Python数据分析与挖掘实战PDF电子书

Python数据分析与挖掘实战

　　本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。

基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。

实战篇（第6～15章），重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上，本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建的顺序进行的，在建模过程的关键环节，穿插程序实现代码。最后通过上机实践，加深读者对数据挖掘技术在案例应用中的理解。

　　Python之所以能够成为数据分析与挖掘领域的最佳语言，是有其独特的优势的。

因为他有很多这个领域相关的库可以用，而且很好用，比如Numpy、SciPy、Matploglib、Pandas、ScikitLearn、Keras、Gensim等，下面简单介绍下：

1）Numpy，它给Python提供了真正的数组功能，包括多维数组，以及对数据进行快速处理的函数，Numpy还是更多高级扩展库的依赖库，比如后续的Scipy、Matplotlib、Pandas等，都一样；

2）Scipy，他让Python成了半个MATLAB，Scipy提供了真正的矩阵类型，及其大量基于矩阵运算的对象和函数，他包括的功能包括最优化、线性代数、积分、插值、你和、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理与图像处理、常微分求解方程和其他科学与工程中常用的计算；Scipy依赖于Numpy；

3）Matplotlib，对于Python来说，Matplotlib是最着名的绘图库，主要是二维绘图，当然，也可以支持一些简答的三围绘图；

4）Pandas，他是Python下最强大的数据分析和探索工具，没有之一。他包含的高级的数据结构和精巧的工具，使得在Python中处理数据非常快速和简单，Pandas构建在NumPy之上，他使得以Numpy为中心的应用很容易使用，Pandas的名称来自于面板数据（Panel Data）和Python数据分析（Data Analysis），他最初被作为金融数据分析工具而开发出来，由AQR Capital Management公司于2008年4月开发出来，并与2009年底开源；

他的功能非常强大，支持类似于SQL的数据增删改查，并且带有丰富的数据处理函数，支持时间序列分析，支持灵活处理确实数据等。Pandas其实很复杂，够单独写一本书，如果对他有兴趣可以看看Pandas主要作者之一 WesMcKinney写的《利用Python进行数据分析》一书。

5）StatModels，Pandas着眼于数据的读取、处理和探索，而StatsModels则更加注重数据的统计建模和分析，他使得Python有了R语言的味道。StatModels支持与Pandas的数据交互，因此，他与Pandas结合，成为了Python下强大的数据挖掘组合；

6）Scikit-Learn，这是一个和机器学习有关的库，他是Python下强大的及其学习工具包，他提供了完善的及其学习工具箱，包括：数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等。他依赖于NumPy、SciPy、Matplotlib等；

7）Keras，他是用来搭建神经网络的，他并非简单的神经网络库，而是一个基于Theano的强大的深度学习库，利用它不仅仅可以搭建普通的神经网络，还可以搭建各种深度学习模型，如自编码器、循环神经网络、递归神经网络、卷积神经网络等。由于它是基于Theano的，速度相当快。

8）Theano，他也是一个Python库，他是由深度学习专家YoshuaBengio带领的实验室开发出来的，用来定义、优化和高效地解决多维数组对应数学表达式的模拟估计问题。他具有高效地实现符号分解、高度优化的速度、和稳定性等特点，最重要的是还实现了GPU加速，是的密集型数据的处理速度是CPU的十倍；

9）Gensim，topic modelling of humans，他主要用来处理语言方面的任务，如文本相似度计算、LDA、Word2Vec等，这些领域的任务往往需要比较多的背景知识，通常的情况是：研究这方面的读者已经不需要我再多说什么，而不研究这方面的读者，在这里也说不清楚。

　　Python数据分析与挖掘实战目录

第1章　数据挖掘基础2

第2章　Python数据分析简介10

第3章　数据探索33

第4章　数据预处理60

第5章　挖掘建模83

第6章　电力窃漏电用户自动识别144

第7章　航空公司客户价值分析164

第8章　中医证型关联规则挖掘180

第9章　基于水色图像的水质评价195

第10章　家用电器用户行为分析与事件识别204