Python数据分析与挖掘经典案例实战 [问题点数:0分]

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Python数据分析案例合集
案例一、利用税务数据分析美国人群收入情况
Python数据分析入门实战项目
数据初探 首先导入要使用的科学计算包numpy,pandas,可视化matplotlib,seaborn,以及机器学习包sklearn。 二手房数据下载地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1GGIbAf2ySdNOj9Hf9km-Pg 密码:f7am import pandas as pd import numpy as np import seaborn as s...
【第二期】Python数据分析与挖掘经典案例实战
在大数据时代,数据的重要性显得越来越重要,Python作为一门优秀的编程语言,用于处理数据也非常方便,并且数据的可视化处理功能也非常强大,本课程将由CSDN与韦玮老师联合推出,在这一门课程中,将使用Python3一步一步讲解数据分析与<em>挖掘</em>的知识,并且全程采用<em>实战</em>案例教学,让学员可以从实际场景中学习Python数据分析与<em>挖掘</em>。
python数据分析挖掘实战数据及源码
《<em>python数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>》随书数据和源码,原网站还得注册,下载速度超慢,还是CSDN速度快。
《Python数据分析与挖掘实战》第10章(下)——DNN
本文是基于《Python数据分析与<em>挖掘</em><em>实战</em>》的<em>实战</em>部分的第10章的数据——《家用电器用户行为分析与事件识别》做的分析。接着前一篇文章的内容,本篇博文重点是处理用水事件中的属性构造部分,然后进行构建模型分析。1 属性构造    由文中可知:需要构造的属性如下:    热水事件起始数据编号、终止数据编号、开始时间(begin_time)、根据日志判断是否为洗浴(1表示是,0表示否)、洗浴时间点、总用水...
2017年数据分析与机器学习实战经典案例全套高清视频教
课程特点:                1. 通俗易懂,快速入门对机器学习经典算法结合数学推导进行形象解释,实例演示。2. Python主导,实用高效使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库作为课程核心工具。3. 案例为师,<em>实战</em>护航基于真实数据集,从零开始结合Python工具与机器学习算法完成整个案例<em>实战</em>。4. 持续更新,一劳永逸Python数据分析与机器学习课程会支持更新下去,逐步加...
python数据分析挖掘实战》张良均等 源码code
《<em>python数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>》源码nn原书code有一些问题,第三-五章进行Debug后放在Github仓库地址:nnn https://github.com/amos-hsu/data-analysisnnnclone:nnnn$git clone https://github.com/amos-hsu/data-analysis.gitnn欢迎提出意见!...
【利用python进行数据分析】准备与实例(一)
我已经分享了本书的ipynb,所以跟着我一起来实验吧。如果你不懂怎么打开ipynb格式的文件,那也没关系,anaconda3让一切变得更简单(我像是打广告的)。安装玩anaconda之后,我们在开始里就可以找到它的文件夹,里面有一个Jupyter Notebook,就是它了。点开之后,弹出cmd的黑窗口,接着浏览器弹出网页,那么就启动成功了(这里别去关掉cmd的黑窗口,最小化就行),它的主页一般定...
Python数据分析实战
“学习pandas和matplotlib的很好的专业入门材料。” “书如其名,内容充实、实用,例子有趣吸引人。如果你想利用Python进行数据分析的话,这本书很合适。” 了解Python在信息处理、管
python做数据分析实例
本文用到的数据在评论区留下邮箱即可。 本文通过对美国枪杀数据的探索,综合运用python做一些数据的提取和统计
分享《Python数据分析与挖掘实战(张良均等)》中文PDF+源代码
下载:https://pan.baidu.com/s/1DvvGSkHVc7aIs-sbAQykog《Python数据分析与<em>挖掘</em><em>实战</em>(张良均等)》PDF+源代码PDF,352页,带书签。配套数据与源代码。10余位数据<em>挖掘</em>领域资深专家和科研人员,10余年大数据<em>挖掘</em>咨询与实施经验结晶。从数据<em>挖掘</em>的应用出发,以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业...
Python数据分析与挖掘实战第五章笔记之决策树
#决策树算法分类:n# 1、ID3算法:其核心是在决策树的各级节点上,使用信息增益方法作为属性的选择标准,来帮助确定生成每个节点时所应采用的合适属性n# 2、C4.5算法:是使用信息增益率来选择节点属性,ID3只适用于离散的属性描述,而C4.5既能够处理离散的描述属性,也可以处理连续的描述属性n# 3、CART算法:是一种十分有效地非参数分类和和i回归方法,通过构建树、修剪树、评估树来构建一个二叉...
《Python数据分析与挖掘实战》配套资源【完整版】..txt
本资源是《Python数据分析与<em>挖掘</em><em>实战</em>》配套资源,包含源数据和代码。 本书共15章,分两个部分:基础篇、<em>实战</em>篇。基础篇介绍了数据<em>挖掘</em>的基本原理,<em>实战</em>篇介绍了一个个真实案例,通过对案例深入浅出的剖析,使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据<em>挖掘</em>项目经验,同时快速领悟看似难懂的数据<em>挖掘</em>理论。读者在阅读过程中,应充分利用随书配套的案例建模数据,借助相关的数据<em>挖掘</em>建模工具,通过上机实验,以快速理解相关知识与理论。 如果分享链接失效,请留言告知,会补上。
Python数据分析与挖掘实战代码纠错 代码5-1
介绍回归分析是确定预测属性(数值型)与其他变量间相互依赖的定量关系最常用的统计学方法。 逻辑回归是概率型非线性回归,有2分类和多分类。2分类就是y的取值为0,1 即是 或 否 。 逻辑回归本质还是一种线性模型,筛选出来的变量与结果有比较强的线性关系,非线性关系的筛选方法有决策树,神经网络等。 在运行<em>python数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>代码5-1时,调试不同出现以下错误:经测试,参数不匹配引起的错误。修改...
