《Python数据分析与挖掘实战》由张良均、王路、谭立云、苏剑林合著，2015年机械工业出版社出版的计算机技术类教材。该书以Python编程为基础工具，系统讲解数据挖掘理论及行业应用，旨在通过案例实践帮助读者掌握数据分析全流程技能。全书分为基础篇与实战篇两部分。基础篇（第1-5章）涵盖数据挖掘基本原理、Python开发环境搭建...
Python数据分析与挖掘是指使用Python编程语言进行数据的收集、整理、分析和模式发现的过程。其核心要点包括数据收集、数据清洗、数据分析、数据可视化和数据挖掘。Python作为数据科学领域的主流语言,提供了丰富的库和工具,如Pandas、NumPy、Matplotlib和Scikit-learn,使得数据分析和挖掘更加高效和便捷。数据清洗是其中尤为关键的...
数据质量分析是数据挖掘中数据准备过程的重要一环,是数据预处理的前提,也是数据挖掘分析结论有效性和准确性的基础,没有可信的数据,数据挖掘构建的模型将是空中楼阁。 数据质量分析的主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据,脏数据一般是指不符合要求,以及不能直接进行相应分析的数据。 在常见的数据挖掘工作中,脏数据包...
来自专栏 ·从0到1的数据挖掘算法 目录 收起 一、数据预处理 1、读/保存数据 1.1、读/保存txt文本数据 1.2、 读/保存json数据 1.3、 读/保存mysql数据 1.4、读/保存 excel(csv)数据 1.4.1读/保存 excel数据 1.4.2读/保存 csv数据 1.4.3、分块读取数据 2、了解数据 3、数据清洗 3.1、 重命名列名...
非原创,仅个人关于《Python数据分析与挖掘实战》的学习笔记 第一章 基础 略 第二章 数据分析简介 基本概念 元组、列表、字典、集合# 函数式编程:# map()函数:定义一个函数,然后用map()逐一应用到map列表中的每个元素。map(lambda x+2:a) reduce()函数:用于递归计算。reduce(lambda x,y:x*y,range(1,n+...
本书以Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍Python数据分析与挖掘的重要内容。本书共11章,分为基础篇(第1～5章)和实战篇(第6～11章),基础篇包括数据挖掘基础、Python数据挖掘编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识;实战篇包括6个案例,分别为信用卡高风险...
数据预处理是数据挖掘的第一步,主要包括数据清洗、缺失值处理、数据变换等。 1. 数据导入与初步查看 python 复制代码 import pandas as pd # 导入数据 www.yunduaner.com/oMnyo7/ data = pd.read_csv('data.csv') # 查看数据前5行 print(data.head()) ...
python_数据分析与挖掘实战_客户流失预测 #7-1数据探索 # 对数据进行基本的探索 #返回缺失值个数以及最大、最小值 # encoding:utf-8import pandasaspd datafile='./data/air_data.csv'# 航空原始数据,第一行为属性标签 resultfile='./data/aexplore.csv'# 数据探索结果表...
本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准,前两版销售超过15万册,被国内100余所院校采用为教材,同时也被广大数据科学工作者奉为经典。本书以真实项目案例为驱动,以真实的行业应用为依托,帮助读者快速掌握数据分析与挖掘的相关技术、流程与方法。本书精选了7个经典实战案例,涵盖了房地产、零售、互联网等多个...