内容介绍
《python数据分析与挖掘实战》共15章,分两个部分:基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理,实战篇介绍了一个个真实案例,通过对案例深入浅出的剖析,使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验,同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中,应充分利用随书配套的案例建模数据,借助相关的数据挖掘建模工具,通过上机实验,以快速理解相关知识与理论。python数据分析与挖掘实战章节目录
前言 基础篇 第1章数据挖掘基础 1.1某知名连锁餐饮企业的困惑 1.2从餐饮服务到数据挖掘 1.3数据挖掘的基本任务 1.4数据挖掘建模过程 1.4.1定义挖掘目标 1.4.2数据取样 1.4.3数据探索 1.4.4数据预处理 1.4.5挖掘建模 1.4.6模型评价 1.5常用的数据挖掘建模工具 1.6小结 每2章Python数据分析简介 2.1搭建Python开发平台 2.1.1所要考虑的问题 2.1.2基础平台的搭建 2.2 Python使用入门 2.2.1运行方式 2.2.2基本命令 2.2.3数据结构 2.2.4库的导入与添加 2.3 Python数据分析工具 2.3.1 Numpy 2.3.2 Scipy 2.3.3 Matplotlib 2.3.4 Pandas 2.3.5 StatsModels''''' 2.3.6 Scikit-Leam''''' 2.3.7 Keras 2.3.8 Gensim 2.4配套资源使用设置 2.5小结 第3章数据探索 3.1数据质量分析 3.1.1缺失值分析 3.1.2异常值分析 3.1.3 -致性分析 3.2数据特征分析 3.2.1分布分析 3.2.2对比分析 3.2.3统计量分析 ?3.3Python主要数据探索函数 3.3.1基本统计特征函数 3.3.2拓展统计特征函数 3.3.3统计作图函数 3.4小结 数据预处理 4.1数据清洗 4.1.1缺失值处理 4.1.2异常值处理 4.2数据集成 4.2.1实体识别 4.2.2冗余属性识别 413数据变换 4.3.1简单函数变换 4.3.2规范化 4.3.3连续属性离散化 4.3.4属性构造 4.3.5小波变换 4.4数据规约 4.4.1属性规约 4.4.2数值规约 4.5 Python主要数据预处理函数 4.6小结 第5章挖掘建模 5.1分类与预测 5.1.1实现过程 5.1.2常用的分类与预测算法 5.1.3回归分析 5.1.4决策树 5.1.5人工神经网络 5.1.6分类与预测算法评价 5.1.7 Python分类预测模型特点 - 5.2聚类分析 5.2.1 常用聚类分析算法 5.2.2 K-Means聚类算法 5.2.3聚类分析算法评价 5.2.4 Python主要聚类分析算法 5.3关联规则 5.3.1 常用关联规则算法 5.3.2 Apriori算法 5.4时序模式 5.4.1时间序列算法 5.4.2时间序列的预处理 5.4.3平稳时间序列分析 5.4.4非平稳时间序列分析 5.4.5 Python主要时序模式算法 5.5离群点检测 134 5.5.1离群点检测方法 5.5.2基于模型的离群点检测方法 5.5.3基于聚类的离群点检测方法 5.6小结 实战篇 第6章电力窃漏电用户自动识别 6.1背景与挖掘目标 6.2分析方法与过程 6.2.1数据抽取 6.2.2数据探索分析 6.2.3数据预处理 6.2.4构建专家样本 6.3上机实验 6.4拓展思考 6.5小结 第7章航空公司客户价值分析 7.1背景与挖掘目标 7.2分析方法与过程 7.2.1数据抽取 7.2.2数据探索分析 7.2.3数据预处理 7.2.4模型构建 7.3上机实验 7.4拓展思考 一 7.5小结 第8章中医证型关联规则挖掘 8.1背景与挖掘目标 8.2分析方法与过程 8.2.1数据获取 8.2.2数据预处理 8.2.3模型构建 8.3上机实验 8.4拓展思考 8.5小结 第9章基于水色图像的水质评价 9.1背景与挖掘目标 9.2分析方法与过程 9.2.1数据预处理 9.2.2模型构建 9.2.3水质评价 9.3上机实验 9.4拓展思考 9.5小结 第10章家用电器用户行为分析与 事件识别 10.1背景与挖掘目标 10.2分析方法与过程 10.2.1数据抽取 10.2.2数据探索分析 10.2.3数据预处理 10.2.4模型构建 10.2.5模型检验 10.3上机实验 10.4拓展思考 10.5小结 第11章应用系统负载分析与磁盘 容量预测 11.1背景与挖掘目标 11.2分析方法与过程 11.2.1数据抽取 11.2.2数据探索分析 11.2.3数据预处理 11.2.4模型构建 11.3上机实验 11.4拓展思考 11.5小结 第12章电子商务网站用户行为分析 及服务推荐 12.1背景与挖掘目标 12.2分析方法与过程 12.2.1数据抽取 12.2.2数据探索分析 12.2.3数据预处理 12.2.4模型构建 12.3上机实验 12.4拓展思考 12.5小结 第13章财政收入影响因素分析及 13.1预测模型 13.2背景与挖掘目标 分析方法与过程 13.2.1灰色预测与神经网络的组合 模型 13.2.2数据探索分析 13.2.3模型构建 13.3上机实验 13.4拓展思考 13.5小结 一 第14章 基于基站定位数据的商圈 分析 一 14.1背景与挖掘目标 14.2分析方法与过程 14.2.1数据抽取 14.2.2数据探索分析 14.2.3数据预处理 14.2.4模型构建 14.3上机实验 14.4拓展思考 14.5小结 第15章电商产品评论数据情感 分析 15.1背景与挖掘目标 15.2分析方法与过程 15.2.1评论数据采集 15.2.2评论预处理 15.2.3文本评论分词 15.2.4模型构建 15.3.上机实验 15.4拓展思考 15.5小结 参考文献
使用说明
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