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1-50章
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共99章
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版权信息
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内容提要
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作者简介
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技术评审简介
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致谢
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前言
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资源与支持
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1 探索性数据分析
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1.1 作为CEO的第一天
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1.2 用Python显示数据
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1.3 计算汇总统计信息
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1.4 分析数据子集
1.5 使用Matplotlib进行数据可视化
1.6 探索相关性
1.7 创建热力图
1.8 进一步探索
1.9 本章小结
2 预测
2.1 预测客户需求
2.2 清洗错误数据
2.3 使用数据绘图从而发现趋势
2.4 执行线性回归
2.5 使用回归预测未来趋势
2.6 尝试更多的回归模型
2.7 选择用于预测的最佳回归模型
2.8 进一步探索
2.9 本章小结
3 分组比较
3.1 读取总体数据
3.2 进行假设检验
3.3 在实际环境中进行组间比较
3.4 本章小结
4 A/B测试
4.1 实验的必要性
4.2 运行实验来检验新的假设
4.3 优化冠军/挑战者框架
4.4 用泰曼定律和A/A测试预防错误
4.5 理解效应值
4.6 计算数据的显著性
4.7 应用及注意事项
4.8 A/B测试的伦理问题
4.9 本章小结
5 二分类算法
5.1 减少客户流失
5.2 利用线性概率模型发现高流失风险客户
5.3 用逻辑回归预测二分类结果
5.4 二分类的应用
5.5 本章小结
6 监督学习
6.1 预测网站流量
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