智能數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用

定　價(jià)：￥45.00

作　者：	唐春玲
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121435171	出版時(shí)間：	2022-07-01	包裝：
開本：	16開	頁數(shù)：	232	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，在新經(jīng)濟(jì)的大時(shí)代背景下，各行各業(yè)都催生出眾多的全新業(yè)態(tài)。伴隨大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)的加持，這些業(yè)態(tài)劃分也越來越精細(xì)，社會(huì)活動(dòng)的整體效率也越來越高。然而，這一切都不開數(shù)據(jù)，特別是高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。本書圍繞智能數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用處理業(yè)務(wù)背景及相關(guān)技術(shù)，以學(xué)習(xí)情境的方式介紹了：數(shù)據(jù)分析工具Beautiful Soup與XPath和數(shù)據(jù)采集工具Requests；根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)模大小和格式，可采用Excel、Tabula或Kettle進(jìn)行數(shù)據(jù)處理；數(shù)據(jù)分析工具NumPy、Pandas和可視化工具M(jìn)atplotlib，通過Matplotlib進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，使得NumPy、Pandas的處理結(jié)果更容易觀察、識(shí)別。通過基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型的推薦系統(tǒng)的構(gòu)建過程，介紹了主流的數(shù)據(jù)分析框架Spark；通過基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的人臉識(shí)別系統(tǒng)的構(gòu)建過程，介紹了圖像數(shù)據(jù)的采集、處理、分析，并應(yīng)用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的整個(gè)過程，即從數(shù)據(jù)采集到應(yīng)用的一個(gè)閉環(huán)過程。本書理論分析相對(duì)較少，側(cè)重于動(dòng)手實(shí)踐，適用于應(yīng)用型本科、高職高專大數(shù)據(jù)專業(yè)學(xué)生和希望快速進(jìn)入大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能領(lǐng)域的讀者。

作者簡(jiǎn)介

　　唐春玲，1981年2月出生，女，吉林省汪清人，工學(xué)碩士，現(xiàn)為重慶工商職業(yè)學(xué)院電子信息工程學(xué)院副教授，國(guó)家\

