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內容簡介這既是一本引導讀者如何使用ChatGPT低門檻、高效率學習Python數據分析與挖掘方法的著作，又是一本指導讀者如何使用ChatGPT精准、高效地進行Python數據分析與挖掘實操的著作。從讀者對象的角度看，本書既大大降低了沒有編程經驗的讀者學習Python數據分析的門檻，又為有經驗的Python數據分析師提供了大量實用的AI數據分析技巧，幫助他們快速轉型為具備AI能力的數據分析師。從核心內容的角度看，本書不僅講解了如何在數據預處理、數據清洗、數據可視化等基礎的數據分析環節使用AI工具，而且還講解了如何在聚類分析、預測分析等高級的數據建模環節使用AI工具。閱讀完本書，你將掌握以下知識：(1)數據分析、數據挖掘以及機器學習算法的基礎知識。(2)ChatGPT等AI工具的註冊及使用，以及如何使用這些AI工具學習Python。(3)使用ChatGPT輔助各種常見的數據操作和數據預處理。(4)使用ChatGPT輔助靜態數據可視化和數據交互可視化。(5)使用ChatGPT輔助聚類分析、關聯規則分析、回歸分析。(6)使用ChatGPT輔助學習降維算法、決策樹算法、隨機森林、k近鄰算法、支持向量機算法、神經網絡算法。(7)使用ChatGPT輔助數據建模以及對模型的性能進行評估和優化。本書採用由淺入深的寫作方式，既確保了內容的可理解性，又保持了足夠的深度，配有詳細的代碼示例和實踐指導，確保每位讀者能夠輕鬆上手並從中獲益，提升自己的分析效率和洞察能力。本書採用案例驅動的寫作方式，通過實際業務案例詳細拆解AI技術在各個場景中的應用步驟和技巧。語言簡潔易懂，理論與實踐結合，注重實用性和可操作性，幫助讀者快速掌握核心知識。提供豐富的實際案例和操作指南，涵蓋多種AI工具和交互技巧，確保讀者能夠學以致用。

本書由淺入深，內容豐富。全書共11章，主要內容包括第1章R語言數據分析概述、第2章R語言數據操作基礎、第3章數據讀寫、第4章數據預處理、第5章數據的描述統計分析、第6章 數據相關性分析、第7章 R語言可視化基礎、第8章 高級可視化工具、第9章聚類分析、第10章關聯規則、第11章分類及預測。本書可作為高等院校數據科學相關專業的教材，也可作為初級數據分析進行數據分析學習的指導書。

本書基於當前流行的深度學習框架之一――Keras，從新手的角度出發，詳細講解Keras的原理，力求幫助讀者實現Keras從入門到精通。全書共9章，主要內容包括初識深度學習、深度學習的數據預處理技術、使用Keras開發深度學習模型、卷積神經網絡及圖像分類、循環神經網絡在文本序列中的應用、自編碼器、生成式對抗網絡、模型評估及模型優化，以及深度學習實驗項目。本書內容由淺入深、語言通俗易懂，從基本原理到案例應用、從基礎算法到對複雜模型的剖析，讓讀者在循序漸進的學習中理解Keras。 本書可作為高等院校計算機、通信、大數據等專業相關課程的教材，也可作為人工智能、圖像處理、計算機等方向的科研人員和深度學習技術愛好者的參考書。

本書共13章，分為基礎篇、實戰篇和提高篇。基礎篇介紹了遊戲資料分析的基本理論知識、R語言的安裝與使用、R語言中的資料結構、常用操作和繪圖功能。實戰篇主要介紹了遊戲資料的預處理、常用分析方法、玩家路徑分析和用戶分析。提高篇介紹了R語言圖形介面工具Rattle和Web開發框架shiny包。

配套視頻+PPT+全部資料及原始程式碼 獲取方式： 1、微信關注“華章計算機” 2、在後臺回復關鍵字：Keras 這是一本理論與實踐兼顧的深度學習著作，它通過精心的內容組織和豐富的案例講解，能讓讀者零基礎入門，並迅速晉級為有一定理論基礎和項目實戰能力的高手。 基礎方面，不僅介紹了Keras等各種深度學習框架的使用和開發環境的搭建，還對深度學習的基礎知識做了全面講解； 理論方面，詳細講解了全連接神經網絡、卷積神經網絡、迴圈神經網絡、自編碼器和生成式對抗網絡等核心神經網絡的原理和應用； 應用層面，不僅講解了如何用Keras開發各種深度學習模型，而且還講解了深度學習在影像處理和文本處理兩大核心場景的應用； 實戰方面，每個深度學習模型原理的背後都有精心設計的Keras實現代碼，每章都有多個綜合性案例，讀者可以在調試和執行代碼的過程中掌握深度學習模型設計與開發的各種方法和技巧。 本書內容結構合理，重點突出；寫作方式循序漸進，易於讀者理解；行文風格幽默風趣，讀起來不枯燥。

本書主要分為三個部分，基礎篇、建模應用篇和Rattle篇。基礎篇（第1～5章）介紹了有關R語言的安裝與使用、R語言中的資料結構、常用操作和繪圖功能等基礎功能。建模應用篇（第6～10章）主要介紹了目前在資料採擷中的常用的建模方法在R語言中的實現函數，並對輸出結果進行了解釋，有助於讀者快速掌握應用R語言進行分析挖掘建模的方法。Rattle篇（第11章）介紹了一個R語言的圖形介面工具。圖書配套提供了程式