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Python數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

以CRISP行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)流程為指導(dǎo)
  • 類　　別：大數(shù)據(jù)與云計(jì)算
  • 書　　名：Python數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
  • 主　　編：孫玉榮 張佳
  • 定　　價(jià)：49.8
  • 開(kāi)　　本：大16開(kāi)
  • 印刷方式：雙色
  • 頁(yè)　　數(shù)：244
  • 時(shí)　　間：2023年8月
  • 出  版  社：上海交通大學(xué)出版社
  • 書　　號(hào)：978-7-313-29113-4

內(nèi)容摘要

        本書主要介紹數(shù)據(jù)挖掘的基本技術(shù)和應(yīng)用，全書共分11章，主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)挖掘概述、Python數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理技術(shù)、數(shù)據(jù)可視化、關(guān)聯(lián)規(guī)則、決策樹(shù)算法、樸素貝葉斯分類算法、邏輯回歸算法、K-近鄰算法、聚類分析算法、主成分分析。
        本書適合作為高等教育計(jì)算機(jī)類、工商管理類相關(guān)專業(yè)數(shù)據(jù)挖掘課程的教材，也可作為數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)人員的參考用書。

目錄

第1章 數(shù)據(jù)挖掘概述
　1.1數(shù)據(jù)治理
　　1.1.1數(shù)據(jù)儲(chǔ)量
　　1.1.2各國(guó)數(shù)據(jù)治理的戰(zhàn)略地位
　1.2數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)
　　1.2.1兩者概念區(qū)分
　　1.2.2兩者間的聯(lián)系
　1.3數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
　　1.3.1數(shù)據(jù)挖掘本質(zhì)
　　1.3.2數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)
　1.4數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程模型
　　1.4.19步模型
　　1.4.2CRISP-DM模型
　1.5數(shù)據(jù)挖掘工具
　1.6模型構(gòu)建中的幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題
　本章小結(jié)
　本章習(xí)題
第2章 Python數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)
　2.1搭建Python開(kāi)發(fā)環(huán)境
　　2.1.1Python第三方庫(kù)介紹
　　2.1.2安裝Anaconda
　2.2Python數(shù)據(jù)類型
　　2.2.1數(shù)字類型
　　2.2.2序列容器
　　2.2.3非序列容器
　　2.2.4數(shù)據(jù)類型的嵌套
　2.3Python程序控制結(jié)構(gòu)
　2.4NumPy科學(xué)計(jì)算包
　　2.4.1NumPy數(shù)據(jù)類型、視圖和副本
　　2.4.2NumPy數(shù)組基礎(chǔ)
　　2.4.3NumPy數(shù)組操作介紹
　2.5pandas數(shù)據(jù)分析包
　　2.5.1pandas核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——Series
　　2.5.2pandas核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——DataFrame
　　2.5.3數(shù)據(jù)分析操作基礎(chǔ)
　本章小結(jié)
　本章習(xí)題
第3章 數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理技術(shù)
　3.1數(shù)據(jù)
　　3.1.1數(shù)據(jù)定義
　　3.1.2數(shù)據(jù)分類
　3.2數(shù)據(jù)源
　　3.2.1數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)
　　3.2.2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)
