[套装书]Python数据分析与挖掘实战（第2版）+Python与数据挖掘（2册）

作者
谭立云 刘名军 江建明张良均
丛书名
大数据技术丛书
出版社
机械工业出版社
ISBN
9781911259485
简要
简介
内容简介书籍计算机书籍 ---------------------------Python数据分析与挖掘实战（第2版）--------------------------- 如果没有实际和外国人打过交道，英文里一些细微的差别，我们将很难体会到。比如，cook the books，做假账，而不是把书煮了吃；in store和in a store，price list和list price，看起来差不多，意思却大不同。外贸大咖毅冰，记录了他遇到的366个情境故事，用对比分析的方法，带你轻松学习和体会“刚刚好”的地道英文。 本书从日常生活会话，到商务邮件恰当遣词用句，再到商务沟通中摆脱死板、灵活多样化表达同一个意思，都有详细介绍。书中的很多片段，是作者在美国及日常与外国人打交道时，因理解和表达不对而实际上发生的糗事和故事。纠错、提升、丰富自己的英语，现在就开读吧。随便翻开任意一页，保证令你大开眼界，即刻学会地地道道的英语。 ---------------------------Python与数据挖掘--------------------------- 这是一本适合教学和零基础自学的Python与数据挖掘的教程，即便你完全没有Python编程基础和数据挖掘基础，根据本书中的理论知识和上机实践，你也能迅速掌握如何使用Python进行数据挖掘。本书已经被多所高校预定为教材，为了便于教学，书中还提供了大量的上机实验和教学资源。 本书主要分为两篇： 基础篇（1～6章）：第1章旨在让读者从全局把握数据挖掘、建模工具以及Python开发环境的搭建；第2章正式开始讲解Python的基础知识，包括操作符、变量类型、流程控制、数据结构等内容；第3、4章主要对Python面向对象的特性进行介绍，包括函数、类与对象等基本概念；第5章介绍主流的数据分析与挖掘的模块，以及其中具体的方法及对应的功能；第6章继续拓展了模块的相关内容，介绍图表绘制的专用模块（Matplotlib和Bokeh），深入浅出地展示如何方便地绘制点、线、图等。 建模应用篇（7～11章）：主要对数据挖掘中的常用算法进行介绍，强调在Python中对应函数的使用方法及其结果的解释说明。内容涵盖五大主流的数据挖掘算法，包括分类与预测、聚类分析建模、关联规则分析、智能推荐和时间序列分析。按照从模型建立到模型评价的架构进行介绍，使读者熟练掌握从建模到对模型评价的完整建模过程。
目录



