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産品特色

編輯推薦

資 深大數據專傢張良均領銜暢銷書作者團隊，教育部長江學者特聘教授、國傢傑齣青年基金獲得者、IEEE Fellow、華南理工大學計算機與工程學院院長張軍傾力推薦。
本書采用瞭以任務為導嚮的教學模式，按照解決實際任務的工作流程路綫，逐步展開介紹相關的理論知識點，推導生成可行的解決方案，* 後落實在任務實現環節。
全書大部分章節緊扣任務需求展開，不堆積知識點，著重於解決問題時思路的啓發與方案的實施。通過從任務需求到實現這一完整工作流程的體驗，幫助讀者真正理解與消化Python數據分析與應用。
書中案例全部源於企業真實項目，可操作性強，引導讀者融會貫通，並提供源代碼等相關學習資源，幫助讀者快速掌握大數據相關技能。

內容簡介

本書以任務為導嚮，全麵地介紹數據分析的流程和Python數據分析庫的應用，詳細講解利用Python解決企業實際問題的方法。全書共9章，* 1章介紹瞭數據分析的基本概念等相關知識；* 2～6章介紹瞭Python數據分析的常用庫及其應用，涵蓋NumPy數值計算、Matplotlib數據可視化、pandas統計分析、使用pandas進行數據預處理、使用scikit-learn構建模型，較為全麵地闡述瞭Python數據分析方法；第7～9章結閤之前所學的數據分析技術，進行企業綜閤案例數據分析。除* 1章外，本書各章都包含瞭實訓與課後習題，通過練習和操作實踐，幫助讀者鞏固所學的內容。
本書可作為高校大數據技術類專業的教材，也可以作為大數據技術愛好者的自學用書。

作者簡介

張良均，高 級信息係統項目管理師，泰迪杯全國大學生數據挖掘競賽（www.tipdm.org）發起人。華南師範大學、廣東工業大學兼職教授，廣東省工業與應用數學學會理事。兼有大型高科技企業和高校的工作經曆，主要從事大數據挖掘及其應用的策劃、研發及谘詢培訓。全國計算機技術與軟件專業技術資格（水平）考試繼續教育和CDA數據分析師培訓講師。發錶數據挖掘相關論文數二十餘篇，已取得國傢發明專利12項，主編《Hadoop大數據分析與挖掘實戰》《Python數據分析與挖掘實戰》《R語言數據分析與挖掘實戰》等多本暢銷圖書，主持並完成科技項目9項。獲得SAS、SPSS數據挖掘認證及Hadoop開發工程師證書，具有電力、電信、銀行、製造企業、電子商務和電子政務的項目經驗和行業背景。