　　3.2.3事務(wù)數(shù)據(jù)
　　3.2.4數(shù)據(jù)矩陣
　　3.2.5圖狀結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)
　　3.2.6時(shí)序數(shù)據(jù)
　　3.2.7其他類型數(shù)據(jù)
　3.3數(shù)據(jù)收集
　　3.3.1構(gòu)造數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
　　3.3.2網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)
　　3.3.3數(shù)據(jù)集網(wǎng)站
　3.4數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題
　　3.4.1數(shù)據(jù)完整性問(wèn)題
　　3.4.2異常數(shù)據(jù)
　　3.4.3數(shù)據(jù)的不一致
　　3.4.4多維度數(shù)據(jù)處理
　　3.4.5數(shù)據(jù)量太少
　　3.4.6數(shù)據(jù)量過(guò)多
　3.5數(shù)據(jù)預(yù)處理
　　3.5.1數(shù)據(jù)清洗
　　3.5.2數(shù)據(jù)集成
　　3.5.3數(shù)據(jù)變換
　　3.5.4數(shù)據(jù)歸約
　3.6數(shù)據(jù)安全
　　3.6.1數(shù)據(jù)安全的戰(zhàn)略地位
　　3.6.2數(shù)據(jù)霸權(quán)
　　3.6.3基礎(chǔ)數(shù)據(jù)界定
　　3.6.4責(zé)任和義務(wù)
  本章小結(jié)
　本章習(xí)題
第4章 數(shù)據(jù)可視化
　4.1數(shù)據(jù)可視化定義
　4.2常用的可視化工具
　4.3常見(jiàn)的可視化圖形
　　4.3.1散點(diǎn)圖
　　4.3.2箱形圖
　　4.3.3熱力圖
　　4.3.4直方圖
　　4.3.5聚類譜系圖
　　4.3.6詞云圖
　4.4數(shù)據(jù)可視化與數(shù)據(jù)挖掘
　4.5Python數(shù)據(jù)可視化簡(jiǎn)介
　　4.5.1Python繪圖環(huán)境搭建
　　4.5.2Matplotlib繪圖操作方式
　　4.5.3matplotlib.pyplot模塊的繪圖程序設(shè)計(jì)方式
　　4.5.4Matplotlib圖層結(jié)構(gòu)
　　4.5.5圖形繪制流程
　本章小結(jié)
　本章習(xí)題
第5章 關(guān)聯(lián)規(guī)則
　5.1關(guān)聯(lián)規(guī)則基礎(chǔ)知識(shí)
　　5.1.1基本概念
　　5.1.2數(shù)據(jù)的離散化
　5.2Apriori算法原理
　　5.2.1關(guān)聯(lián)規(guī)則的評(píng)價(jià)參數(shù)
　　5.2.2規(guī)則的分類
　　5.2.3Apriori算法中的兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題
　　5.2.4Apriori算法描述及其執(zhí)行流程
　5.3Python應(yīng)用案例
　　5.3.1應(yīng)用案例代碼實(shí)現(xiàn)
　　5.3.2生成的規(guī)則
　　5.3.3關(guān)聯(lián)規(guī)則的價(jià)值衡量
　5.4關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用討論
　本章小結(jié)
　本章習(xí)題
第6章 決策樹(shù)算法
　6.1決策樹(shù)算法基礎(chǔ)知識(shí)
　　6.1.1基本概念
　　6.1.2構(gòu)造決策樹(shù)的關(guān)鍵問(wèn)題
　6.2ID3算法原理
　　6.2.1信息增益與屬性選擇
　　6.2.2ID3算法描述
　　6.2.3ID3算法的優(yōu)缺點(diǎn)
　6.3決策樹(shù)的優(yōu)化
　　6.3.1擬合能力和泛化能力
　　6.3.2剪枝策略介紹
　6.4決策樹(shù)模型性能評(píng)價(jià)
　　6.4.1混淆矩陣
　　6.4.2幾個(gè)常用評(píng)估指標(biāo)的計(jì)算
　6.5ID3算法應(yīng)用案例及Python代碼實(shí)現(xiàn)
　　6.5.1應(yīng)用案例
　　6.5.2代碼實(shí)現(xiàn)
　本章小結(jié)
　本章習(xí)題
第7章 樸素貝葉斯分類算法
　7.1貝葉斯算法基礎(chǔ)知識(shí)
　　7.1.1貝葉斯決策理論
　　7.1.2先驗(yàn)概率和后驗(yàn)概率
　　7.1.3條件概率
　　7.1.4使用條件概率分類
　7.2樸素貝葉斯分類算法
　　7.2.1樸素的由來(lái)
　　7.2.2關(guān)鍵問(wèn)題
　　7.2.3算法原理
　　7.2.4樸素貝葉斯分類算法的三種類型
　7.3樸素貝葉斯分類算法的優(yōu)化
　　7.3.1不完全數(shù)據(jù)集
