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Python廣告數(shù)據(jù)挖掘與分析實戰(zhàn)
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本書共十二章,第1-4章重在介紹移動廣告營銷數(shù)據(jù)分析理論與案例分析,包括廣告數(shù)據(jù)分析的基本概念、內(nèi)容和意義,廣告數(shù)據(jù)分析相關(guān)理論知識及常用分析方法,移動廣告營銷常見的數(shù)據(jù)分析案例剖析以及如何做一份讓領(lǐng)導(dǎo)滿意的數(shù)據(jù)分析報告;本書第5-6章主要介紹Python軟件安裝及常用包的主要用法。本書第7-10章主要介紹利用Python實現(xiàn)移動廣告營銷中常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,重點掌握常用的模型評價方法,模型原理、實現(xiàn)方法和技巧,其中包括混淆矩陣、AUC、ROC等常用模型評價方法以及線性回歸、邏輯回歸、決策樹、KNN、SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)森林、GBDT、XGBoost、Stacking等常用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。第11章主要介紹k-means聚類、Lookalike相似用戶挖掘等常用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法及實現(xiàn)方法。第12章主要介紹移動廣告營銷常用的特征選擇及特征工程方法。讀者如果只想了解數(shù)據(jù)分析相關(guān)概念和方法,可以選擇性閱讀本書前四章內(nèi)容,后八章偏向數(shù)據(jù)挖掘算法和編程實踐等內(nèi)容,有興趣可以深入閱讀全書。

楊游云 周健 ·數(shù)據(jù)庫 ·10.7萬字

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