图书介绍

Python数据挖掘方法及应用【2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载】

王斌会，王术编著著
出版社：北京：电子工业出版社
ISBN：9787121344954
出版时间：2019
标注页数：206页
文件大小：61MB
文件页数：216页
主题词：软件工具－程序设计－高等学校－教材

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图书目录

第一部分数据分析基础知识2

第1章数据收集与分析软件2

1.1 数据收集过程2

1.1.1 数据的类型2

1.1.2 数据的收集3

1.1.3 数据的管理8

1.2 数据分析软件9

1.2.1 数据分析软件简介9

1.2.2 Python语言介绍10

1.2.3 Python在线平台13

1.3 Python编程基础18

1.3.1 Python编程入门18

1.3.2 Python数据类型20

1.3.3 数值分析包numpy24

1.3.4 数据分析包pandas25

1.3.5 Python编程运算34

数据及练习138

第2章数据挖掘的分析基础41

2.1 数据的描述分析41

2.1.1 基本统计量41

2.1.2 基本绘图函数46

2.2 数据的透视分析55

2.2.1 一维频数分析56

2.2.2 二维集聚分析57

2.2.3 多维透视分析60

数据及练习262

第3章简单数据的统计分析64

3.1 随机变量及其分布64

3.1.1 均匀分布64

3.1.2 正态分布65

3.2 随机模拟及其应用67

3.2.1 随机模拟方法67

3.2.2 模拟大数定律68

3.2.3 模拟方法求积分69

3.3 单变量统计分析模型70

3.3.1 单变量线性相关模型71

3.3.2 单变量线性回归模型73

数据及练习375

第二部分数据分析高级方法78

第4章多元数据的综合分析78

4.1 多元线性相关与回归79

4.1.1 多元线性相关79

4.1.2 多元线性回归模型81

4.2 综合评价方法91

4.2.1 综合评价指标体系91

4.2.2 综合评价分析方法93

4.3 数据压缩方法99

4.3.1 主成分分析的基本思想99

4.3.2 主成分的基本分析101

4.4 聚类分析方法105

4.4.1 聚类分析的概念105

4.4.2 系统聚类方法108

数据与练习4113

第5章时序数据的模型分析116

5.1 时间序列简介116

5.1.1 时间序列的概念116

5.1.2 时间序列的模拟116

5.1.3 时间序列的读取118

5.2 时间序列分析模型119

5.2.1 AR模型120

5.2.2 MR模型120

5.2.3 ARMA模型121

5.2.4 ARIMA模型122

5.3 ARMA模型的构建124

5.3.1 序列的相关性检验124

5.3.2 ARMA模型的建立与检验127

5.3.3 序列的平稳性检验131

5.4 股票指数预测模型的构建133

5.4.1 模型的预处理134

5.4.2 参数的估计与检验135

5.4.3 模型的预测136

数据与练习5137

第三部分大数据基本处理方法140

第6章大数据分析基础应用140

6.1 大数据的概念140

6.1.1 大数据的含义140

6.1.2 大数据应用举例141

6.1.3 大数据分析方法142

6.2 Python文本预处理144

6.2.1 字符串的基本操作144

6.2.2 字符串查询与替换146

6.3 网络爬虫及应用146

6.3.1 网页的基础知识147

6.3.2 Python爬虫步骤148

6.3.3 爬虫方法的应用149

6.4 数据库技术及应用154

6.4.1 Python中数据库的使用154

6.4.2 数据库的建立与使用155

数据及练习6156

第7章文献计量与科研评价159

7.1 文献计量研究的框架159

7.2 文献数据的获取与分析161

7.2.1 文献数据的获取161

7.2.2 文献数据的分析163

7.3 科研数据的管理与评价166

7.3.1 科研单位与项目分析167

7.3.2 科研期刊与作者分析169

数据及练习7171

第8章社会网络分析方法172

8.1 社会网络的初步印象172

8.1.1 社会网络分析概念172

8.1.2 社会网络分析包174

8.2 社会网络图的构建174

8.2.1 社会网络数据形式174

8.2.2 社会网络统计量177

8.2.3 网络图之知识图谱180

数据及练习8183

第9章数据分析编程平台185

9.1 Anaconda科学计算发行包185

9.1.1 Anaconda下载与安装185

9.1.2 Anaconda启动与运行186

9.2 Jupyter编辑平台188

9.2.1 Jupyter Notebook188

9.2.2 Jupyter Lab193

9.2.3 在Jupyter中使用R语言196

9.3 Spyder分析平台197

9.3.1 Spyder平台简介197

9.3.2 Spyder平台使用198

附录A 本书的学习网站200

附录B 书中的例子数据201

附录C 书中自定义函数202

参考文献205