送书：《python数据挖掘从入门到实战》

优质创作者: 操作系统技术领域

领域专家: C/C++技术领域

2023-10-20 21:02:50

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本案例基于电力数据，运用Python进行数据挖掘。先介绍电力分项计量背景，明确分析目标。接着进行数据准备，包括探索和处理缺失值，然后构造属性，训练K最近邻模型，进行性能度量并计算实时用电量。还推荐相关书籍，介绍其附加价值和参与送书活动方式。

本案例结合自动售货机实际情况，对销售历史数据进行处理。先进行数据预处理，包括清洗、属性选择和规约；接着进行可视化分析，探索销售额、订单数量与售货机数量关系等；最后用ARIMA模型预测未来4周商品销售额，为企业制定策略提供参考。

本文通过Python数据挖掘技术分析电力数据，利用非侵入式负荷检测，构建设备属性库，应用K最近邻模型进行设备用电数据分解，旨在优化电能能源策略，为电力公司和用户提供节能参考。

本文介绍了数据分析与数据挖掘的基础概念及二者之间的关系，强调了数据思维的重要性，并推荐了一本结合Python实战的数据分析与挖掘书籍。

举办送书活动，赠送8本Python机器学习相关书籍，涵盖入门到实战，包括Python机器学习入门、实战、算法思维及人工智能等内容。通过抽奖和留言方式参与，获奖者将收到书籍，活动截止日期为7月18日。

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