具体描述
·10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。·本书注重易用性和实践性，旨在让读者快速掌握运用Python语言进行数据分析与挖掘的方法，从应用层面讲解初学者最急切需要了解的功能，深入浅出地介绍了数据挖掘中常用的建模实现函数。
作者简介
目录信息
第一部分 基础篇
第1章 数据挖掘概述 2
1.1 数据挖掘简介 2
1.2 工具简介 3
1.2.1 WEKA 3
1.2.2 RapidMiner 4
1.2.3 Python 5
1.2.4 R 5
1.3 Python开发环境的搭建 6
1.3.1 Python安装 6
1.3.2 Python初识 11
1.3.3 与读者的约定 14
1.4 小结 15
第2章 Python基础入门 16
2.1 常用操作符 16
2.1.1 算术操作符 17
2.1.2 赋值操作符 17
2.1.3 比较操作符 18
2.1.4 逻辑操作符 18
2.1.5 操作符优先级 18
2.2 数字数据 19
2.2.1 变量与赋值 19
2.2.2 数字数据类型 20
2.3 流程控制 20
2.3.1 if语句 21
2.3.2 while循环 23
2.3.3 for循环 25
2.4 数据结构 27
2.4.1 列表 28
2.4.2 字符串 31
2.4.3 元组 35
2.4.4 字典 36
2.4.5 集合 39
2.5 文件的读写 40
2.5.1 改变工作目录 40
2.5.2 txt文件读取 41
2.5.3 csv文件读取 42
2.5.4 文件输出 43
2.5.5 使用JSON处理数据 43
2.6 上机实验 44
第3章 函数 47
3.1 创建函数 48
3.2 函数参数 50
3.3 可变对象与不可变对象 52
3.4 作用域 53
3.5 上机实验 55
第4章 面向对象编程 56
4.1 简介 56
4.2 类与对象 58
4.3 __init__方法 59
4.4 对象的方法 61
4.5 继承 65
4.6 上机实验 68
第5章 Python实用模块 69
5.1 什么是模块 69
5.2 NumPy 70
5.3 Pandas 75
5.4 SciPy 81
5.5 scikit-learn 84
5.6 其他Python常用模块 87
5.7 小结 88
5.8 上机实验 88
第6章 图表绘制入门 89
6.1 Matplotlib 89
6.2 Bokeh 94
6.3 其他优秀的绘图模块 97
6.4 小结 97
6.5 上机实验 97
第二部分 建模应用篇
第7章 分类与预测 100
7.1 回归分析 100
7.1.1 线性回归 101
7.1.2 逻辑回归 104
7.2 决策树 107
7.2.1 ID3算法 107
7.2.2 其他树模型 111
7.3 人工神经网络 113
7.4 kNN算法 122
7.5 朴素贝叶斯分类算法 124
7.6 小结 127
7.7 上机实验 127
第8章 聚类分析建模 129
8.1 K-Means聚类分析函数 129
8.2 系统聚类算法 133
8.3 DBSCAN聚类算法 138
8.4 上机实验 142
第9章 关联规则分析 144
9.1 Apriori关联规则算法 145
9.2 Apriori在Python中的实现 146
9.3 小结 149
9.4 上机实验 149
第10章 智能推荐 151
10.1 基于用户的协同过滤算法 152
10.2 基于用户的协同过滤算法在Python中的实现 154
10.3 小结 157
10.4 上机实验 157
第11章 时间序列分析 159
11.1 ARIMA模型 159
11.2 小结 171
11.3 上机实验 172
参考文献 174
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
从整体的篇幅和知识的广度来看，这本书像是一座精心规划的数据挖掘知识的博物馆，每一个展区都布置得井井有条，而且馆藏丰富。它涵盖了从数据采集、清洗、探索性分析（EDA），到主流的监督学习、无监督学习，再到最后的模型评估和部署的完整生命周期。让我印象深刻的是，作者在探讨不同算法的适用场景和优缺点对比时，做得非常客观和全面，没有偏爱任何一家“学派”。例如，在讲解决策树和提升树系算法时，不仅清晰地展示了它们的内部机制，还特别对比了它们在处理高维稀疏数据时的性能差异。这种宏观的视角和微观的细节兼顾的写作风格，使得这本书的价值极高，它不仅能作为一本快速上手的操作手册，更可以作为一本可以长期放在手边，随时查阅和深入学习的参考工具书。我已经把它放在了我工作台最显眼的位置，时不时地翻阅一下，总能从中获得新的启发和对旧知识的重新理解。
