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大数据挖掘导论与案例

📝 内容简介

本书共9章，包含3部分内容。第1部分介绍大数据挖掘的基础知识、概念和方法，包括大数据的概念、发展阶段和特征，大数据挖掘的概念、标准过程模型、主要任务等内容。第2部分重点介绍具体工具与技术，包括Python的基本语法、NumPy工具包、Pandas工具包、Scikit睱earn工具包和Matplotlib绘图，以及Hadoop中的MapReduce框架和Spark大数据处理技术。第3部分包括关于分类、聚类、关联规则挖掘等应用主题的案例，每个案例都展示了一个数据挖掘项目的具体过程和细节，个别案例还给出了Python的实现方法与代码，旨在为读者模仿、修改、拓展、延伸、创新以及运用所学数据挖掘技术解决实际应用问题提供原型。