零基础入门Python数据分析与机器学习

图书标准信息

• 作者 王国平
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2021-10
• 版次 1
• ISBN 9787302589174
• 定价 69.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 257页
• 字数 429.000千字

【内容简介】

本书由一线的资深数据分析师精写，以新版Python 3.10作为数据分析与挖掘的编程语言，循序渐进地介绍了Python数据分析的方法与技巧以及机器学习算法及其应用案例。全书首先讲解Python基础语法，以便于从未接触过编程的读者能够快速上手，然后介绍了当前流行的常用数据分析工具，如数值计算工具NumPy、数据处理工具Pandas、数据可视化工具Matplotlib和数据挖掘工具Sklearn等，后介绍了10大常用机器学习算法及其在数据挖掘中的应用，针对每一个算法均给出了案例实现，以便于读者能够学有所用。 本书凝聚编者十余年工作心得，以丰富实例介绍理论知识，并给出大量应用实践，很适合初入数据分析职场的从业者提升技能，本书也可以作为统计学、数学、经济学、金融学、管理学以及相关理工科专业的本科生、研究生的教学参考书。

【作者简介】

王国平,毕业于上海海洋大学，硕士，从业十余年，主要从事数据可视化、数据挖掘和大数据分析与研究等工作。精通Tableau、SPSS、SPSS Modeler、Power BI等软件，已出版《IBM SPSS Modeler数据与文本挖掘实战》《Microsoft Power BI数据可视化与数据分析》《Tableau数据可视化从入门到精通》《SPSS统计分析与行业应用实战》等专著 。

