《数据科学的可视化——Python与R的实现》 - 台灣·大書城 - 吴喜之张敏 - 高等教育出版社

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『簡體書』数据科学的可视化——Python与R的实现

書城自編碼： 3840902
分類：簡體書→大陸圖書→教材→研究生/本科/专科教材
作者：吴喜之张敏
國際書號(ISBN)： 9787040568059
出版社：高等教育出版社
出版日期： 2023-02-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开釘裝：平装

售價：NT$ 305

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內容簡介：

数据可视化是以图形、图表或其他可视格式表示的数据或信息。它传达数据与图像的关系，使得趋势和模式更容易看到。本书主要分为基础篇和应用篇两部分。基础篇包括三章，第一章从案例开始理解；第二章Python基本画图技能；第三章 R基本画图技能。应用篇包括第四章有监督学习的可视化案例；第五章无监督学习的可视化描述；第六章调查问卷的问题及其垃圾；第七章关联规则：大量比例的计算、展示及解释；第八章社交网络的可视化；第九章词语分析的可视化

第一部分基础篇
第 1 章可视化探索性数据分析:从案例开始理解
1.1 案例: 例1.1 汽车数据
1.2 案例: 例 1.2 葡萄牙选举数据
1.3 案例: 例 1.3 睡眠数据
1.4 案例: 例 1.4 QSAR 生物富集类别数据
1.5 案例:例 1.5 部分鸢尾花人造缺失值数据
1.6 本书使用的一些自编的Python 函数
1.7 本章的R代码.
1.8 习题
第 2章 Python 基本画图技能
2.1 matplotlib.pyplot 画图工具及基本技能
2.2 seaborn(sns)系列画图工具
2.3 pandas.DataFrame 画图.
2.4 Altair 画图工具
2.5 Plotly 画图工具
2.6 pyecharts 画图工具
2.7 习题
第 3 章 R基本画图技能
3.1 基本的 R 代码画图
3.2 强有力的画图程序包: ggplot2
3.3 recharts 画图工具
3.4 习题(第2章和第3章合并)
第 4 章网络图基本技能
4.1 R网络作图
4.2 Python 网络作图
4.3 习题
第二部分应用篇
第5章有监督学习的可视化案例
5.1 初等可视化描述:例5.1盐度数据
5.2 有监督学习回归案例: 例 5.2 混凝土数据
5.3 有监督学习分类案例(自变量为数量变量):例5.3 数字笔迹数据
5.4 有监督学习分类案例(自变量多为分类变量):例5.4皮肤病数据
5.5 本章的 Python 代码
5.6 习题
第 6章无监督学习的可视化描述
6.1 降维:主成分方法的可视化
6.2 聚类案例: 例 6.2 人口学数据
6.3 本章的 Python 代码
6.4 习题
第 7 章关联规则:大量比例的计算、展示及解释
7.1 概述:
7.2 一些基本概念和术语
7.3 概观例 7.1 的数据
7.4 求规则
7.5 关联规则的可视化
7.6 本章的 Python 代码
7.7 习题
第 8 章社交网络的可视化
8.1 网络图概述
8.2 贸易数据案例
8.3 例 8.1 贸易数据的部分: 中国出口占比
8.4 中心性度量
8.5 本章的 Python 代码
8.6 习题
第 9章词语分析的可视化
9.1 通过简单例子概述词语分析
9.2 两个词语文献的词频数比较
9.3 文本的词频率分析
9.4 文本的情感分析
9.5 词之间的关系:n元组
9.6 本章涉及的 Python 编程
9.7 习题

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