　　7.3.2連續(xù)型數(shù)值型屬性
　　7.3.3屬性之間的獨(dú)立性
　7.4算法的Python代碼實(shí)現(xiàn)
　　7.4.1準(zhǔn)備工作
　　7.4.2先驗(yàn)概率估計(jì)
　　7.4.3求出類條件概率并計(jì)算可能性
　　7.4.4構(gòu)建分類器并進(jìn)行檢驗(yàn)
　7.5算法應(yīng)用案例
　　7.5.1代碼實(shí)現(xiàn)
　　7.5.2可視化效果展示
　7.6樸素貝葉斯分類算法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)
　　7.6.1優(yōu)點(diǎn)
　　7.6.2缺點(diǎn)
　本章小結(jié)
　本章習(xí)題
第8章 邏輯回歸算法
　8.1回歸基礎(chǔ)知識(shí)
　　8.1.1回歸概念分類
　　8.1.2線性回歸和邏輯回歸
　　8.1.3線性回歸
　　8.1.4二分類
　　8.1.5多分類
　8.2邏輯回歸原理
　　8.2.1邏輯回歸的關(guān)鍵問(wèn)題
　　8.2.2算法核心內(nèi)容
　8.3邏輯回歸算法的優(yōu)化
　　8.3.1正則化策略
　　8.3.2多類別邏輯回歸算法
　8.4邏輯回歸算法的性能評(píng)價(jià)
　8.5Python代碼實(shí)現(xiàn)
　8.6算法應(yīng)用案例
　　8.6.1代碼實(shí)現(xiàn)
　　8.6.2可視化效果展示
　8.7邏輯回歸算法應(yīng)用場(chǎng)景探討
　8.8邏輯回歸算法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)
　本章小結(jié)
　本章習(xí)題
第9章 KNN算法
　9.1KNN算法基礎(chǔ)知識(shí)
　　9.1.1基本概念
　　9.1.2KNN算法的關(guān)鍵問(wèn)題
　9.2KNN算法原理
　　9.2.1核心思想
　　9.2.2算法流程
　　9.2.3KD樹(shù)求解分類過(guò)程
　9.3基于KD樹(shù)的近鄰算法
　　9.3.1問(wèn)題實(shí)例
　　9.3.2算法實(shí)現(xiàn)
　9.4KNN算法的優(yōu)缺點(diǎn)及其改進(jìn)
　　9.4.1優(yōu)點(diǎn)
　　9.4.2缺點(diǎn)
　　9.4.3改進(jìn)
　9.5KNN算法的應(yīng)用場(chǎng)景
　本章小結(jié)
　本章習(xí)題
第10章 聚類分析算法
　10.1聚類分析算法基礎(chǔ)知識(shí)
　　10.1.1分類與聚類
　　10.1.2聚類分析概述
　　10.1.3聚類分析的兩種類型
　　10.1.4聚類分析的關(guān)鍵問(wèn)題
　　10.1.5聚類算法類型
　10.2相似性度量
　　10.2.1距離度量相似性
　　10.2.2相關(guān)系數(shù)度量相似性
　10.3原型聚類算法介紹
　　10.3.1K均值聚類分析算法介紹
　　10.3.2其他原型聚類算法介紹
　10.4K均值聚類分析算法的優(yōu)化
　　10.4.1后處理
　　10.4.2二分K均值聚類分析算法
　　10.4.3K均值++聚類分析算法
　10.5K均值聚類分析算法的代碼復(fù)現(xiàn)
　　10.5.1K均值聚類分析算法流程
　　10.5.2Python代碼
　10.6聚類分析算法實(shí)例應(yīng)用
　　10.6.1鳶尾花數(shù)據(jù)集聚類代碼
　　10.6.2效果展示
　10.7聚類性能度量
　　10.7.1外部指標(biāo)
　　10.7.2內(nèi)部指標(biāo)
　10.8K均值聚類分析算法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)
　本章小結(jié)
　本章習(xí)題
第11章 主成分分析
　11.1基礎(chǔ)知識(shí)
　　11.1.2與主成分分析相關(guān)的數(shù)學(xué)概念
　　11.1.3主成分分析的關(guān)鍵問(wèn)題
　11.2主成分分析的基本原理
　　11.2.1主成分獲取的理論基礎(chǔ)
　　11.2.2主成分的線性組合
　　11.2.3主成分的求解過(guò)程
　　11.2.4主成分的算法描述
　11.3主成分的作用與用途
　　11.3.1主成分的作用
　　11.3.2主成分的用途
　11.4主成分分析應(yīng)用舉例
　　11.4.1降維處理
　　11.4.2相關(guān)系數(shù)矩陣與協(xié)方差矩陣結(jié)果對(duì)比
　11.5主成分分析的Python代碼實(shí)現(xiàn)
　11.6主成分分析的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)
　　11.6.1優(yōu)點(diǎn)
　　11.6.2缺點(diǎn)
　本章小結(jié)
　本章習(xí)題
參考文獻(xiàn)

主編信息

孫玉榮，中南林業(yè)科技大學(xué)副教授。

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