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音像从零开始学Python数据分析与挖掘 第2版刘顺祥
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章 数据分析与挖掘概述1.1 什么是数据分析和挖掘1.2 数据分析与挖掘的应用领域1.2.1 电商领域——发现破坏规则的“害群之马”1.2.2 交通出行领域——为打车平台进行私人订制1.. 医疗健康领域——找到很好医疗方案1.3 数据分析与挖掘的区别1.4 数据挖掘的流程1.4.1 明确目标1.4.2 数据搜集1.4.3 数据清洗1.4.4 构建模型1.4.5 模型评估1.4.6 应用部署1.5 常用的数据分析与挖掘工具1.6 本章小结1.7 课后练习第2章 从收入的预测分析开始2.1 下载与安装Anaconda2.1.1 基于Windows系统安装2.1.2 基于Mac系统安装2.1.3 基于Linux系统安装2.2 基于Python的案例实战2.2.1 数据的预处理2.2.2 数据的探索分析2.. 数据建模. 本章小结2.4 课后练习第3章 Python基础与数据抓取3.1 数据结构及方法3.1.1 列表3.1.2 元组3.1.3 字典3.2 控制流3.2.1 if分支3.2.2 for循环3.. while循环3.3 字符串处理方法3.3.1 字符串的常用方法3.3.2 正则表达式3.4 自定义函数3.4.1 自定义函数语法3.4.2 自定义函数的几种参数3.5 一个爬虫案例3.6 本章小结3.7 课后练习第4章 Python数值计算——numpy的高效技能4.1 数组的创建与作4.1.1 数组的创建4.1.2 数组元素的获取4.1.3 数组的常用属4.1.4 数组的形状处理4.2 数组的基本运算符4.2.1 四则运算4.2.2 比较运算4.. 广播运算4.3 常用的数学和统函4.4 线代数的相关计算4.4.1 矩阵乘法4.4.2 diag函数的使用4.4.3 特征根与特征向量4.4.4 多元线回归模型的解4.4.5 多元一次方程组的求解4.4.6 范数的计算4.5 伪随机数的生成4.6 本章小结4.7 课后练习第5章 Python数据处理——展现pandas的强5.1 序列与数据框的构造5.1.1 构造序列5.1.2 构造数据框5.2 外部数据的读取5.2.1 文本文件的读取5.2.2 表格的读取5.. 数据库数据的读取5.3 数据类型转换及描述统计5.4 字符与日期数据的处理5.5 常用的数据清洗方法5.5.1 重复观测处理5.5.2 缺失值处理5.5.3 异常值处理5.6 数据子集的获取5.7 透视表功能5.8 表之间的合并与连接5.9 分组聚合作5.10 本章小结5.11 课后练习第6章 Python数据可视化——分析报告必要元素6.1 离散型变量的可视化6.1.1 饼图——“芝麻信用”失信用户分布6.1.2 条形图——胡润排行榜6.2 数值型变量的可视化6.2.1 直方图与核密度曲线——展现年龄分布特征6.2.2 箱线图——二手房单价分布形态6.. 小提琴图——客户消费数据的呈现6.2.4 折线图——公众号每日阅读趋势6.3 关系型数据的可视化6.3.1 散点图——探究鸢尾花花瓣长度与宽度的关系6.3.2 气泡图——暴露商品的销售特征6.3.3 热力图——一份简单的月度日历6.4 多个图形的合并6.5 本章小结6.6 课后练习第7章 线回归预测模型7.1 一元线回归模型——收入预测7.2 多元线回归模型——销售利润预测7.2.1 回归模型的参数求解7.2.2 回归模型的预测7.3 回归模型的设检验7.3.1 模型的显著检验——F检验7.3.2 回归系数的显著检验——t检验7.4 回归模型的诊断7.4.1 正态检验7.4.2 多重共线检验7.4.3 线关检验7.4.4 异常值检验7.4.5 独立检验7.4.6 方差齐检验7.5 本章小结7.6 课后练习第8章 岭回归与LASSO回归模型8.1 岭回归模型8.1.1 参数求解8.1.2 系数求解的几何意义8.2 岭回归模型的应用——糖尿病病情预测(1)8.2.1 可视化方法确定λ值8.2.2 交叉验法确定λ值8.. 模型的预测8.3 LASSO回归模型——糖尿病病情预测(2)8.3.1 参数求解8.3.2 系数求解的几何意义8.4 LASSO回归模型的应用8.4.1 可视化方法确定λ值8.4.2 交叉验法确定λ值8.4.3 模型的预测8.5 本章小结8.6 课后练习第9章 Logistic回归分类模型9.1 Logistic模型的构建9.1.1 Logistic模型的参数求解9.1.2 Logistic模型的参数解释9.2 分类模型的评估方法9.2.1 混淆矩阵9.2.2 ROC曲线9.. K-S曲线9.3 Logistic回归模型的应用——运动状态的识别……
刘顺祥,统计学硕士,“数据分析1480”公众号运营者。曾就职于唯品会电商平台,担任不错数据分析师一职。目前就职于国内某数据咨询公司,为联想、亨氏、美丽田园、喜力、网鱼网咖等企业提供数据咨询服务。著有《从零开始学Python数据分析与挖掘》一书。
"为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求,本书遵循由浅入深的原则,详细地介绍了利用Python及其相关工具实现数据分析和挖掘的实用技能。 结合Python中成熟的Numpy、Pandas、MatPlotLib、Sklearn、Seaborn、Statsmodels和SciPy模块,实现数据分析与挖掘中关于数据的清洗、整理、探索、可视化、建模和评估等流程的操作,让每一位对数据分析和挖掘的从业者或感兴趣的读者都能从中学到所需的内容。 详解十大常用数据挖掘算法及案例实战,如多元线回归的预测模型、决策树分类模型、SVM分类模型、GBDT分类模型、K均值聚类模型等,基本覆盖用人单位对常用挖掘算法的需求。"
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