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時間 2020-03-29

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1、《數據分析實戰》：html

關於做者
托馬茲·卓巴斯（Tomasz Drabas）是微軟的數據科學家，目前工做於西雅圖。他擁有超過13年的數據分析經驗，行業領域覆蓋高新技術、航空、電信、金融以及諮詢。
2003年，Tomasz得到戰略管理的碩士學位後，從位於波蘭華沙的LOT波蘭航空公司開啓了他的職業生涯。2007年，他前往悉尼，在新南威爾士大學航空學院攻讀運籌學博士學位；他的研究結合了離散選擇模型和航空做業。在悉尼的日子裏，他曾擔任過Beyond Analysis Australia公司的數據分析師，沃達豐和記澳大利亞公司的高級數據分析師/數據科學家，以及其餘職位。他也發表過學術論文，參加過國際會議，而且擔任過學術期刊的審稿人。
2015年，他搬到西雅圖，開始在微軟工做。在這裏他致力於解決高維特徵空間的問題。

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本書深刻數據分析與建模的世界，使用多種方法、工具及算法，提供了豐富的技巧。
　　本書第一部分會講授一些實戰技巧，用於讀取、寫入、清洗、格式化、探索與理解數據；第二部分由一些較深刻的主題組成，好比分類、聚類和預測等。第三部分介紹更高深的主題，從圖論到天然語言處理，到離散選擇模型，再到模擬。
　　經過閱讀本書，你將學到：
　　- 使用Pandas與OpenRefine讀取、清洗、轉換與存儲數據
　　- 使用Pandas與D3.js理解數據，探索變量間的關係
　　- 使用Pandas、mlpy、NumPy與Statsmodels，應用多種技法，分類、聚類銀行的營銷電話
　　- 使用Pandas、NumPy與mlpy減小數據集的維度，提取重要的特徵
　　- 使用NetworkX和Gephi探索社交網絡的交互，用圖論的概念識別出欺詐行爲
　　- 經過加油站的例子，學習代理人基建模的模擬技術web

第1章講解了利用多種數據格式與數據庫來讀取與寫入數據的過程，以及使用OpenRefine與Python對數據進行清理。算法

《數據分析實戰-托馬茲.卓巴斯》讀書筆記第1章-數據格式與數據交互數據庫

第2章描述了用於理解數據的多種技巧。咱們會了解如何計算變量的分佈與相關性，並生成多種圖表。網絡

《數據分析實戰-托馬茲.卓巴斯》讀書筆記第2章-變量分佈與相關性、圖表工具

第3章介紹了處理分類問題的種種技巧，從樸素貝葉斯分類器到複雜的神經網絡和隨機樹森林。post

《數據分析實戰-托馬茲.卓巴斯》讀書筆記第3章-從樸素貝葉斯分類器到複雜的神經網絡、隨機樹森林學習

第4章解釋了多種聚類模型；從最多見的k均值算法開始，一直到高級的BIRCH算法和DBSCAN算法。url

《數據分析實戰-托馬茲.卓巴斯》讀書筆記第4章-聚類技巧（K均值、BIRCH、DBSCAN）

第5章展現了不少降維的技巧，從最知名的主成分分析出發，經由其核版本與隨機化版本，一直講到線性判別分析。

《數據分析實戰-托馬茲.卓巴斯》讀書筆記第5章-降維技巧

第6章涵蓋了許多回歸模型，有線性的，也有非線性的。咱們還會複習隨機森林和支持向量機，它們可用來解決分類或迴歸問題。

《數據分析實戰-托馬茲.卓巴斯》讀書筆記第6章-迴歸模型