《從零開始學(xué)Python數(shù)據(jù)分析與挖掘》讀書筆記PPT模板思維導(dǎo)圖下載

思維導(dǎo)圖PPT模板《從零開始學(xué)Python數(shù)據(jù)分析與挖掘》最新版讀書筆記，下載可以直接修改01內(nèi)容簡介第2章從收入的預(yù)測分析開始第4章Python數(shù)值計(jì)算工具——Nu...第1章數(shù)據(jù)分析與挖掘概述第3章Python快速入門第5章Python數(shù)據(jù)處理工具——Pa...目錄030502040607第6章Python數(shù)據(jù)可視化第8章嶺回歸與LASSO回歸模型第10章決策樹與隨機(jī)森林第7章線性回歸預(yù)測模型第9章Logistic回歸分類模型第11章KNN模型的應(yīng)用目錄0901108010012013第12章樸素貝葉斯模型第14章GBDT模型的應(yīng)用第16章DBSCAN與層次聚類分析第13章SVM模型的應(yīng)用第15章Kmeans聚類分析目錄015017014016內(nèi)容摘要本書以Python3版本作為數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)的應(yīng)用工具，從Pyhton的基礎(chǔ)語法開始，陸續(xù)介紹有關(guān)數(shù)值計(jì)算的Numpy、數(shù)據(jù)處理的Pandas、數(shù)據(jù)可視化的Matplotlib和數(shù)據(jù)挖掘的Sklearn等內(nèi)容。全書共涵蓋15種可視化圖形以及10個(gè)常用的數(shù)據(jù)挖掘算法和實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，通過本書的學(xué)習(xí)，讀者可以掌握數(shù)據(jù)分析與挖掘的理論知識(shí)和實(shí)戰(zhàn)技能。本書適于統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)、管理學(xué)以及相關(guān)理工科專業(yè)的本科生、研究生使用，也能夠提高從事數(shù)據(jù)咨詢、研究或分析等人士的專業(yè)水平和技能。內(nèi)容簡介缺失值的處理一般采用三種方法：一是刪除法，即將存在缺失的觀測進(jìn)行刪除，如果缺失比例非常小，則刪除法是比較合理的，反之，刪除比例比較大的缺失值將會(huì)丟失一些有用的信息；二是替換法，即使用一個(gè)常數(shù)對(duì)某個(gè)變量的缺失值進(jìn)行替換，如果缺失的變量是離散型，則可以考慮用眾數(shù)替換缺失值，如果缺失的變量是數(shù)值型，則可以考慮使用均值或中位數(shù)替換缺失值；三是插補(bǔ)法，即運(yùn)用模型方法，基于未缺失的變量預(yù)測缺失變量的值，如常見的回歸插補(bǔ)法、多重插補(bǔ)法、拉格朗日插補(bǔ)法等。第1章數(shù)據(jù)分析與挖掘概述數(shù)據(jù)分析和挖掘都是基于搜集來的數(shù)據(jù)，應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)等技術(shù)抽取出數(shù)據(jù)中的有用信息，進(jìn)而為決策提供依據(jù)和指導(dǎo)方向。1.1什么是數(shù)據(jù)分析和挖掘1.2數(shù)據(jù)分析與挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域1.3數(shù)據(jù)分析與挖掘的區(qū)別1.4數(shù)據(jù)挖掘的流程1.5常用的數(shù)據(jù)分析與挖掘工具1.6本章小結(jié)010302040506第1章數(shù)據(jù)分析與挖掘概述第2章從收入的預(yù)測分析開始pandas、statsmodels、scipy等模塊用于數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計(jì)分析；matplotlib、seaborn、bokeh等模塊實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化功能；sklearn、PyML、keras、tensorflow等模塊實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)等操作。2.1下載與安裝Anoconda2.3本章小結(jié)2.2基于Python的案例實(shí)戰(zhàn)第2章從收入的預(yù)測分析開始第3章Python快速入門數(shù)據(jù)分析就是針對(duì)搜集來的數(shù)據(jù)運(yùn)用基礎(chǔ)探索、統(tǒng)計(jì)分析、深層挖掘等方法，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中有用的信息和未知的規(guī)律與模式，進(jìn)而為下一步的業(yè)務(wù)決策提供理論與實(shí)踐依據(jù)/SnakeLiu/Python-Data-Aanalysis-and-Miner數(shù)據(jù)分析一般要求具備基本的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)、數(shù)據(jù)庫操作技能、Excel報(bào)表開發(fā)和常用可視化圖表展現(xiàn)的能力，就可以解決工作中的分析任務(wù)關(guān)于分類模型有很多種，如Logistic模型、決策樹、K近鄰、樸素貝葉斯模型、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、梯度提升樹GBDT模型等。