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Python分析建设工程造价数据实战 版权信息
- ISBN：9787112264308
- 条形码：9787112264308 ; 978-7-112-26430-8
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
Python分析建设工程造价数据实战 本书特色
要做好造价数据分析挖掘，首先应该明确造价数据的类别以及主要指标，根据不同的类别、不同的指标，采用合适的数学方法进行分析挖掘。本书一方面介绍了造价数据的类别以及相应的指标内容；另一方面，详细介绍了分类与预测、聚类分析、主成因分析、关联规则和离群点检测等大数据分析挖掘方法，并结合实例进行了应用，为造价数据应该如何分析挖掘提出了一些具有建设性的方案。同时，本书也列举了一些常用的造价数据展示方法，如散点图、折线图、柱状图等。不同的图表样式，能够从不同的视角，直观地展示数据，好的图表能够一目了然，起到事半功倍的效果。
Python分析建设工程造价数据实战 内容简介
建设工程造价数据种类繁多、数据量大，无论是开发商、承包商、咨询企业都缺少注重对建设工程造价数据的收集、整理和分析。本书作者利用Python强大的大数据分析挖掘功能，根据自己多年的实践经验，对建设工程造价数据进行分析挖掘。全书共分为四章，介绍了造价数据的类别以及相应的指标内容，详细介绍了分类与预测、聚类分析、主成因分析、关联规则和离群点检测等大数据分析挖掘方法，并结合实例进行了应用。本书内容精炼，理论联系实际，具有较强的指导性和可操作性，可供建设工程造价从业人员参考使用。
Python分析建设工程造价数据实战 目录
第1章 Python 数据分析简介
1.1 Python的起源
1.1.1 Python的安装
1.1.2 库的安装
1.2 库简介
1.2.1 NumPy
1.2.2 pandas
1.2.3 matplotlib
1.2.4 plotnine
1.2.5 seaborn
1.2.6 sklearn
1.2.7 Folium
1.2.8 Keras
1.3 基本构成
1.3.1 数据结构
1.3.2 控制语句
1.3.3 重要函数
1.3.4 运行效率
1.4 小试牛刀
第2章 建设工程造价数据的性质
2.1 造价数据的重要性
2.2 造价数据分类
2.3 造价指标指数
2.3.1 造价指标指数的类型
2.3.2 其他造价指标指数情况
2.3.3 造价指标指数的数据来源
第3章 造价数据挖掘
3.1 分类与预测
3.1.1 决策树
3.1.2 朴素贝叶斯分类
3.1.3 自适应增强回归
3.1.4 神经网络
3.1.5 支持向量机回归
3.1.6 灰色模型+支持向量机预测造价趋势
3.1.7 差分整合移动平均自回归
3.1.8 K 近邻分类回归
3.2 聚类分析
3.2.1 K-means聚类
3.2.2 均值漂移聚类
3.2.3 DBSCAN聚类
3.3 主成因分析PCA
3.4 关联规则
3.5 离群点检测
第4章 造价数据的图表绘制
4.1 散点图
4.2 折线图
4.3 柱状图
4.4 条形图
4.5 坡度图
4.6 克利夫兰点图
展开全部
Python分析建设工程造价数据实战 作者简介
上海建科造价咨询有限公司于2006年正式成立，具有建设部工程造价咨询甲级资质，是上海建科工程咨询有限公司专业子公司、上海建科集团股份有限公司二级子公司，隶属于上海市国资委，是国有造价咨询企业。公司是上海市高新技术企业，拥有工程造价咨询企业AAA信用等级，主要从事全过程造价咨询、前期咨询、技术经济咨询、采购策划与招标代理、5D BIM咨询、结算审价/复审等高端造价咨询服务。 本书主要编写人员冯闻，上海建科造价咨询有限公司副总经理，高级工程师，注册造价工程师，工程硕士，长期从事造价咨询和管理工作，负责编制了《上海市建设工程工程量清单计价应用规则》、《上海市建设工程施工费用计算规则》、《上海市安装工程预算定额》等计价依据，全面参与了《上海市工程建设造价（2021-2025）中长期发展规划》、《上海市建设工程定额体系表》等政策文件的编制。
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