---------------------------Python数据分析与挖掘实战（第2版）---------------------------


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 4
1.3　数据挖掘的基本任务 5
1.4　数据挖掘建模过程 5
1.4.1　定义挖掘目标 6
1.4.2　数据取样 6
1.4.3　数据探索 7
1.4.4　数据预处理 8
1.4.5　挖掘建模 8
1.4.6　模型评价 8
1.5　常用数据挖掘建模工具 9
1.6　小结 11
第2章　Python数据分析简介 12
2.1　搭建Python开发平台 14
2.1.1　所要考虑的问题 14
2.1.2　基础平台的搭建 14
2.2　Python使用入门 16
2.2.1　运行方式 16
2.2.2　基本命令 17
2.2.3　数据结构 19
2.2.4　库的导入与添加 24
2.3　Python数据分析工具 26
2.3.1　NumPy 27
2.3.2　SciPy 28
2.3.3　Matplotlib 29
2.3.4　pandas 31
2.3.5　StatsModels 33
2.3.6　scikit-learn 33
2.3.7　Keras 34
2.3.8　Gensim 36
2.4　配套附件使用设置 37
2.5　小结 38
第3章　数据探索 39
3.1　数据质量分析 39
3.1.1　缺失值分析 40
3.1.2　异常值分析 40
3.1.3　一致性分析 44
3.2　数据特征分析 44
3.2.1　分布分析 44
3.2.2　对比分析 48
3.2.3　统计量分析 51
3.2.4　周期性分析 54
3.2.5　贡献度分析 55
3.2.6　相关性分析 58
3.3　Python主要数据探索函数 62
3.3.1　基本统计特征函数 62
3.3.2　拓展统计特征函数 66
3.3.3　统计绘图函数 67
3.4　小结 74
第4章　数据预处理 75
4.1　数据清洗 75
4.1.1　缺失值处理 75
4.1.2　异常值处理 80
4.2　数据集成 80
4.2.1　实体识别 81
4.2.2　冗余属性识别 81
4.2.3　数据变换 81
4.2.4　简单函数变换 81
4.2.5　规范化 82
4.2.6　连续属性离散化 84
4.2.7　属性构造 87
4.2.8　小波变换 88
4.3　数据归约 91
4.3.1　属性归约 91
4.3.2　数值归约 95
4.4　Python主要数据预处理函数 98
4.5　小结 101
第5章　挖掘建模 102
5.1　分类与预测 102
5.1.1　实现过程 103
5.1.2　常用的分类与预测算法 103
5.1.3　回归分析 104
5.1.4　决策树 108
5.1.5　人工神经网络 115
5.1.6　分类与预测算法评价 120
5.1.7　Python分类预测模型特点 125
5.2　聚类分析 125
5.2.1　常用聚类分析算法 126
5.2.2　K-Means聚类算法 127
5.2.3　聚类分析算法评价 132
5.2.4　Python主要聚类分析算法 133
5.3　关联规则 135
5.3.1　常用关联规则算法 136
5.3.2　Apriori算法 136
5.4　时序模式 142
5.4.1　时间序列算法 142
5.4.2　时间序列的预处理 143
5.4.3　平稳时间序列分析 145
5.4.4　非平稳时间序列分析 148
5.4.5　Python主要时序模式算法 156
5.5　离群点检测 159
5.5.1　离群点的成因及类型 160
5.5.2　离群点检测方法 160
5.5.3　基于模型的离群点检测方法 161
5.5.4　基于聚类的离群点检测方法 164
5.6　小结 167
实战篇
第6章　财政收入影响因素分析及预测 170
6.1　背景与挖掘目标 170
6.2　分析方法与过程 171
6.2.1　分析步骤与流程 172
6.2.2　数据探索分析 172
6.2.3　数据预处理 176
6.2.4　模型构建 178
6.3　上机实验 184
6.4　拓展思考 185
6.5　小结 186
第7章　航空公司客户价值分析 187
7.1　背景与挖掘目标 187
7.2　分析方法与过程 188
7.2.1　分析步骤与流程 189
7.2.2　数据探索分析 189
7.2.3　数据预处理 200
7.2.4　模型构建 207
7.2.5　模型应用 212
7.3　上机实验 214
7.4　拓展思考 215
7.5　小结 216
第8章　商品零售购物篮分析 217
8.1　背景与挖掘目标 217
8.2　分析方法与过程 218
8.2.1　数据探索分析 219
8.2.2　数据预处理 224
8.2.3　模型构建 226
8.3　上机实验 232
8.4　拓展思考 233
8.5　小结 233
第9章　基于水色图像的水质评价 234
9.1　背景与挖掘目标 234
9.2　分析方法与过程 235
9.2.1　分析步骤与流程 236
9.2.2　数据预处理 236
9.2.3　模型构建 240
9.2.4　水质评价 241
9.3　上机实验 242
9.4　拓展思考 242
9.5　小结 243
第10章　家用热水器用户行为分析与事件识别 244
10.1　背景与挖掘目标 244
10.2　分析方法与过程 245
10.2.1　数据探索分析 246
10.2.2　数据预处理 249
10.2.3　模型构建 260
10.2.4　模型检验 261
10.3　上机实验 262
10.4　拓展思考 264
10.5　小结 265
第11章　电子商务网站用户行为分析及服务推荐 266
11.1　背景与挖掘目标 266
11.2　分析方法与过程 267
11.2.1　分析步骤与流程 267
11.2.2　数据抽取 269
11.2.3　数据探索分析 270
11.2.4　数据预处理 279
11.2.5　构建智能推荐模型 283
11.3　上机实验 291
11.4　拓展思考 293
11.5　小结 293
第12章　电商产品评论数据情感分析 294
12.1　背景与挖掘目标 294
12.2　分析方法与过程 295
12.2.1　评论预处理 296
12.2.2　评论分词 297
12.2.3　构建模型 303
12.3　上机实验 315
12.4　拓展思考 316
12.5　小结 318
提高篇
第13章　基于Python引擎的开源数据挖掘建模平台（TipDM） 320
13.1　平台简介 321
13.1.1　模板 321
13.1.2　数据源 322
13.1.3　工程 323
13.1.4　系统组件 324
13.1.5　TipDM数据挖掘建模平台的本地化部署 326
13.2　快速构建数据挖掘工程 327
13.2.1　导入数据 329
13.2.2　配置输入源组件 331
13.2.3　配置缺失值处理组件 332
13.2.4　配置记录选择组件 334
13.2.5　配置数据标准化组件 334
13.2.6　配置K-Means组件 336
13.3　小结 339


