《利用python进行数据分析》,python数据分析基础和利用python进行数据分析
Python数据分析与挖掘是python语言数据分析与挖掘指南，由gdddy、small and slim、hhdwl、土豪的stream等十余位专家编写。这本书是用知名的数据挖掘建模工具Python语言开发的，以解决一个应用的挖掘目标为前提。首先介绍案例背景，提出挖掘目标，然后阐述分析方法和过程，最后完成模型构建。在介绍建模的过程中穿插操作训练，在相应的操作过程中嵌入相关知识点，让读者轻松理解和掌握相关理论和知识点。
Python的《数据分析与挖掘实践》从实践出发，结合大量数据挖掘工程案例和教学经验，以真实案例为主线，深入浅出地介绍了数据挖掘建模过程中的相关任务：数据探索、数据预处理、分类预测、聚类分析、时间序列预测、关联规则挖掘、智能推荐和偏差检测等。可广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略性新兴产业。
简介《python数据分析与挖掘实战》共15章，分为基础篇和实战篇两部分。第一章介绍数据挖掘的基本原理，实战章节介绍真实案例。通过深入浅出地分析案例，读者可以在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目的经验，同时快速领悟看似难以理解的数据挖掘理论。在阅读过程中，读者应充分利用随书附带的案例建模数据，借助相关数据挖掘建模工具，通过计算机实验，快速理解相关知识和理论。
第1章(第1 ~ 5章)，第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章简要介绍了本书中使用的数据挖掘建模工具Python。第3、4、5章介绍了数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理和挖掘建模的常用算法和原理。
实际章节(第6 ~ 15章)重点分析了数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、制造业和公共服务行业的应用。在案例结构组织上，本书按照先介绍案例背景和挖掘目标，再阐述分析方法和流程，最后完成模型构建的顺序进行。在建模过程的关键环节，穿插了程序实现代码。最后，通过在计算机上的实践，加深了读者对数据挖掘技术在案例中应用的理解。
python数据分析与挖掘入门实用章节目录
基本物品
第1章数据挖掘基础
wxdxlc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确定开采目标
1.4.2数据采样
数据探索
1.4.4数据预处理
采矿建模
模型评估
1.5常用的数据挖掘建模工具
1.6摘要
第2章Python数据分析简介
2.1搭建Python开发平台
2.1.1需要考虑的问题
基础平台的建设
2.2 Python简介
2.2.1操作模式
基本命令
数据结构
2.2.4库的导入和添加
2.3 Python数据分析工具
数字
科学
Matplotlib
2.3.4熊猫
2.3.5统计模型
2.3.6 Scikit-Leam
喀拉
Gensim
2.4支持资源的设置
2.5总结
第3章数据探索
3.1数据质量分析
3.1.1缺失值分析
异常值分析
3.1.3原因分析
3.2数据特征分析
3.2.1分布分析
比较分析
3.2.3统计分析
？3.3Python主要数据探索功能
3.3.1基本统计特征函数
3.3.2扩展统计特征函数
3.3.3统计映射功能
3.4总结
数据预处理
4.1数据清理
4.1.1缺失值的处理
异常值的处理
4.2数据集成
实体识别
冗余属性识别
43数据转换
简单的功能转换
标准化
连续属性的离散化
4.3.4属性构造
小波变换
4.4数据协议
4.4.1属性约定
4.4.2数值惯例
4.5 Python主数据预处理函数
5.2.1常用聚类分析算法
5.2.2 K均值聚类算法
5.2.3聚类分析算法的评价
5 . 2 . 4 Python的主要聚类分析算法
5.3关联规则
5.3.1常用关联规则算法
5.3.2先验算法
5.4计时模式
时间序列算法
5.4.2时间序列预处理
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的主要序列模式算法
5.5异常值检测134
5.5.1异常检测方法
5.5.2基于模型的异常检测方法
5.5.3基于聚类的异常检测方法
5.6总结
实用文章
第六章窃电和漏电用户的自动识别
6.1背景和开采目标
6.2分析方法和过程
数据提取
6.2.2数据探索和分析
数据预处理
6.2.4专家样本构建
6.3计算机实验
6.4拓展思维
6.5总结
第七章航空公司顾客价值分析
7.1背景和开采目标
7.2分析方法和过程
数据提取
7.2.2数据探索和分析
数据预处理
模型构建
7.3计算机实验
7.4拓展思维一
7.5总结
第八章中医证型关联规则挖掘
8.1背景和开采目标
8.2分析方法和过程
数据采集
8.2.2数据预处理
模型构建
8.3计算机实验
8.4拓展思维
8.5总结
第九章基于水色图像的水质评价
9.1背景和开采目标
9.2分析方法和过程
数据预处理
模型构建
水质评价
9.3计算机实验
9.4拓展思维
9.5总结
第十章家电用户行为分析及
事件识别
0.1背景和开采目标
0.2分析方法和过程
数据提取
数据探索和分析
数据预处理
模型构建
模型检验
0.3计算机实验
10.4拓展思维
10.5摘要
第十一章应用系统负载分析和磁盘
产能预测
1.1背景及开采目标
1.2分析方法和流程
数据提取
1.2.2数据探索和分析
11.2.3数据预处理
模型构建
1.3计算机实验
1.4拓展思维
11.5摘要
第十二章电子商务网站用户行为分析
和服务推荐
12.1背景和开采目标
12.2分析方法和过程
数据提取
数据探索和分析
12.2.3数据预处理
模型构建
2.3计算机实验
12.4拓展思维
12.5摘要
第十三章财政收入的影响因素分析
13.1预测模型
13.2背景和开采目标
分析方法和过程
13.2.1灰色预测和神经网络的结合
模型
数据探索和分析
模型构建
13.3计算机实验
3.4拓展思维
3.5摘要1
第十四章基于基站位置数据的商圈
分析一
14.1背景和开采目标
14.2分析方法和过程
数据提取
数据探索和分析
14.2.3数据预处理
模型构建
14.3计算机实验
14.4拓展思维
14.5摘要
第十五章电子商务产品评论数据情感
分析
15.1背景和开采目标
15.2分析方法和过程
对数据收集的评论
评论预处理
15.2.3文本注释分段
模型构造
15.3.计算机实验
15.4拓展思维
15.5摘要
参考
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