2数据仓库的特点与组成
1.3数据仓库的体系结构
第2章Python数据分析概述
2.1 Python
2.2搭建Python开发平台
2.3 Python数据分析工具
第3章准备数据
3.1读写文件
3.2储存与检索
3.3数据ETL过程
3.4数据的初步处理
第4章数据仓库设计
4.1数据仓库的规划和需求分析·
4.2数据仓库的建模
第5章数据分类5.1分类过程
5.2k-邻近分类算法
5.3决策树分类算法·
5.4贝叶斯分类算法
5.5神经网络算法
5.6支持向量机
第6章回归分析与时序分析
6.1识别并解决数据中的多重共线
6.2构建线回归模型
6.3时间序列技术
6.4时序分析模型
6.5时序的相似搜索
第7章基于数据仓库技术的数据分析实例
7.1分析商品购物篮
7.2分析电商产品评论的数据情感
7.3设计社保统计分析的数据仓库
参考文献
1.1数据仓库及其发展现状
1.2数据仓库的特点与组成
1.3数据仓库的体系结构
第2章Python数据分析概述
2.1 Python
2.2搭建Python开发平台
2.3 Python数据分析工具
第3章准备数据
3.1读写文件
3.2储存与检索
3.3数据ETL过程
3.4数据的初步处理
第4章数据仓库设计
4.1数据仓库的规划和需求分析·
4.2数据仓库的建模
第5章数据分类5.1分类过程
5.2k-邻近分类算法
5.3决策树分类算法·
5.4贝叶斯分类算法
5.5神经网络算法
5.6支持向量机
第6章回归分析与时序分析
6.1识别并解决数据中的多重共线
6.2构建线回归模型
6.3时间序列技术
6.4时序分析模型
6.5时序的相似搜索
第7章基于数据仓库技术的数据分析实例
7.1分析商品购物篮
7.2分析电商产品评论的数据情感
7.3设计社保统计分析的数据仓库
参考文献
PDF更新中
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