《Python数据分析与挖掘实战》第7章——kmeans
本文是基于《Python数据分析与<em>挖掘</em><em>实战</em>》的<em>实战</em>部分的第七章的数据——《航空公司客户价值分析》做的分析。旨在补充原文中的细节代码,并给出文中涉及到的内容的完整代码。 1)在数据预处理部分增加了属性规约、数据变换的代码2)在模型构建的部分增加了一个画出雷达图的函数代码1 背景与目标分析    此项目旨在根据航空公司提供的数据,对其客户进行分类,并且比较不同类别客户的价值,为能够更好的为客户提供个性...
python数据分析挖掘实战 逻辑回归代码勘误
不气不气就不气,发现这本书的代码真的是错误多啊,但是理解思路就可以了,学习本来就是不断改错的过程啊nn在运行源代码时,报错nnnn感觉是下标越界的样子,后来发现,,原来源代码筛选特征时整体的数据,所以只要把最后一列数据drop掉就好了。。。nn修改后的代码在此nn nnnn好了,完美解决 ,看一眼结果吧nn...
《Python数据分析与挖掘实战》第12章(中)——协同推荐
   本文是基于《Python数据分析与<em>挖掘</em><em>实战</em>》的<em>实战</em>部分的第12章的数据——《电子商务网站用户行为分析及服务推荐》做的分析。由于此章内容很多,因此,分为三个部分进行分享——数据探索(上)、数据预处理(中)、模型构建(下)本文是继前一篇文章,进行的工作。本文是“数据预处理(中)”部分1 数据清洗1.1 查看各个需要删除的规则包含的信息# 删除规则1:统计中间类型网页(带midques_关键字)#...
《Python数据分析与挖掘实战》笔记(三):数据探索
1.数据质量分析n主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据,包括缺失值,异常值,不一致值,重复数据及特殊符号数据nnnn缺失值,包括记录缺失和记录的某字段缺失等n产生原因:无法获取、遗漏、属性值不存在;n影响:有用信息缺乏、不确定性加重、不可靠n处理:删除、补全、不处理nn异常值,不合常理的数据,剔除可消除不良影响,分析可进行改进。异常值分析也称离群点分析。n常用的分析方法:简
Python数据分析与挖掘实战挖掘建模
常用的分类与预测算法rn1回归模型分类rn1线性回归---自变量因变量线性关系,最小二乘法求解rn2非线性回归--自变量因变量非线性关系,函数变换为线性关系,或非线性最小二乘方法求解rn3logistic回归--因变量一般有1和0两种取值,将因变量的取值范围控制再0-1范围内rn4岭回归--自变量之间具有多重共线性rn5主成分回归--自变量之间具有多重共线性rn一般自变量和因变量之间存在线性关系的
python数据分析挖掘实战 第六章 拓展思考
企业偷漏税识别模型n1、数据探索 n偷漏税企业分布n首先生成dataimport pandas as pdninputfile = r'E:\Download\百度云\图书配套数据、代码\chapter6\拓展思考\tax.xls'ndata = pd.read_excel(inputfile,index_col=0)通过以下代码获得各类销售模式中异常比率:t = pd.DataFrame(data
Python数据分析与挖掘实战代码纠错 代码3-3
欢迎使用Markdown编辑器写博客本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来,用它写博客,将会带来全新的体验哦:nMarkdown和扩展Markdown简洁的语法n代码块高亮n图片链接和图片上传nLaTex数学公式nUML序列图和流程图n离线写博客n导入导出Markdown文件n丰富的快捷键n快捷键n加粗 Ctrl + B n斜体 Ctrl + I n引用 Ctrl
python数据分析挖掘实战 第七章 拓展思考
流失客户分类模型n1 数据预处理n如果动手做过的人可能面临的第一个问题就是,这数据读进pandas怎么弄编码结果都是错的。如果你存在这样的问题,那么我建议你使用NotePad++载入文件以后,改成无BOM的UTF-8编码,然后就可以正常读取了。n数据预处理部分 n根据书上的条件,预处理需要分以下几条: n1、老客户:飞行次数大于6次 n2、已流失客户:第二年飞行次数’L1Y_Flight_Count
python数据分析挖掘实战 第九章 拓展练习
这一章的拓展练习感觉是比较简单的。基本上没有太多让人纠结的地方。没有特征提取和数据规约,让事情简单了不少。当然不包括写出C4.5的决策树,我也没有那么写。n读取数据,划分训练集和测试集,不用多说。 虽然题目要求的使用决策树,不过我依然使用了SVC做了一次。很巧合的是,同样也是要把train放大,我这里放大了30倍,但好像这不是我测试中效果最好的一次,不过就这一把,有兴趣各位可以再试。结果如下: n这
Python数据分析与挖掘实战学习资料
Python数据分析与<em>挖掘</em><em>实战</em>PDF:https://download.csdn.net/download/weixin_42859280/11253696rn包含全部代码的:https://download.csdn.net/download/weixin_42859280/11253667rnOKrn学习愉快!rnrn...
python数据分析挖掘实战数据离散化代码勘误
在运行梳理的代码时,发现了许多错误,经过不懈努力,终于跑通了代码nn发现在跑源代码时,会出现如下错误nnnnnn只有可能是这里出了问题,所以我将data改为了数组形式。然后又报错nnnn所以将sort改为了sort_values()结果又出现了新错误nnnn然后只能修改为nnnn nn好了,终于出结果了nnnnnn...