---------------------------Python与数据挖掘---------------------------


前言
第一部分　基础篇
第1章　数据挖掘概述 2
1.1　数据挖掘简介 2
1.2　工具简介 3
1.2.1　WEKA 3
1.2.2　RapidMiner 4
1.2.3　Python 5
1.2.4　R 5
1.3　Python开发环境的搭建 6
1.3.1　Python安装 6
1.3.2　Python初识 11
1.3.3　与读者的约定 14
1.4　小结 15
第2章　Python基础入门 16
2.1　常用操作符 16
2.1.1　算术操作符 17
2.1.2　赋值操作符 17
2.1.3　比较操作符 18
2.1.4　逻辑操作符 18
2.1.5　操作符优先级 18
2.2　数字数据 19
2.2.1　变量与赋值 19
2.2.2　数字数据类型 20
2.3　流程控制 20
2.3.1　if语句 21
2.3.2　while循环 23
2.3.3　for循环 25
2.4　数据结构 27
2.4.1　列表 28
2.4.2　字符串 31
2.4.3　元组 35
2.4.4　字典 36
2.4.5　集合 39
2.5　文件的读写 40
2.5.1　改变工作 40
2.5.2　txt文件读取 41
2.5.3　csv文件读取 42
2.5.4　文件输出 43
2.5.5　使用JSON处理数据 43
2.6　上机实验 44
第3章　函数 47
3.1　创建函数 48
3.2　函数参数 50
3.3　可变对象与不可变对象 52
3.4　作用域 53
3.5　上机实验 55
第4章　面向对象编程 56
4.1　简介 56
4.2　类与对象 58
4.3　__init__方法 59
4.4　对象的方法 61
4.5　继承 65
4.6　上机实验 68
第5章　Python实用模块 69
5.1　什么是模块 69
5.2　NumPy 70
5.3　Pandas 75
5.4　SciPy 81
5.5　scikit-learn 84
5.6　其他Python常用模块 87
5.7　小结 88
5.8　上机实验 88
第6章　图表绘制入门 89
6.1　Matplotlib 89
6.2　Bokeh 94
6.3　其他优秀的绘图模块 97
6.4　小结 97
6.5　上机实验 97
第二部分　建模应用篇
第7章　分类与预测 100
7.1　回归分析 100
7.1.1　线性回归 101
7.1.2　逻辑回归 104
7.2　决策树 107
7.2.1　ID3算法 107
7.2.2　其他树模型 111
7.3　人工神经网络 113
7.4　kNN算法 122
7.5　朴素贝叶斯分类算法 124
7.6　小结 127
7.7　上机实验 127
第8章　聚类分析建模 129
8.1　K-Means聚类分析函数 129
8.2　系统聚类算法 133
8.3　DBSCAN聚类算法 138
8.4　上机实验 142
第9章　关联规则分析 144
9.1　Apriori关联规则算法 145
9.2　Apriori在Python中的实现 146
9.3　小结 149
9.4　上机实验 149
第10章　智能推荐 151
10.1　基于用户的协同过滤算法 152
10.2　基于用户的协同过滤算法在Python中的实现 154
10.3　小结 157
10.4　上机实验 157
第11章　时间序列分析 159
11.1　ARIMA模型 159
11.2　小结 171
11.3　上机实验 172
参考文献 174



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