Python數據分析與挖掘實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張良均等著 著

圖書標籤:

• Python
• 數據分析
• 數據挖掘
• 機器學習
• 實戰
• Pandas
• NumPy
• 可視化
• 統計分析
• Scikit-learn

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111521235

商品編碼：10070085958

齣版時間：2016-01-01

作  者:張良均 等 著 定  價:69 齣 版 社:機械工業齣版社 齣版日期:2016年01月01日 頁  數:335 裝  幀:平裝 ISBN:9787111521235 ●前言
●基礎篇
●第1章數據挖掘基礎
●1.1某知名連鎖餐飲企業的睏惑
●1.2從餐飲服務到數據挖掘
●1.3數據挖掘的基本任務
●1.4數據挖掘建模過程
●1.4.1定義挖掘目標
●1.4.2數據取樣
●1.4.3數據探索
●1.4.4數據預處理
●1.4.5挖掘建模
●1.4.6模型評價
●1.5常用的數據挖掘建模工具
●1.6小結
●每2章Python數據分析簡介
●2.1搭建Python開發平颱
●2.1.1所要考慮的問題
●2.1.2基礎平颱的搭建
●2.2Python使用入門
●部分目錄

內容簡介

靠前部分是基礎篇（靠前～5章），靠前章的主要內容是數據挖掘概述；第2章對Python以及本書所用到的數據挖掘建模庫進行瞭簡明扼要的說明；第3章、第4章、第5章對數據挖掘的建模過程，包括數據探索、數據預處理及挖掘建模的常用算法與原理進行瞭介紹。第二部分是實戰篇（第6～15章），重點對數據挖掘技術在電力、航空、醫療、互聯網、生産製造以及公共服務等行業的應用進行瞭分析。在案例結構組織上，本書是按照先介紹案例背景與挖掘目標，再闡述分析方法與過程，很後完成模型構建的順序進行的，在建模過程關鍵環節，穿插程序實現代碼。很後通過上機實踐，加深數據挖掘技術在案例應用中的理解。 張良均 等 著 張良均，資曆大數據挖掘專傢和模式識彆專傢，有10多年的大數據挖掘應用、谘詢經驗，10餘年數據倉庫係統管理與實施經驗，超過10年的係統開發與設計經驗。為電信、電力、互聯網、生産製造、零售、銀行、生物、化工、醫藥等多個行業上百傢大型企業提供過數據挖掘應用與谘詢服務，實踐經驗很好豐富。此外，他精通Java EE企業級應用開發，是廣東工業大學和華南師範大學兼職教授，著有《神經網絡實用教程》、《數據挖掘：實用案例分析》等暢銷書。 前  言為什麼要寫這本書LinkedIn對**超過3.3億用戶的工作經曆和技能進行分析後得齣，目前*炙手可熱的25項技能中，數據挖掘排名**。那麼數據挖掘是什麼？數據挖掘是從大量數據（包括文本）中挖掘齣隱含的、先前未知的、對決策有潛在價值的關係、模式和趨勢，並用這些知識和規則建立用於決策支持的模型，提供預測性決策支持的方法、工具和過程。數據挖掘有助於企業發現業務的趨勢，揭示已知的事實，預測未知的結果，因此“數據挖掘”已成為企業保持競爭力的必要方法。
    但跟國外相比，由於我國信息化程度不太高，企業內部信息不完整，零售業、銀行、保險和證券等對數據挖掘的應用並不理想。但隨著市場競爭的加劇，各行業對數據挖掘技術的需求越來越強烈，可以預計，未來幾年各行業的數據分析應用一定會從傳統的統計分析發展到大規模數據挖掘應用。在大數據時代等

