Python數據分析與挖掘實戰(2015年機械工業出版社出版的圖書)

內容簡介

本書共15章，分兩個部分：基礎篇、實戰篇。基礎篇介紹了數據挖掘的基本原理，實戰篇介紹了一個個真實案例，通過對案例深入淺出的剖析，使讀者在不知不覺中通過案例實踐獲得數據挖掘項目經驗，同時快速領悟看似難懂的數據挖掘理論。讀者在閱讀過程中，應充分利用隨書配套的案例建模數據，藉助相關的數據挖掘建模工具，通過上機實驗，以快速理解相關知識與理論。

基礎篇（第1～5章），第1章的主要內容是數據挖掘概述；第2章對本書所用到的數據挖掘建模工具Python語言進行了簡明扼要的說明；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了介紹。

實戰篇（第6～15章），重點對數據挖掘技術在電力、航空、醫療、網際網路、生產製造以及公共服務等行業的套用進行了分析。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，最後完成模型構建的順序進行的，在建模過程的關鍵環節，穿插程式實現代碼。最後通過上機實踐，加深讀者對數據挖掘技術在案例套用中的理解。

圖書目錄

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困惑

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開發平台

2.1.1所要考慮的問題

2.1.2基礎平台的搭建

2.2 Python使用入門

2.2.1運行方式

2.2.2基本命令

2.2.3數據結構

2.2.4庫的導入與添加

2.3 Python數據分析工具

2.3.1 Numpy

2.3.2 Scipy

2.3.3 Matplotlib

2.3.4 Pandas

2.3.5 StatsModels'''''

2.3.6 Scikit-Leam'''''

2.3.7 Keras

2.3.8 Gensim

2.4配套資源使用設定

2.5小結

第3章數據探索

3.1數據質量分析

3.1.1缺失值分析

3.1.2異常值分析

3.1.3 -致性分析

3.2數據特徵分析

3.2.1分布分析

Python數據分析與挖掘實戰(2015年機械工業出版社出版的圖書)

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