《Python数据分析与挖掘实战》第15章——文本挖掘
本文是基于《Python数据分析与<em>挖掘</em><em>实战</em>》的<em>实战</em>部分的第15章的数据——《电商产品评论数据情感分析》做的分析。旨在回顾对评论文本数据的处理和建模方法。1 <em>挖掘</em>背景与目标    对京东平台上的热水器评论进行文本<em>挖掘</em>分析,<em>挖掘</em>建模如下:1)分析某一个品牌热水器的用户情感倾向2)从评论文本中<em>挖掘</em>出该品牌热水器的优点和不足3)提炼不同品牌热水器的卖点2 数据探索与预处理2.1 数据筛选# -*- cod...
Python 数据分析与挖掘实战 带注释源码
Python 数据分析与<em>挖掘</em><em>实战</em> 带注释源码
《Python数据分析与挖掘实战》第6章——LM+CART
本文主要是对《Python数据分析与<em>挖掘</em><em>实战</em>》中的第6章——电力窃漏电用户自动识别数据进行的分析。旨在补充原文中的细节代码,并给出文中涉及到的内容的完整代码。1 背景与目标分析    通过电力系统采集到的数据,提取出窃漏电用户的关键特征,构建窃漏电用户的识别模型。以实现自动检查、判断用户是否是存在窃漏电行为。2 数据探索分析及数据预处理2.1 数据特征分析根据文中表6-4及6-5的用电电量数据,进...
《Python数据分析与挖掘实战》第12章(上)——协同推荐
本文是基于《Python数据分析与<em>挖掘</em><em>实战</em>》的<em>实战</em>部分的第12章的数据——《电子商务网站用户行为分析及服务推荐》做的分析。旨在补充原文中的细节代码,并给出文中涉及到的内容的完整代码。在作者所给代码的基础上增加的内容包括: 1)原书中所分析的内容中缺少的代码我都已经实现了 2)实现了协同过滤推荐结果展示; 3)实现了按照流行度推荐以及随机推荐; **备注:原书中的数据保存在test.sql文件中,该...
《Python数据分析与挖掘实战》第12章(下)——协同推荐
本文是基于《Python数据分析与<em>挖掘</em><em>实战</em>》的<em>实战</em>部分的第12章的数据——《电子商务网站用户行为分析及服务推荐》做的分析。由于此章内容很多,因此,分为三个部分进行分享——数据探索(上)、数据预处理(中)、模型构建(下)本文是继前一篇文章,进行的工作。本文是“模型构建(下)”部分本文将介绍三种推荐:基于物品的协同过滤推荐、随机推荐、按照流行度推荐# 读取数据库数据——模型数据1——婚姻数据(1682...
Python数据分析与挖掘实战第五章笔记之聚类分析
#聚类分析:n# 聚类分析是在没有给定划分类别的情况下,根据数据相似度进行样本分组的一种方法。可以建立在无类标记的数据上,是一种非监督的学习算法。划分原则是组内距离最小化,组间距离最大化。n# 常用的聚类方法:n# 1、划分方法:K-Means(K均值),K-Medoids(K-中心点),Clarans算法n# 2、层次分析方法:BIRCH算法(平衡迭代规约和聚类),CURE算法(代表点聚类),C...
Python数据分析与挖掘实战学习笔记(一)
数据预处理1.     数据清洗(1)缺失值处理三种方法:删除记录、数据插补、不处理常见插补方法:均值/中位数/众数插补、使用固定值/期望值、回归方法(根据已有数据和其他与其有关变量等建立拟合模型来预测)、插值法(利用已知点建立合适的插值函数,如拉格朗日函数)我们以餐厅销量数据为例,使用拉格朗日插值法进行缺失值处理 ,使用缺失值前后各5个未缺失数据参与建模,得出结果如下。应用拉格朗日插值法代码如下...
python 数据分析与挖掘实战
Python代码学习与<em>挖掘</em><em>实战</em>,可以学习多一门语言和技术
Python数据分析与挖掘实战代码纠错 代码5-3
<em>python数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>第五章<em>挖掘</em>建模例5-3神经网络算法预测销量高低神经网络散发预测销量高低#-*- coding: utf-8 -*-#使用神经网络算法预测销量高低import pandas as pd#参数初始化inputfile = '../data05/sales_data.xls'data = pd.read_excel(inputfile, index_col = u'序号')...
Python数据分析与挖掘实战第三章笔记之数据特征分析
#3.2数据特征分析(分布分析,对比分析,统计量分析,周期性分析,贡献度分析,相关性分析 )n#分布分析:能解释数据的分布特征和分布类型。定量数据:绘制频率分布表,频率分布直方图,茎叶图。定性数据:绘制饼图,条形图。n# 对比分析:是指把两个相互联系的指标进行比较,从数量上展示和说明研究对象规模的大小,水平的高低,适用于指标间的横纵向比较,时间序列的比较分析。n# 对比分析主要有:绝对数比较,相对...