圖書目錄

導(dǎo) 言\t1
單元1　采集網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)\t6
學(xué)習(xí)情境1．1　使用Beautiful Soup庫與XPath語法解析網(wǎng)頁\t6
學(xué)習(xí)情境描述\t6
學(xué)習(xí)目標(biāo)\t7
任務(wù)書\t7
獲取信息\t7
工作計(jì)劃\t7
進(jìn)行決策\(yùn)t8
知識(shí)準(zhǔn)備\t9
相關(guān)案例\t12
工作實(shí)施\t14
評(píng)價(jià)反饋\t14
拓展思考\t15
學(xué)習(xí)情境1．2　使用Requests采集網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)\t16
學(xué)習(xí)情境描述\t16
學(xué)習(xí)目標(biāo)\t16
任務(wù)書\t16
獲取信息\t16
工作計(jì)劃\t17
進(jìn)行決策\(yùn)t18
知識(shí)準(zhǔn)備\t18
相關(guān)案例\t22
工作實(shí)施\t24
評(píng)價(jià)反饋\t24
拓展思考\t25
單元2　對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理\t26
學(xué)習(xí)情境2．1　使用Excel處理數(shù)據(jù)\t26
學(xué)習(xí)情境描述\t26
學(xué)習(xí)目標(biāo)\t27
任務(wù)書\t27
獲取信息\t27
工作計(jì)劃\t27
進(jìn)行決策\(yùn)t28
知識(shí)準(zhǔn)備\t29
相關(guān)案例\t32
工作實(shí)施\t33
評(píng)價(jià)反饋\t33
拓展思考\t34
學(xué)習(xí)情境2．2　使用Tabula處理數(shù)據(jù)\t35
學(xué)習(xí)情境描述\t35
學(xué)習(xí)目標(biāo)\t35
任務(wù)書\t35
獲取信息\t35
工作計(jì)劃\t36
進(jìn)行決策\(yùn)t37
知識(shí)準(zhǔn)備\t37
相關(guān)案例\t38
工作實(shí)施\t39
評(píng)價(jià)反饋\t40
拓展思考\t41
學(xué)習(xí)情境2．3　使用Kettle處理數(shù)據(jù)\t41
學(xué)習(xí)情境描述\t41
學(xué)習(xí)目標(biāo)\t42
任務(wù)書\t42
獲取信息\t42
工作計(jì)劃\t43
進(jìn)行決策\(yùn)t44
知識(shí)準(zhǔn)備\t44
相關(guān)案例\t60
工作實(shí)施\t64
評(píng)價(jià)反饋\t65
拓展思考\t66
單元3　對(duì)數(shù)值數(shù)據(jù)進(jìn)行分析\t67
學(xué)習(xí)情境3．1　使用NumPy創(chuàng)建與索引復(fù)雜數(shù)據(jù)對(duì)象\t67
學(xué)習(xí)情境描述\t67
學(xué)習(xí)目標(biāo)\t68
任務(wù)書\t68
獲取信息\t68
工作計(jì)劃\t68
進(jìn)行決策\(yùn)t69
知識(shí)準(zhǔn)備\t70
相關(guān)案例\t73
工作實(shí)施\t74
評(píng)價(jià)反饋\t75
拓展思考\t76
學(xué)習(xí)情境3．2　對(duì)招聘數(shù)據(jù)的數(shù)組進(jìn)行形態(tài)變換\t76
學(xué)習(xí)情境描述\t76
學(xué)習(xí)目標(biāo)\t77
任務(wù)書\t77
獲取信息\t77
工作計(jì)劃\t77
進(jìn)行決策\(yùn)t78
知識(shí)準(zhǔn)備\t79
相關(guān)案例\t81
工作實(shí)施\t82
評(píng)價(jià)反饋\t83
拓展思考\t84
學(xué)習(xí)情境3．3　讀寫招聘信息數(shù)據(jù)集\t84
學(xué)習(xí)情境描述\t84
學(xué)習(xí)目標(biāo)\t84
任務(wù)書\t85
獲取信息\t85
工作計(jì)劃\t85
進(jìn)行決策\(yùn)t86
知識(shí)準(zhǔn)備\t86
相關(guān)案例\t88
工作實(shí)施\t89
評(píng)價(jià)反饋\t89
拓展思考\t90
單元4　對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)及對(duì)相關(guān)性進(jìn)行分析\t91
學(xué)習(xí)情境4．1　使用Pandas訪問不同的數(shù)據(jù)源\t91
學(xué)習(xí)情境描述\t91
學(xué)習(xí)目標(biāo)\t92
任務(wù)書\t92
獲取信息\t92
工作計(jì)劃\t92
進(jìn)行決策\(yùn)t93
知識(shí)準(zhǔn)備\t94
相關(guān)案例\t96
工作實(shí)施\t97
評(píng)價(jià)反饋\t97
拓展思考\t99
學(xué)習(xí)情境4．2　使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)處理\t99
學(xué)習(xí)情境描述\t99
學(xué)習(xí)目標(biāo)\t99
任務(wù)書\t99
獲取信息\t99
工作計(jì)劃\t100
進(jìn)行決策\(yùn)t101
知識(shí)準(zhǔn)備\t101
相關(guān)案例\t104
