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Python數據挖掘技術

以CRISP行業標準流程為指導
  • 類　　別：大數據與云計算
  • 書　　名：Python數據挖掘技術
  • 主　　編：孫玉榮 張佳
  • 定　　價：49.8
  • 開　　本：大16開
  • 印刷方式：雙色
  • 頁　　數：244
  • 時　　間：2023年8月
  • 出  版  社：上海交通大學出版社
  • 書　　號：978-7-313-29113-4

內容摘要

        本書主要介紹數據挖掘的基本技術和應用，全書共分11章，主要內容包括數據挖掘概述、Python數據挖掘基礎、數據獲取與預處理技術、數據可視化、關聯規則、決策樹算法、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算機類、工商管理類相關專業數據挖掘課程的教材，也可作為數據分析與挖掘技術人員的參考用書。

目錄

第1章 數據挖掘概述
　1.1數據治理
　　1.1.1數據儲量
　　1.1.2各國數據治理的戰略地位
　1.2數據挖掘與機器學習
　　1.2.1兩者概念區分
　　1.2.2兩者間的聯系
　1.3數據挖掘技術
　　1.3.1數據挖掘本質
　　1.3.2數據挖掘任務
　1.4數據挖掘過程模型
　　1.4.19步模型
　　1.4.2CRISP-DM模型
　1.5數據挖掘工具
　1.6模型構建中的幾個關鍵問題
　本章小結
　本章習題
第2章 Python數據挖掘基礎
　2.1搭建Python開發環境
　　2.1.1Python第三方庫介紹
　　2.1.2安裝Anaconda
　2.2Python數據類型
　　2.2.1數字類型
　　2.2.2序列容器
　　2.2.3非序列容器
　　2.2.4數據類型的嵌套
　2.3Python程序控制結構
　2.4NumPy科學計算包
　　2.4.1NumPy數據類型、視圖和副本
　　2.4.2NumPy數組基礎
　　2.4.3NumPy數組操作介紹
　2.5pandas數據分析包
　　2.5.1pandas核心數據結構——Series
　　2.5.2pandas核心數據結構——DataFrame
　　2.5.3數據分析操作基礎
　本章小結
　本章習題
第3章 數據獲取與預處理技術
　3.1數據
　　3.1.1數據定義
　　3.1.2數據分類
　3.2數據源
　　3.2.1數據庫數據
　　3.2.2數據倉庫數據
　　3.2.3事務數據
　　3.2.4數據矩陣
　　3.2.5圖狀結構數據
　　3.2.6時序數據
　　3.2.7其他類型數據
　3.3數據收集
　　3.3.1構造數據倉庫
　　3.3.2網絡爬蟲技術
　　3.3.3數據集網站
　3.4數據質量問題
　　3.4.1數據完整性問題
　　3.4.2異常數據
　　3.4.3數據的不一致
　　3.4.4多維度數據處理
　　3.4.5數據量太少
　　3.4.6數據量過多
　3.5數據預處理
　　3.5.1數據清洗
　　3.5.2數據集成
　　3.5.3數據變換
　　3.5.4數據歸約
　3.6數據安全
　　3.6.1數據安全的戰略地位
　　3.6.2數據霸權
　　3.6.3基礎數據界定
　　3.6.4責任和義務
  本章小結
　本章習題
第4章 數據可視化
　4.1數據可視化定義
　4.2常用的可視化工具
　4.3常見的可視化圖形
　　4.3.1散點圖
　　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數據可視化與數據挖掘
　4.5Python數據可視化簡介
　　4.5.1Python繪圖環境搭建
　　4.5.2Matplotlib繪圖操作方式
　　4.5.3matplotlib.pyplot模塊的繪圖程序設計方式
　　4.5.4Matplotlib圖層結構
　　4.5.5圖形繪制流程
　本章小結
　本章習題
第5章 關聯規則
　5.1關聯規則基礎知識
　　5.1.1基本概念
　　5.1.2數據的離散化
　5.2Apriori算法原理
　　5.2.1關聯規則的評價參數
　　5.2.2規則的分類
　　5.2.3Apriori算法中的兩個關鍵問題
　　5.2.4Apriori算法描述及其執行流程
　5.3Python應用案例
　　5.3.1應用案例代碼實現
　　5.3.2生成的規則
　　5.3.3關聯規則的價值衡量
　5.4關聯規則應用討論
　本章小結
　本章習題
