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数据科学技术与应用(普通高等教育公共通识课教材)

数据科学技术与应用(普通高等教育公共通识课教材)
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作者: 编 , 编 , 编
出版社: 北京理工大学出版社
2022-01
版次: 1
ISBN: 9787576308976
定价: 36.00
装帧: 平装
开本: 16开
页数: 170页
字数: 264.000千字
正文语种: 简体中文
分类: 教材教辅考试>教辅>其他教辅>其他
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  • 本书综合分析了理、工、文、经、管、医、护等多种专业对数据分析与处理的教学要求，本着知识够用、精讲多练和项目式学习的理念与思路。对数据科学相关理论知识进行了深入浅出的讲解，并通过图表帮助读者理解数据分析方法的基本思想。全书分为6章：数据科学基础、数据处理工具、数据预处理、数据分析、数据可视化设计、数据科学应用案例。本书可作为应用型本科院校相关专业的公共课教材，也可供相关培训班以及企业管理人员使用。 第1章  数据科学基础
      1.1  数据科学概述
        1.1.1  数据科学的概念
        1.1.2  数据科学的知识结构
        1.1.3  数据分析的工作流程
        1.1.4  数据科学中的大数据
      1.2  Python 数据分析工具
        1.2.1  集成环境Anaconda
        1.2.2  Jupyter Notebook
        1.2.3  Spyder
        1.2.4  PyCharm
      1.3  创建第一个Python程序
    第2章  数据处理工具
      2.1  Python程序基本语法
      2.2  基本数据类型
        2.2.1  整数类型
        2.2.2  浮点类型
        2.2.3  复数类型
      2.3  组合数据类型
        2.3.1  字符串类型
        2.3.2  列表类型
        2.3.3  元组类型
        2.3.4  字典类型
      2.4  程序控制结构
        2.4.1  分支结构
        2.4.2  循环结构
      2.5  函数
        2.5.1  函数的基本使用
        2.5.2  Python内置函数
      2.6  Python库
        2.6.1  库的介绍
        2.6.2  库的使用
    第3章  数据预处理
      3.1  数据清洗
        3.1.1  缺失数据处理
        3.1.2  去除重复数据
        3.1.3  噪声数据处理
        3.1.4  离群点（异常值）处理
      3.2  数据集成
        3.2.1  实体识别问题
        3.2.2  属性冗余问题
        3.2.3  元祖重复问题
        3.2.4  属性值冲突问题
      3.3  数据变换
        3.3.1  数据类型转换
        3.3.2  数据离散化
        3.3.3  数据规范化
      3.4  数据归约
        3.4.1  维度归约
        3.4.2  特征归约
        3.4.3  数值归约
    第4章  数据分析
      4.1  相似度和相异度的度量
      4.2  分类分析
        4.2.1  分类分析基本概念
        4.2.2  决策树分类方法
        4.2.3  朴素贝叶斯分类方法
        4.2.4  支持向量机分类方法
      4.3  关联分析
        4.3.1  关联分析基本概念
        4.3.2  Apriori算法
        4.3.3  FP-Tree算法
      4.4  聚类分析
        4.4.1  聚类分析基本概念
        4.4.2  划分聚类方法
        4.4.3  层次聚类方法
        4.4.4  基于密度的聚类方法
      4.5  回归分析
        4.5.1  回归分析基本概念
        4.5.2  线性回归
        4.5.3  逻辑回归
        4.5.4  多项式回归
    第5章  数据可视化设计
      5.1  数据可视化概述
        5.1.1  数据可视化
        5.1.2  数据可视化的作用及分类
        5.1.3  数据可视化历史及未来
      5.2  数据可视化基础
        5.2.1  数据可视化的基本框架
        5.2.2  数据可视化的基本原则
        5.2.3  数据可视化基本图表
      5.3  Python数据可视化
        5.3.1  matplotlib库绘图
        5.3.2  seaborm库增强绘图效果
        5.3.3  plotnine 库弥补可视化不足
    第6章  数据科学应用案例
      6.1  网络爬虫
        6.1.1  网络爬虫简介
        6.1.2  网络爬虫工作流程
        6.1.3  案例――获取国内外新冠肺炎实时数据
      6.2  文本数据处理
        6.2.1  文本分析
        6.2.2  文本分析流程
        6.2.3  案例――生成词云图
      6.3  图像数据处理
        6.3.1  图像处理概述