《數據之境：解鎖洞察的密碼》 一、 開啓數據驅動的探索之旅 在這個信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、洞察趨勢、創造價值的關鍵要素。然而，海量的數據本身並不能直接帶來智慧，我們需要一套係統的方法和強大的工具，去深入挖掘隱藏在數字洪流中的規律和價值。《數據之境：解鎖洞察的密碼》正是一扇通往數據世界的奇妙之門，它將帶領您踏上一場激動人心的探索之旅，從零開始，逐步掌握從數據采集、清洗、處理到可視化呈現和深度分析的完整流程。 本書並非一本枯燥的技術手冊，而是一本充滿實踐智慧的指南。我們深知，真正的數據分析能力並非源於對抽象概念的背誦，而是來自於對真實世界問題的理解和對數據工具的熟練運用。因此，本書將以一係列貼近實際應用場景的案例為載體，引導讀者親手操作，在實踐中學習，在解決問題中成長。您將不再是旁觀者，而是數據世界裏的探險傢，用自己的雙手去揭示數據背後的故事。 二、 掌握核心的數據分析流程與技能 本書精心設計瞭完整的學習路徑，覆蓋瞭數據分析的每一個關鍵環節： 1. 數據之源：從何處獲取數據？ 數據采集的藝術： 瞭解不同類型數據的來源，如數據庫、API接口、網絡爬蟲、公開數據集等。學習如何根據分析目標選擇最閤適的數據源，以及如何設計有效的采集策略。 結構化與非結構化數據： 區分錶格數據、文本數據、圖像數據等，並瞭解各自的特點與處理方式。 數據獲取的倫理與法律： 關注數據隱私、版權保護等重要議題，確保數據采集的閤規性。 2. 數據之淨：讓數據煥然一新 數據清洗的必要性： 理解髒數據（缺失值、異常值、重復值、格式錯誤等）對分析結果的嚴重影響，以及數據清洗的五大步驟：識彆、處理、驗證、記錄、自動化。 缺失值處理的智慧： 探討刪除法、插補法（均值、中位數、眾數、迴歸預測、K近鄰等）在不同場景下的適用性。 異常值檢測與處理： 學習統計學方法（如Z-score、IQR）、可視化方法（箱綫圖）以及基於模型的異常值檢測技術，並瞭解如何謹慎地處理異常值。 數據格式規範化： 統一日期、時間、度量單位等，確保數據的一緻性。 去重與閤並： 有效地識彆和移除重復記錄，以及如何將來自不同來源的數據進行有機整閤。 3. 數據之形：讓數據“說話” 數據轉換與特徵工程： 數據類型轉換： 將字符串轉換為數值、日期等，便於後續計算。 特徵編碼： One-Hot編碼、標簽編碼等，將類彆型特徵轉化為模型可識彆的數值形式。 特徵縮放： 標準化（StandardScaler）、歸一化（MinMaxScaler）等，解決不同量級特徵對模型的影響。 創建新特徵： 通過組閤現有特徵、提取時間序列中的周期性信息等，構建更有意義的特徵。 降維技術： 主成分分析（PCA）、綫性判彆分析（LDA）等，在保留重要信息的同時減少特徵維度。 數據聚閤與分組： 使用`groupby`等操作，根據特定維度對數據進行匯總統計，揭示宏觀趨勢。 4. 數據之視：洞察數據背後的圖景 可視化是理解數據的語言： 學習如何運用圖錶清晰地傳達數據信息，避免信息失真。 基礎圖錶精通： 柱狀圖、摺綫圖、餅圖、散點圖等，瞭解它們各自的適用場景和繪製方法。 高級可視化技巧： 探索性數據分析（EDA）的可視化： 利用熱力圖、箱綫圖、小提琴圖等，快速發現數據中的模式、分布和關係。 時間序列可視化： 繪製趨勢圖、季節性分解圖，揭示時間維度上的變化規律。 地理空間可視化： 地圖、熱點圖，展現數據在地理空間上的分布特徵。 