第6章 決策樹算法
　6.1決策樹算法基礎知識
　　6.1.1基本概念
　　6.1.2構造決策樹的關鍵問題
　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算法的優缺點
　6.3決策樹的優化
　　6.3.1擬合能力和泛化能力
　　6.3.2剪枝策略介紹
　6.4決策樹模型性能評價
　　6.4.1混淆矩陣
　　6.4.2幾個常用評估指標的計算
　6.5ID3算法應用案例及Python代碼實現
　　6.5.1應用案例
　　6.5.2代碼實現
　本章小結
　本章習題
第7章 樸素貝葉斯分類算法
　7.1貝葉斯算法基礎知識
　　7.1.1貝葉斯決策理論
　　7.1.2先驗概率和后驗概率
　　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
　　7.2.2關鍵問題
　　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化
　　7.3.1不完全數據集
　　7.3.2連續型數值型屬性
　　7.3.3屬性之間的獨立性
　7.4算法的Python代碼實現
　　7.4.1準備工作
　　7.4.2先驗概率估計
　　7.4.3求出類條件概率并計算可能性
　　7.4.4構建分類器并進行檢驗
　7.5算法應用案例
　　7.5.1代碼實現
　　7.5.2可視化效果展示
　7.6樸素貝葉斯分類算法的優點和缺點
　　7.6.1優點
　　7.6.2缺點
　本章小結
　本章習題
第8章 邏輯回歸算法
　8.1回歸基礎知識
　　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邏輯回歸的關鍵問題
　　8.2.2算法核心內容
　8.3邏輯回歸算法的優化
　　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價
　8.5Python代碼實現
　8.6算法應用案例
　　8.6.1代碼實現
　　8.6.2可視化效果展示
　8.7邏輯回歸算法應用場景探討
　8.8邏輯回歸算法的優點和缺點
　本章小結
　本章習題
第9章 KNN算法
　9.1KNN算法基礎知識
　　9.1.1基本概念
　　9.1.2KNN算法的關鍵問題
　9.2KNN算法原理
　　9.2.1核心思想
　　9.2.2算法流程
　　9.2.3KD樹求解分類過程
　9.3基于KD樹的近鄰算法
　　9.3.1問題實例
　　9.3.2算法實現
　9.4KNN算法的優缺點及其改進
　　9.4.1優點
　　9.4.2缺點
　　9.4.3改進
　9.5KNN算法的應用場景
　本章小結
　本章習題
第10章 聚類分析算法
　10.1聚類分析算法基礎知識
　　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聚類分析的關鍵問題
　　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相關系數度量相似性
　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現
　　10.5.1K均值聚類分析算法流程
　　10.5.2Python代碼
　10.6聚類分析算法實例應用
　　10.6.1鳶尾花數據集聚類代碼
　　10.6.2效果展示
　10.7聚類性能度量
　　10.7.1外部指標
　　10.7.2內部指標
　10.8K均值聚類分析算法的優點和缺點
　本章小結
　本章習題
第11章 主成分分析
　11.1基礎知識
　　11.1.2與主成分分析相關的數學概念
　　11.1.3主成分分析的關鍵問題
　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
　　11.2.2主成分的線性組合
　　11.2.3主成分的求解過程
　　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主成分分析應用舉例
　　11.4.1降維處理
　　11.4.2相關系數矩陣與協方差矩陣結果對比
　11.5主成分分析的Python代碼實現
　11.6主成分分析的優點和缺點
　　11.6.1優點
　　11.6.2缺點
　本章小結
　本章習題
參考文獻

主編信息

孫玉榮，中南林業科技大學副教授。

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