局域网多用户通信
基于TCP/IP的网络通信技术实现了面向连接的用户与服务器间点对点异步通信,本代码在该基础上应用了多线程以及共享数据结构技术,使网络服务器具有了多用户间数据转发的功能,进而解决了局域网多用户间的通信问题。 使用时先建立ODBC,Server与ChatServer先运行,然后运行Client
python数据分析挖掘实战+python金融大数据分析 pdf下载
该压缩包包括<em>python数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>和python金融大数据分析的pdf资料。
python数据分析挖掘实战第六章拓展思考题
拓展思考题是汽车是否偷漏税识别问题。查看数据后进行以下分析1、数据探索对数据进行简单分析,看销售模式和销售类别对偷漏税是否有影响import pandas as pdnimport matplotlib.pyplot as pltnplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']nplt.rcParams['axes.unicode_minus'] ...
python数据分析挖掘实战-第五章神经网络算法
我用的Keras版本为2.2.0,部分参数有变化,再参考Keras文档后,进行修改,得出结果。仅供参考。import pandas as pdnfrom keras.models import Sequentialnfrom keras.layers.core import Dense, Activationnfrom cm_plot import *nimport pandas as pdnim...
数据挖掘python数据分析挖掘实战
第一章-数据<em>挖掘</em>基础一、过程1、确定目标2、数据取样:随机取样、等距取样、分层取样、从起始顺序取样、分类抽样3、数据探索:异常值分析、缺失值分析、相关性分析和周期分析4、数据预处理:数据筛选、数据变量转换、缺失值处理、坏数据处理、数据标准化、主成分分析、属性选择、物选择规约5、数据建模:model(分类、聚类、关联规则、时序模式或者智能推荐)6、模型评价:找出最好的模型二、数据<em>挖掘</em>建模工具(sas...
《Python数据分析与挖掘实战》第9章——svm
本文是基于《Python数据分析与<em>挖掘</em><em>实战</em>》的<em>实战</em>部分的第9章的数据——《基于水色图像的水质评价》做的分析。旨在补充原文中的细节代码,并给出文中涉及到的内容的完整代码。在作者所给代码的基础上增加的内容包括: 1)数据预处理部分:切割图片、使用颜色矩方法进行特征提取 2)画混淆矩阵图备注:水质图像的下载链接:http://pan.baidu.com/s/1geRwH4v 密码:7n721 背景与目标...
《Python数据分析与挖掘实战》第8章——Apriori关联规则
本文是基于《Python数据分析与<em>挖掘</em><em>实战</em>》的<em>实战</em>部分的第八章的数据——《中医证型关联规则<em>挖掘</em>》做的分析。旨在补充原文中的细节代码,并给出文中涉及到的内容的完整代码。主要有:1)将原始数据按照聚类结果进行标记类别1 背景与目标分析    此项目旨在根据相关数据建模,获取中医证素与乳腺癌TNM分期之间的关系。2 数据预处理2.1 数据变换2.1.1 数据离散化datafile = 'data.xls...
python数据分析挖掘实战-4
数据预处理n         1数据清洗n                  1.1缺失值处理n                  1.2异常值处理n                          删除n                          视为缺失值n                          平均值修正
python数据分析挖掘实战之张良均之第五章代码
这是数据分析与<em>挖掘</em><em>实战</em>第五章的代码和数据,需要的同学可以下载查看一下,如果需要电子书籍的可以购买后下方评论留言,会发到邮箱
2017年数据分析与机器学习实战经典案例全套高清视频教程
2017年数据分析与机器学习<em>实战</em>到<em>经典案例</em>全套高清视频教程2017年数据分析与机器学习<em>实战</em>到<em>经典案例</em>全套高清视频教程
《Python数据分析与数据挖掘实战》第九章学习——支持向量机
第九章主要是对支持向量机(SVM)的应用,应用领域是水质评价,即利用支持向量机对图像数据进行训练,从而对水质类别进行分类。 n关于支持向量机的理论内容,支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)这篇文章讲得非常详细,博主主要对书中的<em>实战</em>部分进行整理。 n首先,对数据进行导入,并构造特征和标签。 n代码如下:nnnn#-*- coding:utf-8 -*-nimport pandas as pd
菜鷄日記——《Python数据分析与挖掘实战》实验6-1 拉格朗日插值法
实验6-1 拉格朗日插值法nn题目描述:用拉格朗日插值法对missing_data.xls中表格的空值进行填补。nnn# p1, lab6n# Fill all of the null values with Lagrange's interpolationn# Data file name is &quot;missing_data.xls&quot;nnnimport pandas as pdnfrom scip...
Python数据分析与挖掘实战第五章笔记之人工神经网络
#人工神经网络是模拟生物神经网络进行信息处理的一种数学模型。人工神经元是人工神经网络操作的基本信息处理单位。n# 人工神经网络的学习也称为训练,指的是神经网络在收到外部环境的刺激下调整神经网络的参数,使神经网络以一种新的方式对外部环境做出反应的一个过程。n# 在分类与预测中,人工神经网络主要使用指导的学习方式,即根据给定的训练样本,调整人工神经网络的参数以使网络输出接近于已知的样本类标记或其他形式...
《Python数据分析与挖掘实战》第11章——时间序列
本文是基于《Python数据分析与<em>挖掘</em><em>实战</em>》的<em>实战</em>部分的第11章的数据——《应用系统负载分析与磁盘容量预测》做的分析。旨在补充原文中的细节代码,并给出文中涉及到的内容的完整代码;在作者所给代码的基础上增加的内容包括:  1)数据探索时画C盘/D盘已使用空间的时序图,并根据自相关和偏相关图判定平稳性,确定了所用模型是采用ARMA或者ARIMA,而不是AR或者MA;2)模型构建构建基于ARIMA或者A...
python数据分析挖掘之聚类kmeans算法
聚类不指定类别进行分类nn(划分(分裂)法,层次分析法、密度分析法)、网格法、模型法nn    Kmeans算法属于分裂法nn随机选择k各点作为聚类中心n 计算各个点到这K个点的距离  n 将对应的点聚到与它最近的这个聚类中心n 重新计算聚类中心n 比较当前聚类中心与前一次聚类中心,如果是同一个点,得到聚类结果,若不同的点,则重复2-5nKmeans算法实现代码:nnn#kmeans算法n'''n...
