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张良均，王路，谭立云，苏剑林著

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发表于2024-11-24

图书介绍

店铺：互动出版网图书专营店

出版社：机械工业出版社

ISBN：9787111521235

商品编码：10116982526

丛书名：大数据技术丛书

出版时间：2016-01-01

页数：335

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图书描述

> 书名：	Python数据分析与挖掘实战\|4894338
> 图书定价：	69元
> 图书作者：	张良均;王路;谭立云;苏剑林
> 出版社：	机械工业出版社
> 出版日期：	2016/1/1 0:00:00
> ISBN号：	9787111521235
> 开本：	16开
> 页数：	335
> 版次：	1-1

作者简介

张良均
资深大数据挖掘专家和模式识别专家，高级信息项目管理师，有10多年的大数据挖掘应用、咨询和培训经验。为电信、电力、政府、互联网、生产制造、零售、银行、生物、化工、医药等多个行业上百家大型企业提供过数据挖掘应用与咨询服务，实践经验非常丰富。此外，他精通Java EE企业级应用开发，是广东工业大学、华南师范大学、华南农业大学、贵州师范学院、韩山师范学院、广东技术师范学院兼职教授，著有《神经网络实用教程》、《数据挖掘：实用案例分析》、《MATLAB数据分析与挖掘实战》《R语言数据分析与挖掘实战》等畅销书。

内容简介

10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。
本书共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。
基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。
实战篇（第6～15章），重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上，本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建的顺序进行的，在建模过程的关键环节，穿插程序实现代码。最后通过上机实践，加深读者对数据挖掘技术在案例应用中的理解。