3.1數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及方法3.2控制流3.3字符串處理方法3.4自定義函數(shù)3.5一個(gè)爬蟲案例3.6本章小結(jié)010302040506第3章Python快速入門第4章Python數(shù)值計(jì)算工具——Nu...本案例將對(duì)比使用K近鄰和GBDT兩種分類器，因?yàn)橥ǔＧ闆r下，都會(huì)選用多個(gè)模型作為備選，通過對(duì)比才能得知哪種模型可以更好地?cái)M合數(shù)據(jù)。4.1數(shù)組的創(chuàng)建與操作4.2數(shù)組的基本運(yùn)算符4.3常用的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)函數(shù)4.4線性代數(shù)的相關(guān)計(jì)算4.5偽隨機(jī)數(shù)的生成4.6本章小結(jié)010302040506第4章Python數(shù)值計(jì)算工具——Nu...第5章Python數(shù)據(jù)處理工具——Pa...接下來就進(jìn)一步說明如何針對(duì)分類問題，從零開始完成建模的步驟。5.1序列與數(shù)據(jù)框的構(gòu)造5.2外部數(shù)據(jù)的讀取5.3數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換及描述統(tǒng)計(jì)5.4字符與日期數(shù)據(jù)的處理5.5常用的數(shù)據(jù)清洗方法5.6數(shù)據(jù)子集的獲取010302040506第5章Python數(shù)據(jù)處理工具——Pa...5.7透視表功能5.8表之間的合并與連接5.9分組聚合操作5.10本章小結(jié)第5章Python數(shù)據(jù)處理工具——Pa...第6章Python數(shù)據(jù)可視化append是列表所特有的方法，其他常見對(duì)象是沒有這個(gè)方法的，該方法是往列表的尾部增加元素，而且每次只能增加一個(gè)元素。6.1離散型變量的可視化6.2數(shù)值型變量的可視化6.3關(guān)系型數(shù)據(jù)的可視化6.4多個(gè)圖形的合并6.5本章小結(jié)12345第6章Python數(shù)據(jù)可視化第7章線性回歸預(yù)測模型如果需要一次增加多個(gè)元素，該方法無法實(shí)現(xiàn)，只能使用列表的extend方法。7.1一元線性回歸模型7.2多元線性回歸模型7.3回歸模型的假設(shè)檢驗(yàn)7.4回歸模型的診斷7.5本章小結(jié)12345第7章線性回歸預(yù)測模型第8章嶺回歸與LASSO回歸模型最后一個(gè)列表元素可以用[-1]表示，千萬不要寫成[-0]四則運(yùn)算中的符號(hào)分別是“+-*/”，對(duì)應(yīng)的numpy模塊函數(shù)分別是np.add、np.subtract、np.multiply和np.divide。8.1嶺回歸模型8.2嶺回歸模型的應(yīng)用8.3LASSO回歸模型8.4LASSO回歸模型的應(yīng)用8.5本章小結(jié)12345第8章嶺回歸與LASSO回歸模型第9章Logistic回歸分類模型需提醒的是，書名雖說有“數(shù)據(jù)分析”四個(gè)字。9.1Logistic模型的構(gòu)建9.2分類模型的評(píng)估方法9.3Logistic回歸模型的應(yīng)用9.4本章小結(jié)第9章Logistic回歸分類模型第10章決策樹與隨機(jī)森林就內(nèi)容而言，是不錯(cuò)的一本python機(jī)器學(xué)習(xí)的書。10.1節(jié)點(diǎn)字段的選擇10.2決策樹的剪枝10.3隨機(jī)森林10.4決策樹與隨機(jī)森林的應(yīng)用10.5本章小結(jié)12345第10章決策樹與隨機(jī)森林第11章KNN模型的應(yīng)用作為數(shù)據(jù)挖掘入門教材挺合適的。11.1KNN算法的思想11.2最佳k值的選擇11.3相似度的度量方法11.4近鄰樣本的搜尋方法11.5KNN模型的應(yīng)用11.6本章小結(jié)010302040506第11章KNN模型的應(yīng)用第12章樸素貝葉斯模型粗粗看了可視化部分后,覺得不錯(cuò)！匯總比較了各種常見可視化庫結(jié)構(gòu)框架很清晰。12.1樸素貝葉斯理論基礎(chǔ)12.3本章小結(jié)12.2幾種貝葉斯模型第12章樸素貝葉斯模型第13章SVM模型的應(yīng)用13.1SVM簡介13.2幾種常見的SVM模型13.3分類問題的解決13.4預(yù)測問題的解決13.5本章小結(jié)12345第13章SVM模型的應(yīng)用第14章GBDT模型的應(yīng)用14.1提升樹算法14.2梯度提升樹算法14.3非平衡數(shù)據(jù)的處理14.4XGBoost算法14.5本章小結(jié)12345第14章GBDT模型的應(yīng)用第15章Kmeans聚類分析15.1Kmeans聚類15.2最佳k值的確定15.3Kmeans聚類的應(yīng)用15.