《Python数据分析与数据挖掘实战》第十五章学习——文本分析
本章主要<em>实战</em>目的是对京东平台上的热水器评论进行文本<em>挖掘</em>分析,包括分析其用户情感倾向、从评论文本中<em>挖掘</em>出该品牌热水器的优点与不足和提炼不同品牌热水器的卖点。 n本文主要包括以下几个部分:nnn评论数据抽取n评论预处理n模型准备n模型构建n总结nnnnn评论数据抽取nn评论数据抽取旨在选择某一个具体品牌进行评论分析,按照书中步骤选择抽取美的品牌的评论数据。 n代码如下:nnnnimport panda
《Python数据分析与挖掘实战》第六章学习—CART决策树+神经网络(窃漏电用户识别)
本文是对《Python数据分析与<em>挖掘</em><em>实战</em>》<em>实战</em>篇第一部分——电力窃漏电用户自动识别中上机实验的一个记录。 n实验分为两个部分:nnn利用拉格朗日插值法进行缺失值的补充n构建分类模型对窃漏电用户进行识别nnn第一部分:利用拉格朗日插值法进行缺失值的补充nn**(1)拉格朗日插值法公式理解**nn本书中,缺失值处理所用的方法是拉格朗日插值法。因此,在应用之前,本人先去查阅了拉格朗日插值法的相关资料,对
Python3数据分析与挖掘建模实战视频教程 包含相关电子书和随堂代码
 第1章 课程介绍本章首先介绍本课程是什么,有什么特色,能学习到什么,内容如何安排,需要什么基础,是否适合学习这门课程等。然后对数据分析进行概述,让大家对数据分析的含义和作用有一个整体的认知,让大家对自己接下来要做的事情,有一个基本的概念与了解。...第2章 数据获取数据从哪里来?怎么来?这一章,我们会介绍数据获取的一般手段。主要包括数据仓库、抓取、资料填写、日志、埋点、计算等手段。同时,我们也会...
python数据挖掘与分析实战 第5章 一处错误
1. n f = export_graphviz(dtc,feature_names=data.columns, out_file = f)是data的columns2.加入中文的问题,一定要先把内容保存为UTF-8格式
《Python数据分析与数据挖掘实战》第十三章学习——预测
这一章内容是对财政收入的影响因素进行分析,并构建预测模型。 n本章数据比较清楚,几乎不用做清洗工作,主要工作都在模型构建上,中间涉及到的算法有Lasso算法的改进算法——Adaptive-Lasso、书中自己编写的灰色预测、神经网络。 n书中对财政地方收入、增值税、营业税、政府基金收入等都做了预测,但每一个预测所用模型和构建过程都类似,因此本文只选择财政地方收入作为例子进行整理。 n本文主要分为以
学习笔记之《python数据分析挖掘实战》第五章挖掘建模(五)离群点检测
文章目录欢迎购买正版书籍<em>挖掘</em>建模nn欢迎购买正版书籍n豆瓣评价:Python数据分析与<em>挖掘</em><em>实战</em>n作者: 张良均 / 王路 / 谭立云 / 苏剑林n出版社: 机械工业出版社n<em>挖掘</em>建模n经过数据探索和数据预处理,得到了可以直接建模的数据。根据<em>挖掘</em>的目标和形式可以建立分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式和偏差检测等模型,帮助企业提取数据中蕴含的商业价值,提高企业竞争力。nn...
《Python数据分析与挖掘实战》笔记(五):数据建模
分类与预测nn主要分类与预测算法nnn回归分析 确定预测值与其他变量关系。线性、非线性、Logistic、岭回归、主成分回归等nn决策树 自顶向下分类nn人工神经网络 用神经网络表示输入与输出之间的关系nn贝叶斯网络 又称信度网络,是不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一nn支持向量机 将低维非线性可分转化为高维线性可分进行分析nnnnnn主要回归模型分
python数据分析挖掘实战-第六章拓展偷漏税用户识别
第六章分别使用了LM神经网络和CART 决策树构建了电力窃漏电用户自动识别模型,章末提出了拓展思考--偷漏税用户识别。第六章及拓展思考完整代码https://github.com/dengsiying/Electric_leakage_users_automatic_identify.git项目要求:汽车销售行业在税收上存在多种偷漏税情况导致政府损失大量税收。汽车销售企业的部分经营指标能在一定程度...
