Python文本数据分析与挖掘

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作者：(日)山内长承

出版社：中国青年出版社

本类榜单：计算机/网络

分类：计算机/网络 > 程序设计

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图文详情

ISBN：9787515362946
装帧：简裝本
版次：第1版
册数：暂无
重量：暂无
印刷次数：暂无
开本：32开
页数：176
出版时间：2021-06-01
条形码：9787515362946 ; 978-7-5153-6294-6

本书特色

一个以大数据与人工智能技术为核心的新的工业革命时代已经来临，大数据在企业决策中扮演着越来越重要的角色，数据经过高效的智能数据分析与挖掘等人工智能技术处理后，可以产生巨大价值，创造智能，方便生活。现在“统计分析和数据挖掘”已跻身*受欢迎的求职技能行列，数据分析师的薪酬待遇也远远超过平均薪资水平。这本书是写给此方向的初学者，书中用简单明快的例子演示应用效果，并配有视频展示，下载资料包即可获取视频和二维码，不会让你感觉枯燥摸不到头脑。

内容简介

书中将自然语言处理技术和统计处理技术视为工具，不会涉及到其繁琐的原理、数学定理等。书中利用操作简便的Python程序包来处理文本数据，探索文本挖掘可以帮我们做到的事情，而非用很好的技术进行程序设计。书中用简单明快的例子演示应用效果，并配有视频展示，下载资料包即可获取视频和案例二维码！本书通过5个章节介绍相关知识，章介绍文本挖掘的整体印象；在第2章中概括介绍了本书后面用到的Python的必要知识；第3章中介绍文本处理相关的基本概念和观点；第4章中利用Python学习作为基础处理的频率分析方法和其能得到的结果；很后，在第5章中介绍文本挖掘需要用到的各种具体方法以及在Python中的处理步骤。

前言第1章文本挖掘的概要 1.1 什么是文本挖掘 1.2 应用实例第2章 Python概要和实验准备 2.1 什么是Python 2.2 编写、运行程序的环境 2.3 Python的语法规则 2.4 可用于文本挖掘的程序包 2.5 数据的准备第3章文本分割和数据分析的方法 3.1 文本的构成元素 3.2 统计分析、数据挖掘的基本方法 3.3 文本挖掘特有的方法第4章频率统计的实际应用 4.1 文字单位的出现频率分析 4.2 单词的出现频率分析第5章文本挖掘的各种处理示例 5.1 连续？N-gram的分析和利用 5.2 词的重要性和TF-IDF分析 5.3 基于KWIC的检索 5.4 基于单词属性的积极消极分析 5.5 基于WordNet的同义词检索 5.6 句法分析和关联分析的实际操作 5.7 语义分析和Word2Vec 附录 Python编程环境的简单安装 A.1 什么是开发环境 A.2 在Windows10上的安装 A.3 开始使用Jupyter Notebook A.4 作业结果的保存和Jupyter Notebook的结束

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