Python数据挖掘实战：案例与代码解析

本书深入剖析基于 Python 的数据挖掘案例，提供从理论到实践的全面指导。书中涵盖经典案例分析与代码实现，帮助读者掌握数据挖掘核心技术，无论Python基础如何，都能从中获益。

姚志勇的《SAS编程与数据挖掘商业案例》提供了丰富的代码示例，涵盖了数据输入、处理以及SQL查询等多个方面。书中介绍了如何利用SAS进行数据分析和挖掘，包括宏定义的使用和数据格式的设定。同时，还展示了如何通过不同的数据视图和库来管理数据。该书的实用性强，适合想要深入学习SAS应用的读者。

《BIM建模基础与应用》作为BIM应用系列教程的一部分，以《BIM算量一图一练》中的两个案例进行精讲及实战操作，内容涵盖了基于BIM-Revit的建筑建模基础知识和实际应用。

Python数据深入解析：NumPy实战 高效处理数据，开启人工智能开发之旅 本教程将引导你使用Python和NumPy库，掌握处理和分析数据的强大技能。通过深入学习NumPy，你将能够： 高效操作数组和矩阵： NumPy提供高性能的多维数组对象，以及用于处理这些数组的工具。 应用科学计算工具： 利用NumPy的数学函数和线性代数工具，进行各种科学计算。 为机器学习和深度学习奠定基础： NumPy是许多机器学习和深度学习库的核心依赖，掌握NumPy将为你的AI开发之路打下坚实基础。 课程内容： NumPy数组的创建和操作 数组索引和切片 NumPy的广播机制 NumPy的通用函数 线性代数运算 随机数生成 文件读写操作 通过学习本教程，你将具备使用Python进行数据分析和人工智能开发的技能，为未来的学习和职业发展做好准备。

Python大数据分析与挖掘是当前信息技术领域的热门话题，结合了强大的编程语言Python与数据分析工具，为处理海量数据提供了高效且灵活的解决方案。本书由黄恒秋、莫洁安、谢东津、张良均等多位专家合著，帮助读者深入理解并实践Python在大数据领域的应用。Python作为一门易学易用的编程语言，其丰富的库如Pandas、NumPy、Matplotlib以及Scikit-learn等，使得数据清洗、预处理、统计分析和机器学习变得简单。Pandas提供高效的数据结构DataFrame，便于数据操作；NumPy则提供了用于数值计算的多维数组；Matplotlib则用于数据可视化，帮助我们理解数据的分布和趋势；而Scikit-learn则是一个强大的机器学习库，包含多种监督和无监督学习算法。本书涵盖了多个单元，包括基础知识、数据处理、统计分析、数据可视化和机器学习算法的详细介绍，以及实际应用案例和示例代码。

通过精选案例，深入浅出地讲解数据挖掘的核心概念和实用技巧，帮助你快速掌握数据挖掘技术，并将其应用于实际项目中。

解密MATLAB代码: 案例实战 通过精选的MATLAB程序实例, 深入浅出地讲解MATLAB编程的核心概念与技巧。每个案例都配有详细的代码解析和运行结果展示，帮助您快速掌握MATLAB编程的核心技能。

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