《Python数据分析与数据挖掘实战》第十二章学习——数据库连接+推荐
本章是对推荐算法进行python<em>实战</em>,也是第一次用到较大的数据集,利用python对数据库进行连接。 n本文主要分为以下几个部分:nnn数据库连接n逐块统计n数据清洗n数据转换n网页分类n模型构建n总结nnnnn数据库连接nn在python里,数据库连接主要需要SQLALchemy和PyMySQL,安装完所需的库就可以利用pandas直接read_sql()。 n在此之前,需要先将本章所需的数据集
《Python数据分析与挖掘实战》第八章学习-关联规则Apriori
《Python数据分析与<em>挖掘</em><em>实战</em>》这本书其实已经在暑假结束的时候就已经基本上过了一遍,但是却一直没有坚持着记录。最近几天想着将之前的学习内容整理一遍,因此,再做记录。 n全文分为以下三个部分:nnnApriori算法nApriori的python实现n总结nnnApriori算法nn首先先对Apriori算法的理论知识进行梳理。由于《Python数据分析与<em>挖掘</em><em>实战</em>》主要针对<em>实战</em>,因此,对理论部分阐
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python数据分析挖掘实战 决策树预测销量高低
按照源代码编写会出现以下错误nnnn后来发现是因为源代码在截取数据时将属性值转为了矩阵,所以我们不要转,就可以成功运行nn
《Python数据分析与挖掘实战》第13章——回归+DNN
本文是基于《Python数据分析与<em>挖掘</em><em>实战</em>》的<em>实战</em>部分的第13章的数据——《财政收入影响因素分析及预测模型》做的分析。旨在补充原文中的细节代码,并给出文中涉及到的内容的完整代码。在作者所给代码的基础上增加的内容包括: 1)探索了灰色预测的原理 2)画出预测结果图3)由于书中使用的是AdaptiveLasso,但是没有找到该函数,所以采用了其他变量选择模型1 <em>挖掘</em>背景及目标    根据1994-20...
学习笔记之《python数据分析挖掘实战》第六章电力窃漏电用户自动识别
文章目录欢迎购买正版书籍nn欢迎购买正版书籍n豆瓣评价:Python数据分析与<em>挖掘</em><em>实战</em>n作者: 张良均 / 王路 / 谭立云 / 苏剑林n出版社: 机械工业出版社n参考源码:《<em>python数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>》的代码笔记nn...
Python数据分析与挖掘实战第三章笔记之数据质量分析
# 3.1数据质量分析n# 数据质量分析主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据(缺失值,异常值,不一致的值,重复数据及含有特殊符号的数据)n# 缺失值:使用简单的统计分析可以得到含有缺失值的属性的个数,以及每个属性的未缺失数,缺失数与缺失率等。对于缺失值处理分为删除存在缺失值的记录,对可能的值进行插补和不处理。n# 异常值也称为离群点。简单的描述性统计,查看哪些数据是不合理的,常用的统计量是最大值...
《Python数据分析与挖掘实战》第14章——层次聚类
本文是基于《Python数据分析与<em>挖掘</em><em>实战</em>》的<em>实战</em>部分的第14章的数据——《基于基站定位数据的商圈分析》做的分析。旨在补充原文中的细节代码,并给出文中涉及到的内容的完整代码。在作者所给代码的基础上增加的内容包括: 1)探索了不同的method取值而画出的谱系聚类图的不同1 <em>挖掘</em>背景及目标    从某通信运营商提供的特定接口解析得到用户的定位数据。利用基站小区的覆盖范围作为商圈区域的划分,归纳出商圈...
Python数据分析与挖掘实战——第二章
python基本操作nn1. for i in range( a, b, c) a为首项 c为公差 不超过b-1nn2. 行内函数nnnf = lambda x:x+2 定义f(x) = x+2nng = lambda x,y:x+ynn3. 数据结构——list tuple dictionary setnnlist/tuplen列表可以被修改,元组不可以nn列表是=[] 元组是=()...
python数据分析挖掘实战—聚类算法对比
#-*-coding:utf-8-*-nimport numpy as npnimport matplotlib.pyplot as pltnfrom sklearn import datasetsnnx1,y1=datasets.make_circles(n_samples=5000,factor=.6,noise=0.05)nnx2,y2=datasets.make_blobs(n_sampl
python数据分析与机器学习实战200集视频教程
<em>python数据分析</em>与机器学习唐宇迪老师全套教学视频1-200集,资料包括有课件、程序、数据。非常推荐学习。
python数据分析挖掘实战》笔记-3.1代码问题
问题今天看到《<em>python数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>》这本书的第三章的第一份代码,照着书上的代码敲了一遍,发现在异常值处理的部分会报错。x = p['fliers'][0].get_xdata()ny = p['fliers'][0].get_ydata()报错信息:TypeError: 'AxesSubplot' object is not subscriptable解决方案解决的方法很简单,只需在使用D
《Python数据分析与挖掘实战》笔记(四):数据预处理
数据预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据交互和数据规约nnnnnnn数据清洗:删除原始数据集中的无关数据、重复数据、平滑噪声数据,处理缺失值、异常值等nn①缺失值处理nn删除记录、数据插补、不处理nnn常用插补方法nnn均值/中位数/众数 根据属性值类型,取均值、中位数、众数进行插补nn使用固定值 将缺失属性用常量替代nn最近邻插补法 在记录中找到与缺失
python数据分析挖掘实战
<em>python数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>学习nn文章标签:<em>python数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>nn个人分类:学习分享nn文章类型:原创  nn博客分类:云计算/大数据
第10章 训练多层神经网络的错误解决
我用的是win7 py36,在学习这本书第10章时,运行书中的源代码老是出错,这里记录一下.rn书中源代码是:rnrnimport numpy as npnimport pandas as pdnfrom pandas import DataFramenfrom pandas import Seriesnfrom numpy import nan as NAnnndatafile = 'D:\da
【A-006】python数据分析与机器学习实战-线性回归算法原理推导
线性回归算法原理推导nn线性回归nnn注意回归与分类问题的差别。回归的结果是一个完整的值,分类是是与否的问题。 特征值是怎么影响结果的。先进行一个假设,假设参数,参数反应的是数据对结果的影响,也称为权重系数,对最后的结果产生较大的影响。参数和数据进行组合最终拟合出一个平面。n偏置项和数据没有关系,对最后的结果产生较小的影响。对偏置项进行组合,使得原式保持不变,因此引入X0 参数,全部等于1。这也是...
