《Python数据分析与挖掘实战》PDF电子书下载
《Python数据分析与挖掘实战》内容简介
张良均、王路、谭立云、苏剑林 / 机械工业出版社 / 2016-1 / 69.00元 张良均 ，资深大数据挖掘专家和模式识别专家，高级信息项目管理师，有10多年的大数据挖掘应用、咨询和培训经验。为电信、电力、政府、互联网、生产制造、零售、银行、生物、化工、医药等多个行业上百家大型企业提供过数据挖掘应用与咨询服务，实践经验非常丰富。此外，他精通Java EE企业级应用开发，是广东工业大学、华南师范大学、华南农业大学、贵州师范学院、韩山师范学院、广东技术师范学院兼职教授，著有《神经网络实用教程》、《数据挖掘：实用案例分析》、《MATLAB数据分析与挖掘实战》《R语言数据分析与挖掘实战》等畅销书。
前言
基础篇
第1章 数据挖掘基础2
1.1 某知名连锁餐饮企业的困惑2
1.2 从餐饮服务到数据挖掘3
1.3 数据挖掘的基本任务4
1.4 数据挖掘建模过程4
1.4.1 定义挖掘目标4
1.4.2 数据取样5
1.4.3 数据探索6
1.4.4 数据预处理7
1.4.5 挖掘建模7
1.4.6 模型评价7
1.5 常用的数据挖掘建模工具7
1.6 小结9
第2章 Python数据分析简介10
2.1 搭建Python开发平台12
2.1.1 所要考虑的问题12
2.1.2 基础平台的搭建12
2.2 Python使用入门13
2.2.1 运行方式14
2.2.2 基本命令15
2.2.3 数据结构17
2.2.4 库的导入与添加20
2.3 Python数据分析工具22
2.3.1 Numpy23
2.3.2 Scipy24
2.3.3 Matplotlib24
2.3.4 Pandas26
2.3.5 StatsModels27
2.3.6 Scikit-Learn28
2.3.7 Keras29
2.3.8 Gensim30
2.4 配套资源使用设置31
2.5 小结32
第3章 数据探索33
3.1 数据质量分析33
3.1.1 缺失值分析34
10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。
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。
基础篇
第1章 数据挖掘基础2
1.1 某知名连锁餐饮企业的困惑2
1.2 从餐饮服务到数据挖掘3
1.3 数据挖掘的基本任务4
1.4 数据挖掘建模过程4
1.4.1 定义挖掘目标4
1.4.2 数据取样5
1.4.3 数据探索6
1.4.4 数据预处理7
1.4.5 挖掘建模7
1.4.6 模型评价7
1.5 常用的数据挖掘建模工具7
1.6 小结9
第2章 Python数据分析简介10
2.1 搭建Python开发平台12
2.1.1 所要考虑的问题12
2.1.2 基础平台的搭建12
2.2 Python使用入门13
2.2.1 运行方式14
2.2.2 基本命令15
2.2.3 数据结构17
2.2.4 库的导入与添加20
2.3 Python数据分析工具22
2.3.1 Numpy23
2.3.2 Scipy24
2.3.3 Matplotlib24
2.3.4 Pandas26
2.3.5 StatsModels27
2.3.6 Scikit-Learn28
2.3.7 Keras29
2.3.8 Gensim30
2.4 配套资源使用设置31
2.5 小结32
第3章 数据探索33
3.1 数据质量分析33
3.1.1 缺失值分析34
10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。
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。