網絡可視化： 節點-邊圖，分析實體間的連接關係。 交互式可視化： 探索如何創建用戶可交互的圖錶，允許用戶自行探索數據。 5. 數據之深：揭示隱藏的模式 統計學基礎： 概率分布、假設檢驗、相關性分析、迴歸分析等，為深入理解數據提供理論支撐。 機器學習入門： 監督學習： 分類（邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機、隨機森林）、迴歸（綫性迴歸、多項式迴歸）。 無監督學習： 聚類（K-Means、DBSCAN）、降維（PCA）。 時間序列分析： ARIMA模型、Prophet模型等，預測未來趨勢。 文本挖掘基礎： 詞袋模型、TF-IDF、情感分析等。 三、 貫穿始終的實踐案例 本書的靈魂在於其豐富的實踐案例。您將跟隨案例，一步步完成從實際數據收集、清洗、預處理，到模型構建、評估和部署的全過程。案例涵蓋以下領域（但不限於）： 用戶行為分析： 分析電商用戶購買行為，預測用戶流失，個性化推薦。 市場營銷優化： 評估廣告投放效果，識彆目標客戶群體，優化營銷策略。 金融風險管理： 信用評分模型構建，欺詐交易檢測。 輿情分析： 監測社交媒體上的用戶情感，分析産品口碑。 供應鏈優化： 需求預測，庫存管理。 醫療健康數據分析： 疾病預測，患者分群。 這些案例不僅具有代錶性，更貼近行業實際需求，讓您學到的知識能夠迅速轉化為解決實際問題的能力。 四、 掌握現代數據分析的利器 本書將聚焦於當下最流行、最強大、最易於上手的開源數據分析工具棧： Python語言： 作為一門通用且強大的編程語言，Python在數據科學領域擁有無與倫比的生態係統。 NumPy： 高效的數值計算庫，是進行數組和矩陣運算的基礎。 Pandas： 數據處理和分析的瑞士軍刀，提供DataFrame等核心數據結構，極大簡化數據操作。 Matplotlib & Seaborn： 強大的數據可視化庫，用於創建各種精美的圖錶。 Scikit-learn： 業界標準的機器學習庫，提供瞭豐富的算法和工具，用於模型訓練和評估。 Statsmodels： 專注於統計建模和檢驗的庫，適用於更深入的統計分析。 (可選) 機器學習框架： 如TensorFlow或PyTorch（根據具體內容可能涉及）。 我們將詳細講解這些工具的用法，並結閤具體案例展示它們如何協同工作，幫助您構建高效的數據分析流程。 五、 適閤人群 初學者： 對數據分析感興趣，希望係統學習數據分析技能的零基礎學習者。 在校學生： 計算機科學、統計學、數學、經濟學、管理學等相關專業的學生，希望提升數據分析實踐能力。 職場人士： 市場營銷、産品運營、金融、谘詢、IT等行業的從業者，希望利用數據驅動業務決策。 轉型者： 希望進入數據科學領域的職場人士，需要一個紮實的入門和實踐平颱。 技術愛好者： 對利用技術解決實際問題充滿熱情，樂於學習新知識和新工具的學習者。 六、 學習本書，您將獲得 堅實的數據分析理論基礎。 熟練掌握現代數據分析的工具和技術。 解決實際問題的能力，能夠獨立完成數據分析項目。 清晰的數據思維和洞察能力。 構建個人數據分析知識體係的基石。 開啓數據驅動職業生涯的通行證。 《數據之境：解鎖洞察的密碼》不僅僅是一本書，它更是一次賦能。它將教會您如何與數據對話，如何從海量信息中提煉有價值的見解，如何將數據轉化為行動，最終在競爭日益激烈的信息時代，贏得先機，實現價值。準備好踏入數據之境，解鎖屬於您的洞察密碼瞭嗎？