Python数据分析与挖掘实战第五章笔记之时间序列分析
#时间序列分析:给定一个已被观测了的时间序列,预测该序列的未来值n# 时间序列算法:n# 1、平滑法:常用语趋势分析和预测,利用修匀技术,虚弱短期随机波动对序列的影响,使序列平滑化,根据平滑技术的不同,分为移动平均法和指数平滑法n# 2、趋势拟合法:把时间作为自变量,相应的序列观察值作为因变量,建立回归模型,根据序列的特征,可具体分为线性拟合和曲线拟合n# 3、组合模型:时间序列的变化主要受到长期...
《Python 数据分析与挖掘实战》第十五章 电商产品评论数据LDA主题模型、文本挖掘
一、分析方法与过程本次针对京东商城上的“美的”热水器的文本评论数据进行建模分析。本文进行基本的预处理、分词等操作后建立LDA主题模型,实现对文本评论数据的倾向性判断及信息<em>挖掘</em>分析。(1)利用爬虫进行数据采集(由于最近较忙,爬虫代码等空了再附上,暂且先用书中提供的数据进行建模),原始文本评论数据为将品牌为“美的”的一列评论抽取,另存为文本文件。代码如下(2)对数据进行基本处理,包括数据预处理、中文分...
Python数据分析与挖掘操作总结(持续更新...)
一.实现一个功能:1.求出平均值;2.并在其列筛选出其大于平均值的数;rn二.将分开的文件合并操作:rn三.排序rn四.找到多页面下的文章后,按照专栏名字进行对应,记录保存名字后的那些文章;rn五.实现某列的去重,只保留其中一行的数据内容:rn使用drop_duplicates方法来实现数据去重,实现方式如下:rntest = test.drop_duplicates(&amp;quot;标题&amp;quot;rnrn六.删除某一列中含有’万’字...
Python数据分析与挖掘实战第四章笔记之属性离散化
# 在一些分类算法中,要求数据是分类属性形式,这样,常常需要将连续属性变换成分类属性,即连续属性离散化n# 1、离散化过程:在数据的取值范围内设定若干个离散的划分点,将取值范围划分为一些离散化的区间,最后用不同的符号或者整数值代表落在每个子区间中的数据值。n# 2、离散化方法:n# (1)等宽法:将属性的值域划分成具有相同宽度的区间,区间的个数由数据本身的特点决定,或者由用户指定。n# (2)等频...
『Python数据分析与挖掘实战』第五章:挖掘建模
# coding:utf-8n"""nlogistic 回归, 自动建模n"""nimport pandas as pdnn# 参数初始化nfilename = r"C:\learning\DataMining\Book\Python_DataMining\Data\chapter5\demo\data\bankloan.xls"ndata = pd.read_excel(filename)nx
Python数据分析与挖掘实战第五章笔记之回归分析
#分类与预测:n# 分类:是一个构造分类模型,输入样本的属性值,输出对应的类别,将每个样本映射到先定义好的类别;分类模型建立在已有类标记的数据集上,模型在已有样本上的准确率可以方便计算。n# 分类两步:第一步是学习步,通过归纳分析训练样本集哎加你分诶模型得到分类规则;第二步是分类不,先用一直的测试样本集评估分类规则的准确率,如果准确率可以接受,则使用该模型对未知类标号的待测样本集进行预测。n# 预...
《Python数据分析与挖掘实战》第六章学习拓展——偷漏税用户识别
本文是继上一篇文章中上机实验之后的拓展思考部分的练习记录。此拓展思考部分主要目标是依据附件所提供的汽车销售企业的部分经营指标,来评估汽车销售行业纳税人的偷漏税倾向,建立偷漏税行为识别模型。 n本次拓展思考练习分以下几个步骤进行:nnn数据初步探索分析n数据预处理n模型选择与建立n模型比较nnn接下来将逐一进行记录。nnnn一 数据初步探索分析nn在这一部分,将对附件中所提供的数据进行初步研究,查看
python数据分析挖掘实战---基于水色图像的水质评价拓展训练
nnimport pandas as pdnfileTest ='chapter9/test.xls'ndataT =pd.read_excel(fileTest,encoding='utf-8') #读取数据,指定编码nn#将I II III IV V VI 转换为数字ndataT.loc[(dataT[u'空气等级']=='I'),u'空气等级']=1ndataT.loc[(dataT[u'空...
《Python数据分析与挖掘实战》笔记(一):数据挖掘基础
一、数据<em>挖掘</em>的基本任务n利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法,帮助企业提取数据中蕴含的商业价值,提升企业的竞争力。n二、数据<em>挖掘</em>建模过程nn定义<em>挖掘</em>目标:任务目标和完成效果n数据取样:相关性、可靠性、有用性n数据探索:数据质量分析、数据特征分析n数据预处理:数据筛选、数据变换、缺失值处理、坏数据处理、数据标准化,主成分分析、属性选择、数据规约等n挖
python数据分析与数据挖掘
本书是关于数据<em>挖掘</em>方面的经典书籍,使用python语言分析与实现,适初学者,大学生和相关工程开发人员的参考书。
Python数据分析实战 内利著.pdf 免费下载
n n n 网盘下载:nPython数据分析<em>实战</em> 内利著.pdfnnnnnnimage.pngnnn n nn
Python数据分析姊妹篇(附带源码和数据集合)
Python数据分析姊妹篇:Python数据分析与<em>挖掘</em><em>实战</em>和利用Python进行数据分析的电子档和源代码以及数据源。
python数据分析挖掘项目实战记录
python数据<em>挖掘</em>项目<em>实战</em>记录取自《Python数据分析与<em>挖掘</em><em>实战</em>》一书,整理各个项目中用到的数据处理方法:n数据预处理方法n建立模型方法n绘制图形n对于分类问题:用模型分类;混淆矩阵及其绘图;观测其ROC曲线; n对于聚类问题:划分类目数;获取划分类目中心;平行坐标系描述 (一)数据预处理的方法在获取数据之后,会发现一些数据值错误 n一、填补空值 n二、观察数据分布 n三、数据清洗,使数据值都合
python数据分析挖掘实战》第11章应用系统负载分析与磁盘容量预测的程序实现--时间序列分析
1.数据抽取nn本案列抽取的是2014-10-01到2014-11-16财务管理系统中某台服务器的磁盘的相关数据。在此要检验discdata.xls是否符合提取的要求。nnnimport pandas as pdnimport datetimenfrom pandas import Seriesndata=pd.read_excel(r'D:\file\book_pythonDADM\chapte...