目錄

第1章　Python數據分析概述　1

任務1．1　認識數據分析　1

1．1．1　掌握數據分析的概念　2

1．1．2　掌握數據分析的流程　2

1．1．3　瞭解數據分析應用場景　4

任務1．2　熟悉Python數據分析的工具　5

1．2．1　瞭解數據分析常用工具　6

1．2．2　瞭解Python數據分析的優勢　7

1．2．3　瞭解Python數據分析常用類庫　7

任務1．3　安裝Python的Anaconda發行版　9

1．3．1　瞭解Python的Anaconda發行版　9

1．3．2　在Windows係統中安裝Anaconda　9

1．3．3　在Linux係統中安裝Anaconda　12

任務1．4　掌握Jupyter Notebook常用功能　14

1．4．1　掌握Jupyter Notebook的基本功能　14

1．4．2　掌握Jupyter Notebook的高 級功能　16

小結　19

課後習題　19

* 2章　NumPy數值計算基礎　21

任務2．1　掌握NumPy數組對象ndarray　21

2．1．1　創建數組對象　21

2．1．2　生成隨機數　27

2．1．3　通過索引訪問數組　29

2．1．4　變換數組的形態　31

任務2．2　掌握NumPy矩陣與通用函數　34

2．2．1　創建NumPy矩陣　34

2．2．2　掌握ufunc函數　37

任務2．3　利用NumPy進行統計分析　41

2．3．1　讀/寫文件　41

2．3．2　使用函數進行簡單的統計分析　44

2．3．3　任務實現　48

小結　50

實訓　50

實訓1　創建數組並進行運算　50

實訓2　創建一個國際象棋的棋盤　50

課後習題　51

第3章　Matplotlib數據可視化基礎　52

任務3．1　掌握繪圖基礎語法與常用參數　52

3．1．1　掌握pyplot基礎語法　53

3．1．2　設置pyplot的動態rc參數　56

任務3．2　分析特徵間的關係　59

3．2．1　繪製散點圖　59

3．2．2　繪製摺綫圖　62

3．2．3　任務實現　65

任務3．3　分析特徵內部數據分布與分散狀況　68

3．3．1　繪製直方圖　68

3．3．2　繪製餅圖　70

3．3．3　繪製箱綫圖　71

3．3．4　任務實現　73

小結　77

實訓　78

實訓1　分析1996～2015年人口數據特徵間的關係　78

實訓2　分析1996～2015年人口數據各個特徵的分布與分散狀況　78

課後習題　79

第4章　pandas統計分析基礎　80

任務4．1　讀/寫不同數據源的數據　80

4．1．1　讀/寫數據庫數據　80

4．1．2　讀/寫文本文件　83

4．1．3　讀/寫Excel文件　87

4．1．4　任務實現　88

任務4．2　掌握DataFrame的常用操作　89

4．2．1　查看DataFrame的常用屬性　89

4．2．2　查改增刪DataFrame數據　91

4．2．3　描述分析DataFrame數據　101

4．2．4　任務實現　104

任務4．3　轉換與處理時間序列數據　107

4．3．1　轉換字符串時間為標準時間　107

4．3．2　提取時間序列數據信息　109

4．3．3　加減時間數據　110

4．3．4　任務實現　111

任務4．4　使用分組聚閤進行組內計算　113

4．4．1　使用groupby方法拆分數據　114

4．4．2　使用agg方法聚閤數據　116

4．4．3　使用apply方法聚閤數據　119

4．4．4　使用transform方法聚閤數據　121

4．4．5　任務實現　121

任務4．5　創建透視錶與交叉錶　123

4．5．1　使用pivot_table函數創建透視錶　123

4．5．2　使用crosstab函數創建交叉錶　127

4．5．3　任務實現　128

小結　130

實訓　130

實訓1　讀取並查看P2P網絡貸款數據主錶的基本信息　130

實訓2　提取用戶信息更新錶和登錄信息錶的時間信息　130

實訓3　使用分組聚閤方法進一步分析用戶信息更新錶和登錄信息錶　131

實訓4　對用戶信息更新錶和登錄信息錶進行長寬錶轉換　131

課後習題　131

第5章　使用pandas進行數據預處理　133

任務5．1　閤並數據　133

5．1．1　堆疊閤並數據　133

5．1．2　主鍵閤並數據　136

5．1．3　重疊閤並數據　139

5．1．4　任務實現　140

任務5．2　清洗數據　141

5．2．1　檢測與處理重復值　141

5．2．2　檢測與處理缺失值　146

5．2．3　檢測與處理異常值　149

5．2．4　任務實現　152

任務5．3　標準化數據　154

5．3．1　離差標準化數據　154

5．3．2　標準差標準化數據　155

5．3．3　小數定標標準化數據　156

5．3．4　任務實現　157

任務5．4　轉換數據　158

5．4．1　啞變量處理類彆型數據　158

5．4．2　離散化連續型數據　160

5．4．3　任務實現　162

小結　163

實訓　164

實訓1　插補用戶用電量數據缺失值　164

實訓2　閤並綫損、用電量趨勢與綫路告警數據　164

實訓3　標準化建模專傢樣本數據　164

課後習題　165

第6章　使用scikit-learn構建模型　167

任務6．1　使用sklearn轉換器處理數據　167