【目录】

第1章  构建数据分析开发环境 1

1.1  数据分析概述 1

1.1.1  为什么要进行数据分析 1

1.1.2  数据分析的流程与思维 2

1.2  开发环境的构建 4

1.2.1  安装Anaconda 5

1.2.2  安装Jupyter库 6

1.2.3  安装PyCharm社区版 8

1.2.4  包管理工具 11

1.2.5  环境测试 12

1.3  必会的Python数据分析包 12

1.3.1  NumPy数组操作 13

1.3.2  Pandas数据清洗 13

1.3.3  Matplotlib数据可视化 14

1.3.4  Sklearn数据建模 16

1.4  一个简单的数据分析案例 17

1.5  小结与课后练习 19

第2章  Python核心基础 20

2.1  Python数据类型 20

2.1.1  数值类型 20

2.1.2  字符串类型 21

2.1.3  列表类型 23

2.1.4  元组类型 24

2.1.5  集合类型 25

2.1.6  字典类型 27

2.2  Python基础语法 28

2.2.1  代码行与缩进 28

2.2.2  条件if及if嵌套 29

2.2.3  循环：while与for 30

2.2.4  格式化：format()与% 32

2.3  Python高阶函数 34

2.3.1  map()函数 34

2.3.2  reduce()函数 35

2.3.3  filter()函数 36

2.3.4  sorted()函数 36

2.4  Python编程技巧 37

2.4.1  自动补全程序 37

2.4.2  变量值的互换 38

2.4.3  列表解析式 39

2.4.4  元素序列解包 40

2.5  小结与课后练习 41

第3章  Python数据分析基础 42

3.1  数据的读取 42

3.1.1  本地离线数据 42

3.1.2  Web在线数据 44

3.1.3  常用数据库数据 45

3.2  数据的索引 46

3.2.1  创建与查看索引 46

3.2.2  索引重构与恢复 48

3.2.3  索引调整与排序 49

3.3  数据的切片 49

3.3.1  提取多列数据 50

3.3.2  提取多行数据 51

3.3.3  提取区域数据 51

3.4  数据的聚合 52

3.4.1  指定列数据统计 52

3.4.2  多字段分组统计 53

3.4.3  自定义聚合指标 54

3.5  小结与课后练习 55

第4章  NumPy数组操作 56

4.1  NumPy索引与切片 56

4.1.1  数组的索引 56

4.1.2  布尔型索引 57

4.1.3  花式索引 59

4.1.4  数组的切片 60

4.1.5  设置切片步长 61

4.2  NumPy维数变换 62

4.2.1  reshape()函数 62

4.2.2  shape()函数 63

4.2.3  resize()函数 64

4.2.4  ravel()函数 65

4.2.5  flatten()函数 66

4.3  NumPy广播机制 67

4.3.1  广播 67

4.3.2  广播机制 68

4.3.3  广播机制变化过程 69

4.3.4  广播不兼容 70

4.4  NumPy矩阵运算 72

4.4.1  矩阵概述 72

4.4.2  矩阵的乘法 74

4.4.3  矩阵的内积 74

4.4.4  矩阵的外积 75

4.5  小结与课后练习 77

第5章  Pandas数据清洗 78

5.1  重复值检测与处理 78

5.1.1  重复值的检测 78

5.1.2  重复值的处理 79

5.2  缺失值检测与处理 80

5.2.1  缺失值的检测 81

5.2.2  缺失值的处理 81

5.3  异常值检测与处理 84

5.3.1  异常值的检测 85

5.3.2  异常值的处理 86

5.4  金融数据的处理实战 87

5.4.1  读取上证指数数据 87

5.4.2  提取特定日期数据 88

5.4.3  填充非交易日数据 89

5.5  小结与课后练习 90

第6章  Matplotlib数据可视化 91

6.1  图形参数设置 91

6.1.1  设置图形线条 91

6.1.2  设置图形坐标轴 94

6.1.3  设置图形图例 97

6.2  绘图参数文件及主要函数 99

6.2.1  修改绘图参数文件 99

6.2.2  主要绘图函数简介 100

6.2.3  绘图函数应用案例——分析某企业2020年销售额增长情况 101

6.3  Matplotlib图形整合 102

6.3.1  subplot()函数 103

6.3.2  subplots()函数 104

6.3.3  图形整合实战——分析2020年某企业产品销售的区域差异性 105

6.4  Matplotlib可视化案例 107

6.4.1  商品区域销售额条形图 107

6.4.2  商品每周利润率折线图 110

6.4.3  商品利润贡献率饼图 112

6.5  小结与课后练习 114

第7章  Scikit-Learn机器学习 116

7.1  机器学习及其类型 116

7.1.1  机器学习的特点 116

7.1.2  机器学习的分类 117

7.1.3  机器学习的应用 119

7.2  Sklearn机器学习概述 120

7.2.1  Sklearn的基本概念 120

7.2.2  Sklearn的主要算法 121

7.2.3  选择合适的算法 124

7.3  Sklearn机器学习流程 125

7.3.1  获取数据 126

7.3.2  预处理数据 126

7.3.3  训练模型 127

7.3.4  评估模型 128

7.3.5  优化模型 128

7.3.6  应用模型 129

7.4  Sklearn自带的数据集 129

7.4.1  鸢尾花数据集简介 129

7.4.2  乳腺癌数据集简介 131

7.4.3  波士顿房价数据集简介 132

7.4.4  糖尿病数据集简介 133

7.4.5  手写数字数据集简介 134

7.4.6  红酒数据集简介 135

7.5  小结与课后练习 136

第8章  监督式机器学习 137

8.1  线性回归及其案例 137

8.1.1  线性回归简介 137

8.1.2  线性回归的建模 138

8.1.3  汽车价格的预测 141

8.2  逻辑回归及其案例 145

8.2.1  逻辑回归简介 146

8.2.2  逻辑回归的建模 146

8.2.3  客户收入的预测 147

8.3  Lasso回归与Ridge回归 151

8.3.1  Lasso回归及案例 151

8.3.2  Ridge回归及案例 153

8.3.3  两种回归的比较 154

8.4  决策树及其案例 155

8.4.1  决策树简介 155

8.4.2  决策树的建模 158

8.4.3  蘑菇类型的预测 159

8.5  K近邻算法及其案例 166

8.5.1  K近邻算法简介 166

8.5.2  K近邻算法的建模 166

8.5.3  乳腺癌患者的分类 168

8.6  支持向量机及其案例 169

8.6.1  支持向量机简介 169

8.6.2  支持向量机的建模 170

8.6.3  乳腺癌患者的分类 172

8.7  小结与课后练习 174

第9章  无监督式机器学习 175

9.1  聚类分析及其案例 175

9.1.1  K均值聚类算法及案例 175

9.1.2  使用手肘法判断聚类数 180

9.1.3  轮廓系数法判断聚类数 181

9.2  因子分析及其案例 185

9.2.1  因子分析概述 185

9.2.2  因子分析的建模 186

9.2.3  地区竞争力的因子分析 187

9.3  主成分分析及其案例 193

9.3.1  主成分分析概述 193

9.3.2  主成分分析的建模 194

9.3.3  乳腺癌患者的主成分分析 195

9.4  关联分析及其案例 198

9.4.1  关联分析概述 198

9.4.2  关联分析的建模 199

9.4.3  电商商品购物篮分析 200

9.5  离群点检测及其案例 203

9.5.1  离群点检测概述 203

9.5.2  椭圆模型拟合及案例 204

9.5.3  局部离群因子及案例 207

9.6  双聚类分析及其案例 211

9.6.1  双聚类分析概述 211

9.6.2  联合谱聚类及案例 211

9.6.3  谱双聚类及案例 213

9.7  小结与课后练习 216

第10章  模型评估与调优 217

10.1  机器学习的挑战 217

10.1.1  训练样本的大小 217

10.1.2  数据的不平衡 218

10.1.3  异常值的处理 218

10.1.4  模型的过拟合 219

10.1.5  特征的选择 219

10.2  模型的评估方法 219

10.2.1  混淆矩阵及案例 220

10.2.2  模型评估指标及案例 221

10.2.3  ROC曲线及案例 223

10.2.4  AUC及案例 225

10.2.5  R平方及案例 227

10.2.6  残差及案例 229

10.3  模型的调优方法 231

10.3.1  交叉验证及案例 231

10.3.2  网格搜索及案例 233

10.3.3  随机搜索及案例 235

10.4  小结与课后练习 236

第11章  Python中文文本分析 237

11.1  中文结巴分词 237

11.1.1  文本分词模式 237

11.1.2  自定义停用词 239

11.2  中文关键词提取 240

11.2.1  TF-IDF算法 240

11.2.2  TextRank算法 241

11.3  中文词向量生成 242

11.3.1  训练词向量模型 242

11.3.2  计算文本词向量 244

11.4  中文情感分析 245

11.4.1  文本情感建模 246

11.4.2  文本情感预测 247

11.5  小结与课后练习 249

附录A  Python 3.10.0及第三方库安装 250

附录B  Python常用第三方工具包简介 254

B.1  数据分析类包 254

B.2  数据可视化类包 255

B.3  机器学习类包 256