产品评论大数据挖掘情感分析python版
产品评论大数据<em>挖掘</em>情感分析python版,带有python代码和数据。
学习笔记之《python数据分析挖掘实战》第三章数据探索
文章目录欢迎购买正版书籍nn欢迎购买正版书籍n豆瓣评价:Python数据分析与<em>挖掘</em><em>实战</em>n作者: 张良均 / 王路 / 谭立云 / 苏剑林n出版社: 机械工业出版社n参考源码:《<em>python数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>》的代码笔记nn...
【笔记】《Python数据分析与实战挖掘
《Python数据分析与<em>实战</em><em>挖掘</em>》 张良均基础篇书推荐:《用python做科学计算》扩展库 简介Numpy数组支持,以及相应的高效处理函数Scipy矩阵支持,以及相应的矩阵数值计算模块Matplotlib强大的数据可视化工具、作图库Pandas强大、灵活的数据分析和探索工具StatsModels 统计建模和计量经济学,包括描述统计、统计模型估计和推断Scikit-Learn支持回归、分类、聚类等的...
《Python数据分析与挖掘实战》学习笔记主成分分析(PCA)
一、简介nn主成分分析是一种用于连续属性的数据降维方法,它构造了原始数据的一个正交变换,新空间的基底去除了原始空间基底下数据的相关性,只需使用少数新变量就能够解释原始数据中的大部分变异。在应用中,通常是选出比原始变量个数少,能解释大部分数据中的变量的几个新变量,即所谓主成分,来代替原始变量进行建模。nn nn二、Python程序实现nn在Python中,主成分分析的函数位于Scikit-Learn...
Python 数据分析与挖掘实战
Python数据分析与<em>挖掘</em><em>实战</em>是10余位数据<em>挖掘</em>领域资深专家和科研人员,10余年大数据<em>挖掘</em>咨询与实施经验结晶。从数据<em>挖掘</em>的应用出发,以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线,深入浅出介绍Python数据<em>挖掘</em>建模过程,实践性极强。 本书共15章,分两个部分:基础篇、<em>实战</em>篇。基础篇介绍了数据<em>挖掘</em>的基本原理,<em>实战</em>篇介绍了一个个真实案例,通过对案例深入浅出的剖析,使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据<em>挖掘</em>项目经验,同时快速领悟看似难懂的数据<em>挖掘</em>理论。读者在阅读过程中,应充分利用随书配套的案例建模数据,借助相关的数据<em>挖掘</em>建模工具,通过上机实验,以快速理解相关知识与理论。 基础篇(第1~5章),第1章的主要内容是数据<em>挖掘</em>概述;第2章对本书所用到的数据<em>挖掘</em>建模工具Python语言进行了简明扼要的说明;第3章、第4章、第5章对数据<em>挖掘</em>的建模过程,包括数据探索、数据预处理及<em>挖掘</em>建模的常用算法与原理进行了介绍。 <em>实战</em>篇(第6~15章),重点对数据<em>挖掘</em>技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上,本书是按照先介绍案例背景与<em>挖掘</em>目标,再阐述分析方法与过程,最后完成模型构建的顺序进行的,在建模过程的关键环节,穿插程序实现代码。最后通过上机实践,加深读者对数据<em>挖掘</em>技术在案例应用中的理解。
从 0 开始教你 Python 数据分析和数据挖掘(上)
很多小伙伴看到数据<em>挖掘</em>繁琐的数据公式推导就头晕 ,看到高深莫测的数据<em>挖掘</em>算法理论就头晕,向往数据<em>挖掘</em>行业,却不知如何开始。本场 Chat 从另一个<em>实战</em>的角度,直接上干货代码<em>实战</em>帮你快速入门数据<em>挖掘</em>。n通过本场 Chat 你将学到:nn拥有一套万能的 Python 数据分析模板,零基础就能做好 Python 数据分析工作;n学习到高大上酷炫的数据可视化能力;n代码<em>实战</em>层面认识数据<em>挖掘</em>流程,且通过案例...
8、SQLSERVER2000的安装下载
SQLSERVER2000的安装 如何安装配置SQLSERVER2000 安装程序为开发板 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/mark_l/2890401?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/mark_l/2890401?utm_source=bbsseo[/url]
一本Linux快速入门的高效速成宝典下载
非常好的一个资源,对于linux想快速入门的人来说是一本非常合适的教材,内容精简,都是浓缩的精华。专业名师对于linux的精华概括,不好你骂我。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/xuanxufeng/3114475?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/xuanxufeng/3114475?utm_source=bbsseo[/url]
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