6．1．1　加載datasets模塊中的數據集　167

6．1．2　將數據集劃分為訓練集和測試集　170

6．1．3　使用sklearn轉換器進行數據預處理與降維　172

6．1．4　任務實現　174

任務6．2　構建並評價聚類模型　176

6．2．1　使用sklearn估計器構建聚類模型　176

6．2．2　評價聚類模型　179

6．2．3　任務實現　182

任務6．3　構建並評價分類模型　183

6．3．1　使用sklearn估計器構建分類模型　183

6．3．2　評價分類模型　186

6．3．3　任務實現　188

任務6．4　構建並評價迴歸模型　190

6．4．1　使用sklearn估計器構建綫性迴歸模型　190

6．4．2　評價迴歸模型　193

6．4．3　任務實現　194

小結　196

實訓　196

實訓1　使用sklearn處理wine和wine_quality數據集　196

實訓2　構建基於wine數據集的K-Means聚類模型　196

實訓3　構建基於wine數據集的SVM分類模型　197

實訓4　構建基於wine_quality數據集的迴歸模型　197

課後習題　198

第7章　航空公司客戶價值分析　199

任務7．1　瞭解航空公司現狀與客戶價值分析　199

7．1．1　瞭解航空公司現狀　200

7．1．2　認識客戶價值分析　201

7．1．3　熟悉航空客戶價值分析的步驟與流程　201

任務7．2　預處理航空客戶數據　202

7．2．1　處理數據缺失值與異常值　202

7．2．2　構建航空客戶價值分析關鍵特徵　202

7．2．3　標準化LRFMC模型的5個特徵　206

7．2．4　任務實現　207

任務7．3　使用K-Means算法進行客戶分群　209

7．3．1　瞭解K-Means聚類算法　209

7．3．2　分析聚類結果　210

7．3．3　模型應用　213

7．3．4　任務實現　214

小結　215

實訓　215

實訓1　處理信用卡數據異常值　215

實訓2　構造信用卡客戶風險評價關鍵特徵　217

實訓3　構建K-Means聚類模型　218

課後習題　218

第8章　財政收入預測分析　220

任務8．1　瞭解財政收入預測的背景與方法　220

8．1．1　分析財政收入預測背景　220

8．1．2　瞭解財政收入預測的方法　222

8．1．3　熟悉財政收入預測的步驟與流程　223

任務8．2　分析財政收入數據特徵的相關性　223

8．2．1　瞭解相關性分析　223

8．2．2　分析計算結果　224

8．2．3　任務實現　225

任務8．3　使用Lasso迴歸選取財政收入預測的關鍵特徵　225

8．3．1　瞭解Lasso迴歸方法　226

8．3．2　分析Lasso迴歸結果　227

8．3．3　任務實現　227

任務8．4　使用灰色預測和SVR構建財政收入預測模型　228

8．4．1　瞭解灰色預測算法　228

8．4．2　瞭解SVR算法　229

8．4．3　分析預測結果　232

8．4．4　任務實現　234

小結　236

實訓　236

實訓1　求取企業所得稅各特徵間的相關係數　236

實訓2　選取企業所得稅預測關鍵特徵　237

實訓3　構建企業所得稅預測模型　237

課後習題　237

第9章　傢用熱水器用戶行為分析與事件識彆　239

任務9．1　瞭解傢用熱水器用戶行為分析的背景與步驟　239

9．1．1　分析傢用熱水器行業現狀　240

9．1．2　瞭解熱水器采集數據基本情況　240

9．1．3　熟悉傢用熱水器用戶行為分析的步驟與流程　241

任務9．2　預處理熱水器用戶用水數據　242

9．2．1　刪除冗餘特徵　242

9．2．2　劃分用水事件　243

9．2．3　確定單次用水事件時長閾值　244

9．2．4　任務實現　246

任務9．3　構建用水行為特徵並篩選用水事件　247

9．3．1　構建用水時長與頻率特徵　248

9．3．2　構建用水量與波動特徵　249

9．3．3　篩選候選洗浴事件　250

9．3．4　任務實現　251

任務9．4　構建行為事件分析的BP神經網絡模型　255

9．4．1　瞭解BP神經網絡算法原理　255

9．4．2　構建模型　259

9．4．3　評估模型　260

9．4．4　任務實現　260

小結　263

實訓　263

實訓1　清洗運營商客戶數據　263

實訓2　篩選客戶運營商數據　264

實訓3　構建神經網絡預測模型　265

課後習題　265

附錄A　267

附錄B　270

參考文獻　295
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知識很基礎，適閤沒有經驗的開發者

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從網上查的，說不錯纔買的書

評分☆☆☆☆☆

很好，言簡意賅，通俗易懂，沒有那麼厚！

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不錯 入門需要

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內容充實，講解到位，適閤初學！

評分☆☆☆☆☆

書已經收到瞭，還沒看不知道咋樣

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