前　言
基　础　篇
第1章　数据挖掘基础2
1.1　某知名连锁餐饮企业的困惑2
1.2　从餐饮服务到数据挖掘3
1.3　数据挖掘的基本任务4
1.4　数据挖掘建模过程4
1.4.1　定义挖掘目标4
1.4.2　数据取样5
1.4.3　数据探索6
1.4.4　数据预处理7
1.4.5　挖掘建模7
1.4.6　模型评价7
1.5　常用的数据挖掘建模工具7
1.6　小结9
第2章　Python数据分析简介10
2.1　搭建Python开发平台12
2.1.1　所要考虑的问题12
2.1.2　基础平台的搭建12
2.2　Python使用入门13
2.2.1　运行方式14
2.2.2　基本命令15
2.2.3　数据结构17
2.2.4　库的导入与添加20
2.3　Python数据分析工具22
2.3.1　Numpy23
2.3.2　Scipy24
2.3.3　Matplotlib24
2.3.4　Pandas26
2.3.5　StatsModels27
2.3.6　Scikit-Learn28
2.3.7　Keras29
2.3.8　Gensim30
2.4　配套资源使用设置31
2.5　小结32
第3章　数据探索33
3.1　数据质量分析33
3.1.1　缺失值分析34
3.1.2　异常值分析34
3.1.3　一致性分析37
3.2　数据特征分析37
3.2.1　分布分析37
3.2.2　对比分析40
3.2.3　统计量分析41
3.2.4　周期性分析44
3.2.5　贡献度分析45
3.2.6　相关性分析47
3.3　Python主要数据探索函数50
3.3.1　基本统计特征函数50
3.3.2　拓展统计特征函数53
3.3.3　统计作图函数54
3.4　小结59
第4章　数据预处理60
4.1　数据清洗60
4.1.1　缺失值处理60
4.1.2　异常值处理64
4.2　数据集成64
4.2.1　实体识别64
4.2.2　冗余属性识别65
4.3　数据变换65
4.3.1　简单函数变换65
4.3.2　规范化66
4.3.3　连续属性离散化68
4.3.4　属性构造70
4.3.5　小波变换71
4.4　数据规约74
4.4.1　属性规约74
4.4.2　数值规约77
4.5　Python主要数据预处理函数80
4.6　小结81
第5章　挖掘建模83
5.1　分类与预测83
5.1.1　实现过程83
5.1.2　常用的分类与预测算法84
5.1.3　回归分析85
5.1.4　决策树89
5.1.5　人工神经网络95
5.1.6　分类与预测算法评价100
5.1.7　Python分类预测模型特点103
5.2　聚类分析104
5.2.1　常用聚类分析算法104
5.2.2　K-Means聚类算法105
5.2.3　聚类分析算法评价111
5.2.4　Python主要聚类分析算法111
5.3　关联规则113
5.3.1　常用关联规则算法114
5.3.2　Apriori算法114
5.4　时序模式119
5.4.1　时间序列算法120
5.4.2　时间序列的预处理120
5.4.3　平稳时间序列分析122
5.4.4　非平稳时间序列分析124
5.4.5　Python主要时序模式算法132
5.5　离群点检测134
5.5.1　离群点检测方法135
5.5.2　基于模型的离群点检测方法136
5.5.3　基于聚类的离群点检测方法138
5.6　小结141
实　战　篇
第6章　电力窃漏电用户自动识别144
6.1　背景与挖掘目标144
6.2　分析方法与过程147
6.2.1　数据抽取148
6.2.2　数据探索分析148
6.2.3　数据预处理151
6.2.4　构建专家样本156
6.2.5　模型构建157
6.3　上机实验161
6.4　拓展思考162
6.5　小结163
第7章　航空公司客户价值分析164
7.1　背景与挖掘目标164
7.2　分析方法与过程166
7.2.1　数据抽取168
7.2.2　数据探索分析168
7.2.3　数据预处理169
7.2.4　模型构建173
7.3　上机实验177
7.4　拓展思考178
7.5　小结179
第8章　中医证型关联规则挖掘180
8.1　背景与挖掘目标180
8.2　分析方法与过程181
8.2.1　数据获取183
8.2.2　数据预处理186
8.2.3　模型构建190
8.3　上机实验193
8.4　拓展思考194
8.5　小结194
第9章　基于水色图像的水质评价195
9.1　背景与挖掘目标195
9.2　分析方法与过程195
9.2.1　数据预处理197
9.2.2　模型构建199
9.2.3　水质评价201
9.3　上机实验202
9.4　拓展思考202
9.5　小结203
第10章　家用电器用户行为分析与事件识别204
10.1　背景与挖掘目标204
10.2　分析方法与过程205
10.2.1　数据抽取206
10.2.2　数据探索分析207
10.2.3　数据预处理207
10.2.4　模型构建217
10.2.5　模型检验219
10.3　上机实验220
10.4　拓展思考221
10.5　小结222
第11章　应用系统负载分析与磁盘容量预测223
11.1　背景与挖掘目标223
11.2　分析方法与过程225
11.2.1　数据抽取226
11.2.2　数据探索分析226
11.2.3　数据预处理227
11.2.4　模型构建229
11.3　上机实验235
11.4　拓展思考236
11.5　小结237
第12章　电子商务网站用户行为分析及服务推荐238
12.1　背景与挖掘目标238
12.2　分析方法与过程240
12.2.1　数据抽取242
12.2.2　数据探索分析244
12.2.3　数据预处理251
12.2.4　模型构建256
12.3　上机实验266
12.4　拓展思考267
12.5　小结269
第13章　财政收入影响因素分析及预测模型270
13.1　背景与挖掘目标270
13.2　分析方法与过程272
13.2.1　灰色预测与神经网络的组合模型273
13.2.2　数据探索分析274
13.2.3　模型构建277
13.3　上机实验294
13.4　拓展思考295
13.5　小结296
第14章　基于基站定位数据的商圈分析297
14.1　背景与挖掘目标297
14.2　分析方法与过程299
14.2.1　数据抽取299
14.2.2　数据探索分析299
14.2.3　数据预处理301
14.2.4　模型构建304
14.3　上机实验308
14.4　拓展思考309
14.5　小结309
第15章　电商产品评论数据情感分析310
15.1　背景与挖掘目标310
15.2　分析方法与过程310
15.2.1　评论数据采集311
15.2.2　评论预处理314
15.2.3　文本评论分词320
15.2.4　模型构建320
15.3　上机实验333
15.4　拓展思考334
15.5　小结335
参考文献336

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