思考:Python数据分析与数据化运营第2版PDF代码数据

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对于数据工作层面，除了完整的数据工作流的知识和应用外，在分析挖掘时用到的KMeans聚类的自动K均值的确立方法、基于软方法的多分类模型组合评估模型的应用、基于自动下探（下钻、细分）的应用、基于增量学习的多项式贝叶斯分类等都是非常重要且实用的方法.
如何选择分类算法？防止决策树过拟合，SVM的L2正则最小，随机森林、adaboost等准确性高-向量机、随机森林、神经网络，可解释性-决策树。


《Python数据分析与数据化运营第2版》PDF+源代码数据
《Python数据分析与数据化运营第2版》PDF，570页，文字可复制；宋天龙著，配套代码和数据。
下载: https://pan.baidu.com/s/1iVKUle3zuge25_eupU10zA?pwd=y5xs
提取码: y5xs

《Python数据分析与数据化运营第2版》第一部分（第1~4章）：Python数据分析与挖掘，着重讲解了Python和数据化运营的基本知识，以及Python数据获取（结构化和非结构化）、预处理、分析和挖掘的关键技术和经验。包含11条数据预处理经验、39个数据预处理知识点、14个数据分析和挖掘的建模主题。

《Python数据分析与数据化运营第2版》第二部分（第5~9章）：Python数据化运营，详细讲解了会员运营、商品运营、流量运营和内容运营4大主题，以及提升数据化运营价值的方法。在每个运营主题中都包含了基本知识、评估指标、应用场景、数据分析模型、数据分析小技巧、数据分析大实话以及2个综合性的应用案例。

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关键词：Python数据分析 python 数据分析 数据化 PDF