简介
本书是一本全面介绍大数据分析理论基础、方法、技术及其应用实践的专业书籍，以数据分析的基础理论为出发点，详细阐述数据采集、清洗、预处理、探索性数据分析等前期准备工作，为读者揭示数据分析的全过程和方法论。本书着重介绍线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等常用的数据分析方法，并通过TensorFlow等工具的应用，展示如何在实际项目中应用这些技术进行数据挖掘和预测分析。此外，作者还精选金融、电商、物流等行业的大数据分析案例，详细讲解从数据处理到模型构建，再到结果解释的完整流程，旨在帮助读者深入理解大数据分析在不同领域的应用场景和价值。本书适合数据科学、金融科技、电子商务、物流等相关专业的学生和教师，以及对数据分析有兴趣的企业管理人员和技术开发人员阅读。本书内容丰富、案例实用、理论与实践相结合，是进入大数据分析领域不可多得的参考书籍。
编辑推荐
理论与实践相结合：既包含大数据分析的基础理论，又通过丰富的应用案例展示这些理论在实际中的应用。 系统性与实用性兼具：系统地介绍大数据分析的基础概念、常用方法和技术，同时通过实际案例将这些知识联系起来，让学习者能够更好地理解和应用。 案例丰富多样：涵盖多个行业和领域，包括金融、电商、物流等，每个案例都具有代表性和现实意义。 实践引导与项目实战：提供大量的实践指导和项目实战，通过实际操作和项目练习，帮助学习者将理论知识转化为实际应用能力，从而更好地掌握大数据分析的技能。
更多出版物信息
- 版权： 清华大学出版社
- 出版： 2025-01-01
- 更新： 2025-05-28
- 书号：9787302680956
- 中图：TP274
- 学科：工学控制科学与工程工学计算机科学与技术
