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本書采用項目驅(qū)動方式,從理論到實踐,由淺入深地設計了17個項目,包括認識大數(shù)據(jù)分析、Python數(shù)據(jù)分析工具、numpy數(shù)據(jù)分析和處理、Pandas數(shù)據(jù)分析和處理、Matplotlib數(shù)據(jù)分析可視化、基于HADOOP的數(shù)據(jù)分析和機器學習。
本書系統(tǒng)闡述了Pandas基礎知識、應用原理,以及應用流程和應用技巧等實戰(zhàn)知識。全書共分為5篇:第一篇為入門篇(第1和2章),第二篇為基礎篇(第3和4章),第三篇為基礎強化篇(第5-7章),第四篇為進階篇(第8-11章),第五篇為案例篇(第12章)。書中主要內(nèi)容包括Python簡介、NumPy基礎、Pandas入門、數(shù)
這是一本從實戰(zhàn)角度解讀如何進行智能數(shù)據(jù)分析及搭建智能數(shù)據(jù)分析平臺的工具書,目的是幫助讀者全面認識并在實際工作中靈活使用智能數(shù)據(jù)分析,同時構建可用的智能數(shù)據(jù)分析環(huán)境。本書不僅包含關于智能數(shù)據(jù)分析的基礎知識,還包含進行智能數(shù)據(jù)分析必備的方法、工具、案例,以及平臺的搭建方案。全書共分為8章。第1-2章在全面剖析了智能數(shù)據(jù)分析
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本教材基于數(shù)據(jù)技術概念的提出,建立由數(shù)據(jù)生成、數(shù)據(jù)組織管理與數(shù)據(jù)信息汲取三個模塊構成的數(shù)據(jù)技術應用全流程體系框架。通過對計算機信息系統(tǒng)、抽樣技術與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)等基礎技術原理的概念化解讀,以及對網(wǎng)絡爬蟲與文本數(shù)據(jù)生成、SQL語言、數(shù)據(jù)預處理、回歸模型、Logistic建模、關聯(lián)規(guī)則、決策樹分類規(guī)則、K-平均聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡、
本教材較系統(tǒng)地介紹傳感器的原理及其應用,包括傳感器的特性及其評估;傳感器中常用的彈性敏感元件的力學特性;電位器式傳感器;應變式傳感器;壓阻式傳感器;熱電式傳感器;電容式傳感器;變磁路式傳感器;壓電式傳感器;諧振式傳感器;聲表面波傳感器;光纖傳感器;微機械傳感器以及智能化傳感器等。本教材在每一章都配有適量的思考題與習題,
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