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内容简介
丛书编委会
本书编委会
前言
第1章 人工智能下的大数据时代
1.1 大数据时代和人工智能
1.2 人工智能三要素
1.3 数据素养
1.4 本章小结
第2章 Python数据分析基础
2.1 Python基础
2.2 Python数据分析环境
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2.3 Python数据分析相关库
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2.4 本章小结
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第3章 Jupyter环境的使用
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3.1 Jupyter Notebook概述
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3.2 认识Jupyter Notebook
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3.3 新建、运行、保存Jupyter Notebook文件
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3.4 处理不同类型的数据
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3.5 在Markdown中使用LaTeX输入数学公式
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3.6 Jupyter Notebook应用实例解析
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3.7 本章小结
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第4章 探索数据
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4.1 走进数据的世界
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4.2 数据的评估
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4.3 数据怎么用
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4.4 本章小结
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第5章 描述统计
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5.1 数据集中趋势
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5.2 数据离散程度
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5.3 本章小结
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第6章 推断统计
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6.1 基础知识要点
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6.2 概率分布及其特征
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6.3 统计量
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6.4 本章小结
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第7章 数据可视化
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7.1 什么是数据可视化
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7.2 图形对象与元素
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7.3 可视化色彩的运用原理
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7.4 图表的基本类型
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7.5 数据分析及可视化案例
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7.6 常见的数据可视化流程
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7.7 本章小结
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第8章 NumPy数组
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8.1 NumPy库简介
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8.2 NumPy数组的生成
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8.3 NumPy数组基础
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8.4 NumPy数组重塑
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8.5 NumPy库中的线性代数
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8.6 通用函数
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8.7 常用的数据分析函数
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8.8 本章小结
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第9章 时间序列数据
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9.1 时间序列的定义及分类
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9.2 时间序列的描述性分析
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9.3 时间序列的预测
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9.4 平稳时间序列的预测
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9.5 趋势型和复合型时间序列的预测
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9.6 使用Python处理时间序列数据
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9.7 本章小结
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第10章 文本数据
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10.1 文本数据的导入
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10.2 文本数据的处理
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10.3 文本分析的应用
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10.4 本章小结
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第11章 回归分析
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11.1 叩响人工智能之门
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11.2 万朝归宗：线性回归
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11.3 回归增强术
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11.4 本章小结
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第12章 聚类分析
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12.1 数据之眼看聚类
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12.2 K均值聚类
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12.3 案例：数据下的省（区、市）
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12.4 本章小结
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第13章 数据素养综合案例
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13.1 综合案例一：利用人工智能爬取大数据，轻松掌握股市动态
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13.2 综合案例二：人工智能数据——体型分析
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13.3 其他案例集
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13.4 本章小结
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更新时间：2024-05-11 17:46:09
完结共85章
倒序