工作實(shí)施\t105
評(píng)價(jià)反饋\t105
拓展思考\t106
學(xué)習(xí)情境4．3　使用Pandas分析招聘數(shù)據(jù)\t107
學(xué)習(xí)情境描述\t107
學(xué)習(xí)目標(biāo)\t107
任務(wù)書\t107
獲取信息\t107
工作計(jì)劃\t108
進(jìn)行決策\(yùn)t109
知識(shí)準(zhǔn)備\t109
相關(guān)案例\t112
工作實(shí)施\t114
評(píng)價(jià)反饋\t114
拓展思考\t115
單元5　數(shù)據(jù)可視化\t116
學(xué)習(xí)情境5．1　掌握Matplotlib的基本應(yīng)用\t116
學(xué)習(xí)情境描述\t116
學(xué)習(xí)目標(biāo)\t117
任務(wù)書\t117
獲取信息\t117
工作計(jì)劃\t117
進(jìn)行決策\(yùn)t118
知識(shí)準(zhǔn)備\t118
相關(guān)案例\t127
工作實(shí)施\t128
評(píng)價(jià)反饋\t128
拓展思考\t130
學(xué)習(xí)情境5．2　使用Matplotlib對(duì)招聘數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析\t130
學(xué)習(xí)情境描述\t130
學(xué)習(xí)目標(biāo)\t130
任務(wù)書\t130
獲取信息\t131
工作計(jì)劃\t131
進(jìn)行決策\(yùn)t132
知識(shí)準(zhǔn)備\t132
相關(guān)案例\t136
工作實(shí)施\t138
評(píng)價(jià)反饋\t138
拓展思考\t140
學(xué)習(xí)情境5．3　使用Seaborn對(duì)招聘數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步分析\t140
學(xué)習(xí)情境描述\t140
學(xué)習(xí)目標(biāo)\t140
任務(wù)書\t141
獲取信息\t141
工作計(jì)劃\t141
進(jìn)行決策\(yùn)t142
知識(shí)準(zhǔn)備\t143
相關(guān)案例\t146
工作實(shí)施\t148
評(píng)價(jià)反饋\t148
拓展思考\t149
單元6　使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型構(gòu)建推薦系統(tǒng)\t150
學(xué)習(xí)情境6．1　了解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理\t150
學(xué)習(xí)情境描述\t150
學(xué)習(xí)目標(biāo)\t151
任務(wù)書\t151
獲取信息\t151
工作計(jì)劃\t152
進(jìn)行決策\(yùn)t153
知識(shí)準(zhǔn)備\t153
相關(guān)案例\t156
工作實(shí)施\t159
評(píng)價(jià)反饋\t160
拓展思考\t161
學(xué)習(xí)情境6．2　使用Spark API進(jìn)行數(shù)據(jù)分析\t161
學(xué)習(xí)情境描述\t161
學(xué)習(xí)目標(biāo)\t162
任務(wù)書\t162
獲取信息\t162
工作計(jì)劃\t163
進(jìn)行決策\(yùn)t164
知識(shí)準(zhǔn)備\t164
相關(guān)案例\t171
工作實(shí)施\t172
評(píng)價(jià)反饋\t173
拓展思考\t174
學(xué)習(xí)情境6．3　使用SparkMLib構(gòu)建推薦系統(tǒng)\t174
學(xué)習(xí)情境描述\t174
學(xué)習(xí)目標(biāo)\t175
任務(wù)書\t175
獲取信息\t175
工作計(jì)劃\t176
進(jìn)行決策\(yùn)t177
知識(shí)準(zhǔn)備\t177
相關(guān)案例\t181
工作實(shí)施\t183
評(píng)價(jià)反饋\t183
拓展思考\t185
單元7　使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建人臉識(shí)別系統(tǒng)\t186
學(xué)習(xí)情境7．1　使用Keras構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)\t186
學(xué)習(xí)情境描述\t186
學(xué)習(xí)目標(biāo)\t187
任務(wù)書\t187
獲取信息\t187
工作計(jì)劃\t188
進(jìn)行決策\(yùn)t189
知識(shí)準(zhǔn)備\t189
相關(guān)案例\t192
工作實(shí)施\t202
評(píng)價(jià)反饋\t202
拓展思考\t204
學(xué)習(xí)情境7．2　使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建人臉識(shí)別系統(tǒng)\t204
學(xué)習(xí)情境描述\t204
學(xué)習(xí)目標(biāo)\t205
任務(wù)書\t205
獲取信息\t205
工作計(jì)劃\t206
進(jìn)行決策\(yùn)t207
知識(shí)準(zhǔn)備\t207
相關(guān)案例\t218
工作實(shí)施\t219
評(píng)價(jià)反饋\t220
拓展思考\t221