大数据分析与挖掘--聚文网

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内容简介

本书以大数据分析与挖掘的常用技术与真实案例相结合的方式，按照“概念和原理讲解、案例分析、能力拓展――Python 软件应用”的层次进行阐述，深入浅出地介绍大数据分析与挖掘的重要内容。

全书共 11 章，第 1 章作为全书的绪论，介绍了大数据分析与挖掘的基本概念、行业应用等；第2 章介绍了 Python 的安装、编程基础以及常用的数据分析工具；第 3 章介绍了数据的类型、质量和相似度与相异度；第 4 章介绍了数据探索的常用方法，包括质量分析、描述性统计分析、可视化分析和多维数据分析；第 5 章介绍了数据预处理的常用方法，包括数据清洗、数据集成、数据归约和数据变换与离散化；第 6 章介绍了回归与分类的方法，包括多元线性回归、逻辑回归、决策树分类、朴素贝叶斯分类等；第 7 章介绍了聚类的方法，包括 K-Means 算法、DBSCAN 算法等；第 8 章介绍了关联规则，包括 Apriori 算法和 FP-Growth 算法等；第 9 章介绍了时间序列，包括平稳时间序列分析和非平稳时间序列分析等；第 10 章介绍了离群点检测，包括基于统计学、邻近性、聚类、分类的离群点检测方法；第 11 章介绍了大数据分析与挖掘的前沿知识。

本书大部分章节包含真实案例和课后习题，通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。

本书可作为高校数据科学与大数据技术或人工智能相关专业教材，也可作为数据挖掘爱好者的自学用书。

第1章绪论 001
1.1 大数据分析与挖掘的基本概念 002
1.2 大数据分析与挖掘的行业应用 002
1.3 大数据分析与挖掘的基本任务 004
1.4 大数据分析与挖掘的建模过程 004
1.4.1 明确任务 005
1.4.2 数据采集 005
1.4.3 数据探索 006
1.4.4 数据预处理 006
1.4.5 挖掘建模 007
1.4.6 模型评价 007
1.5 大数据分析与挖掘的建模工具 007
小结 009
习题 009
第2章 Python简介 011
2.1 Python安装 012
2.2 Python编程基础 015
2.2.1 基本命令 016
2.2.2 数据类型 019
2.2.3 运算符 023
2.2.4 函数 027
2.3 Python数据分析工具 029
小结 033
习题 034
……

大数据分析与挖掘

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