最近在学《物流大数据分析与挖掘》这本教材,内容涵盖了数据预处理、聚类、分类、关联规则等方法在仓储、运输、供应链中的实际应用,案例很丰富但理论推导也不少,感觉对编程和统计基础有一定要求。
学起来发现光看书不太够,特别缺配套的实战数据集和代码示例,网上能搜到的完整案例不多,课程实验也经常卡在数据处理细节上。希望能找到一些带注释的Python代码或者教学视频,好对照着跑通流程。
我现在的办法是先粗读每章框架,再重点练书中关键算法的代码实现,但遇到复杂模型还是容易懵。有没有学长学姐分享过这门课的学习心得?比如怎么快速理解特征工程,或者哪类习题值得多花时间?求指教!