Python预测分析实战
[美]阿尔瓦罗·富恩特斯
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[美]阿尔瓦罗·富恩特斯
本书先介绍预测分析的重要概念和原则，然后给出一系列的代码示例和算法讲解，引导读者了解完整的预测分析流程，进而用Python工具构建高性能的预测分析解决方案。全书所涵盖的内容包括预测分析过程、理解问题和准备数据、理解数据集—探索性数据分析、基于机器学习的数值预测、基于机器学习的类别预测、调整模型和提高性能、基于Dash的模型实现等。 本书适合想要学习预测建模并对用Python工具实现预测分析解决方案感兴趣的数据分析师、数据科学家、数据工程师和Python开发人员阅读，也适合对预测分析感兴趣的读者参考。
改变决策和结论并不是坏事，相反，承认存在疏忽并相应改变观点将得到更好的新模型。这个建议不仅在预测分析中有用，在生活中同样有用。