        6.3.2  图像处理流程
        6.3.3  案例――实现图片的手绘效果
      6.4  语言数据处理
        6.4.1  语音识别
        6.4.2  语音识别的过程
        6.4.3  案例――语音转文本
    参考文献
  • 内容简介:
    本书综合分析了理、工、文、经、管、医、护等多种专业对数据分析与处理的教学要求，本着知识够用、精讲多练和项目式学习的理念与思路。对数据科学相关理论知识进行了深入浅出的讲解，并通过图表帮助读者理解数据分析方法的基本思想。全书分为6章：数据科学基础、数据处理工具、数据预处理、数据分析、数据可视化设计、数据科学应用案例。本书可作为应用型本科院校相关专业的公共课教材，也可供相关培训班以及企业管理人员使用。
  • 目录:
    第1章  数据科学基础
      1.1  数据科学概述
        1.1.1  数据科学的概念
        1.1.2  数据科学的知识结构
        1.1.3  数据分析的工作流程
        1.1.4  数据科学中的大数据
      1.2  Python 数据分析工具
        1.2.1  集成环境Anaconda
        1.2.2  Jupyter Notebook
        1.2.3  Spyder
        1.2.4  PyCharm
      1.3  创建第一个Python程序
    第2章  数据处理工具
      2.1  Python程序基本语法
      2.2  基本数据类型
        2.2.1  整数类型
        2.2.2  浮点类型
        2.2.3  复数类型
      2.3  组合数据类型
        2.3.1  字符串类型
        2.3.2  列表类型
        2.3.3  元组类型
        2.3.4  字典类型
      2.4  程序控制结构
        2.4.1  分支结构
        2.4.2  循环结构
      2.5  函数
        2.5.1  函数的基本使用
        2.5.2  Python内置函数
      2.6  Python库
        2.6.1  库的介绍
        2.6.2  库的使用
    第3章  数据预处理
      3.1  数据清洗
        3.1.1  缺失数据处理
        3.1.2  去除重复数据
        3.1.3  噪声数据处理
        3.1.4  离群点（异常值）处理
      3.2  数据集成
        3.2.1  实体识别问题
        3.2.2  属性冗余问题
        3.2.3  元祖重复问题
        3.2.4  属性值冲突问题
      3.3  数据变换
        3.3.1  数据类型转换
        3.3.2  数据离散化
        3.3.3  数据规范化
      3.4  数据归约
        3.4.1  维度归约
        3.4.2  特征归约
        3.4.3  数值归约
    第4章  数据分析
      4.1  相似度和相异度的度量
      4.2  分类分析
        4.2.1  分类分析基本概念
        4.2.2  决策树分类方法
        4.2.3  朴素贝叶斯分类方法
        4.2.4  支持向量机分类方法
      4.3  关联分析
        4.3.1  关联分析基本概念
        4.3.2  Apriori算法
        4.3.3  FP-Tree算法
      4.4  聚类分析
        4.4.1  聚类分析基本概念
        4.4.2  划分聚类方法
        4.4.3  层次聚类方法
        4.4.4  基于密度的聚类方法
      4.5  回归分析
        4.5.1  回归分析基本概念
        4.5.2  线性回归
        4.5.3  逻辑回归
        4.5.4  多项式回归
    第5章  数据可视化设计
      5.1  数据可视化概述
        5.1.1  数据可视化
        5.1.2  数据可视化的作用及分类
        5.1.3  数据可视化历史及未来
      5.2  数据可视化基础
        5.2.1  数据可视化的基本框架
        5.2.2  数据可视化的基本原则
        5.2.3  数据可视化基本图表
      5.3  Python数据可视化
        5.3.1  matplotlib库绘图
        5.3.2  seaborm库增强绘图效果
        5.3.3  plotnine 库弥补可视化不足
    第6章  数据科学应用案例
      6.1  网络爬虫
        6.1.1  网络爬虫简介
        6.1.2  网络爬虫工作流程
        6.1.3  案例――获取国内外新冠肺炎实时数据
      6.2  文本数据处理
        6.2.1  文本分析
        6.2.2  文本分析流程
        6.2.3  案例――生成词云图
      6.3  图像数据处理
        6.3.1  图像处理概述
        6.3.2  图像处理流程
        6.3.3  案例――实现图片的手绘效果
      6.4  语言数据处理
        6.4.1  语音识别
        6.4.2  语音识别的过程
        6.4.3  案例――语音转文本
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