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大方，透著一股專業與嚴謹的氣息，讓人一看就對內容充滿瞭期待。在翻閱之初，我被書中清晰的邏輯和循序漸進的講解方式所吸引。作者並沒有上來就拋齣一堆復雜的概念，而是從最基礎的數據概念和Python語言環境搭建開始，一步步引導讀者進入數據分析的世界。尤其讓我印象深刻的是，書中對於如何利用Python進行數據清洗和預處理的詳細闡述，這部分內容是進行任何數據分析工作的基礎，往往也是初學者容易遇到的難點。作者通過大量的實例，將抽象的理論變得生動具體，例如如何處理缺失值、異常值，如何進行數據格式轉換，如何高效地閤並和拆分數據集等等。每一個步驟都配有清晰的代碼示例，並且對代碼的每一行都進行瞭詳盡的解釋，生怕讀者會落下任何一個細節。更難能可貴的是，作者在講解的過程中，不時地穿插一些數據分析的“套路”和“技巧”，這些都是從實踐中提煉齣來的寶貴經驗，能夠幫助讀者事半功倍。我感覺這本書就像一位經驗豐富的老友，耐心細緻地為我指點迷津，讓我這個數據分析領域的“小白”也能夠快速上手，建立起紮實的分析基礎。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在市場研究領域摸爬滾打多年的從業者，一直苦於無法將海量的用戶行為數據轉化為有價值的業務洞察。在接觸到這本書之前，我嘗試過許多工具和方法，但總感覺隔靴搔癢。這本書的齣現，簡直如同及時雨。我特彆欣賞書中對於實際業務場景的還原度，它不像一些理論書籍那樣空泛，而是直接將讀者帶入到真實的商業環境中。比如，書中關於用戶畫像構建的部分，通過分析用戶的購買曆史、瀏覽行為、社交互動等多維度數據，構建齣立體化的用戶畫像，這對於我們進行精準營銷、産品推薦以及用戶體驗優化至關重要。書中提供的那些數據挖掘算法的應用案例，如聚類分析用於用戶分群，關聯規則挖掘用於商品推薦，以及決策樹用於用戶流失預測，都非常貼閤實際需求，並且給齣瞭可以直接落地執行的Python代碼。我嘗試著將書中的方法論和代碼應用到我手頭的數據集上，效果齣乎意料地好。那些原本雜亂無章的數據，在經過作者書中講解的分析流程後，竟然能夠揭示齣之前被忽視的深層規律。這本書不僅教授瞭技術，更重要的是培養瞭用數據解決實際問題的思維方式。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的數據科學傢，我一直秉持著“實戰齣真知”的理念，對那些紙上談兵的書籍嚮來不屑一顧。然而，這本書卻讓我眼前一亮。它並非停留在基礎概念的羅列，而是將重心放在瞭如何將Python這門強大的語言，與實際的數據分析和挖掘任務相結閤。書中的案例選取非常具有代錶性，涵蓋瞭從數據采集、清洗、探索性分析到模型構建、評估和部署的完整流程。我特彆關注瞭書中關於大數據處理的章節，作者介紹瞭如何利用Pandas、NumPy等庫進行高效的數據操作，以及如何結閤Spark等工具處理大規模數據集。這些內容對於我們在實際工作中應對海量數據至關重要。此外，書中對於數據可視化工具的運用也十分到位，通過Matplotlib、Seaborn等庫生成的高質量圖錶，能夠直觀地展示數據特徵和分析結果，極大地提升瞭溝通效率。我個人認為，這本書的價值在於它提供瞭一個完整的“藍圖”，清晰地勾勒齣瞭數據分析項目的全貌，並且提供瞭切實可行的技術方案。對於有一定基礎的讀者來說，這本書無疑是一份寶貴的參考資料，能夠幫助我們梳理知識體係，提升實戰能力。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在準備找工作的在校學生，對於如何將課堂上學到的理論知識與實際工作需求接軌感到迷茫。這本書的齣現，為我打開瞭一扇新的大門。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師，帶領我一步步走進真實的數據分析世界。書中關於數據可視化和報告撰寫的章節，給瞭我很大的啓發。很多時候，即使擁有再強大的分析能力，如果不能將結果清晰地傳達給非技術人員，也是徒勞。作者通過生動的圖錶案例，教會瞭我如何用視覺化的方式來講述數據故事，如何構建一份有說服力的數據報告。這對於我未來的求職麵試，以及進入職場後的溝通協作都將産生深遠的影響。此外，書中對於數據分析項目實踐的講解，讓我看到瞭一個完整的數據分析項目是如何從零開始，一步步走嚮成功的。這些案例的分析過程，包括遇到的問題、解決的思路，都非常有藉鑒意義。我感覺通過閱讀這本書，我不僅學習到瞭具體的技術，更重要的是培養瞭一種解決實際問題的能力和嚴謹的科學態度，這對於我未來的職業發展至關重要。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始我對於“數據挖掘”這個詞匯有些畏懼，總覺得它充滿瞭高深的數學模型和復雜的算法。然而，當我深入閱讀這本書後，這種顧慮被徹底打消瞭。作者巧妙地將復雜的理論概念用通俗易懂的語言和直觀的圖示進行講解，讓我能夠理解其背後的邏輯，而不是死記硬背。尤其是書中關於機器學習算法的介紹，例如支持嚮量機、隨機森林等，作者並沒有一味地追求數學公式的推導，而是側重於講解它們是如何工作的，以及在實際問題中如何選擇和應用。書中通過一些生動有趣的例子，將抽象的算法變得具象化，比如用“畫綫”的方式解釋支持嚮量機的原理，用“投票”的方式說明隨機森林的集成思想。更讓我驚喜的是，書中關於模型評估和優化的章節，提供瞭非常實用的方法，能夠幫助讀者判斷模型的有效性，並進行針對性的改進。這種“知其所以然”的講解方式，讓我不再滿足於簡單地復製代碼，而是開始思考如何根據具體問題來調整算法參數，如何設計更有效的特徵工程。這本書讓我對數據挖掘産生瞭濃厚的興趣，並激發瞭我進一步深入學習的動力。

評分☆☆☆☆☆

真的很差。

評分☆☆☆☆☆

不錯，都是正版，開始機器學習的節奏，加油

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

學習書而已

評分☆☆☆☆☆

書很好慢慢消化

評分☆☆☆☆☆

還沒看完，還可以

評分☆☆☆☆☆

質量不錯，應該是正版

評分☆☆☆☆☆

物流超快，客服服務好，東西也不錯

評分☆☆☆☆☆

書很好