评分这本书的内容深度绝对是超乎预期的，它不仅仅停留在讲解“如何使用某个库进行数据挖掘”的表面层次，而是深入到了算法背后的数学原理和逻辑推导。对于那些真正想成为数据科学家而不是仅仅会写代码的工程师来说，这种深度是至关重要的。作者并没有跳过那些关键的理论基础，而是用一种非常清晰的、逐步深入的方式，把复杂的公式和概念拆解开来，让我们不仅知道“怎么做”，更重要的是理解“为什么这么做”。我特别欣赏其中关于特征工程的部分，那简直就是一本宝典。它详细阐述了不同类型数据的特征构建思路，如何通过转换和组合来挖掘出数据中潜在的价值信号，而不是简单地使用默认设置了事。这使得我能够跳出工具的限制，从更本质的角度去思考数据本身，这才是真正的数据洞察力所在。这种扎实的理论基础，为后续更高阶的学习和研究打下了无比坚实的地基。
评分这本书的语言风格简直是一股清流，它不像很多技术书籍那样冷冰冰、干巴巴的，充满了晦涩难懂的术语，让人望而却步。相反，作者的文字充满了活力和一种独特的幽默感，读起来非常流畅，仿佛是坐在一个资深前辈旁边，听他娓娓道来那些复杂的概念。比如，在解释某些复杂的统计学原理时，作者会用一些生活化的比喻来打比方，一下子就把抽象的东西具象化了，让人豁然开朗。我记得有一次我被一个机器学习模型调参的问题卡了好几天，百思不得其解，结果翻到书里讲到那个模型的部分，作者用了一个关于“烤蛋糕火候”的比喻，我瞬间就明白了问题的症结所在。这种既保证了学术严谨性，又不失亲和力的叙事方式，极大地降低了学习曲线的陡峭程度，让我有足够的信心去啃下那些原本看起来高不可攀的技术壁垒。每次读完一个章节，都有一种“原来如此”的满足感，而不是“我好像看了一堆文字但什么也没记住”的空虚感。
评分这本书的封面设计挺吸引人的，那种深邃的蓝色调配上流动的线条，让人感觉充满了科技感和神秘感，就像是直接通往数据世界的大门。我拿到手的时候，首先被它的厚度惊了一下，这绝对是一本“硬菜”，不是那种浅尝辄止的入门读物。随便翻开一页，就能看到密密麻麻的代码和清晰的图表，看得出作者在内容组织上花了不少心思，结构层次非常分明，从基础概念的铺陈到高级算法的讲解，逻辑衔接得非常自然，没有那种为了堆砌知识点而生的生硬感。尤其是一些关于数据预处理的章节，举的例子非常贴合实际工作场景，那些在实际项目中经常遇到的“脏数据”问题，书里都给出了非常实用的解决方案和代码示例，这一点对于我这种实践派读者来说，简直是救命稻草。光是看着这些详细的步骤分解，我就能想象出作者在编写过程中，是多么细致入微地考虑到了初学者的困惑，那种带着温度的教学方式，让人觉得学习过程不再是枯燥的爬坡，而更像是一次由经验丰富的向导带领的探险。
评分实操性方面，这本书的表现可以用“无可挑剔”来形容。作者似乎深知，对于技术书籍来说，脱离了代码和实践的理论都是空中楼阁。所以，书中几乎每一个关键概念后面都紧跟着一个完整的、可以立刻在本地环境中跑起来的案例。更棒的是，这些案例的数据集都不是那种陈旧的、已经被“玩烂了”的公开数据集，而是更贴近真实业务场景的模拟数据，这让我在跟着敲代码的时候，更有代入感。而且，作者在代码注释上也非常用心，每一段关键逻辑都有详细的解释，甚至连一些Python的进阶语法点都会顺带提及，简直是“带着我手把手教我学编程”的架势。我最喜欢的地方是，书中不仅展示了成功的代码，还穿插了一些“常见错误与调试技巧”，这部分内容简直是救命稻草，帮我避免了无数次在配置环境和处理异常时浪费的时间。这本书真正做到了“授人以渔”，教会了我们如何独立解决问题。
评分勉强给个三星吧，感觉好水啊！
评分Python是一款用于数据统计、分析、可视化等任务，以及机器学习、人工智能等领域的高效开发语言。它能满足几乎所有数据挖掘下所需的数据处理、统计模型和图表绘制等功能需求。大量的第三方模块所支持的内容涵盖了从统计计算到机器学习，从金融分析到生物信息，从社会网络分析到自然语言处理，从各种数据库各种语言接口到高性能计算模型等领域。随着大数据时代的来临，数据挖掘将更加广泛地渗透到各行各业中去，而Python作为数据挖掘里的热门工具，将会有更多不同行业的人加入到Python爱好者的行列中来。
评分Python是一款用于数据统计、分析、可视化等任务，以及机器学习、人工智能等领域的高效开发语言。它能满足几乎所有数据挖掘下所需的数据处理、统计模型和图表绘制等功能需求。大量的第三方模块所支持的内容涵盖了从统计计算到机器学习，从金融分析到生物信息，从社会网络分析到自然语言处理，从各种数据库各种语言接口到高性能计算模型等领域。随着大数据时代的来临，数据挖掘将更加广泛地渗透到各行各业中去，而Python作为数据挖掘里的热门工具，将会有更多不同行业的人加入到Python爱好者的行列中来。
评分Python是一款用于数据统计、分析、可视化等任务，以及机器学习、人工智能等领域的高效开发语言。它能满足几乎所有数据挖掘下所需的数据处理、统计模型和图表绘制等功能需求。大量的第三方模块所支持的内容涵盖了从统计计算到机器学习，从金融分析到生物信息，从社会网络分析到自然语言处理，从各种数据库各种语言接口到高性能计算模型等领域。随着大数据时代的来临，数据挖掘将更加广泛地渗透到各行各业中去，而Python作为数据挖掘里的热门工具，将会有更多不同行业的人加入到Python爱好者的行列中来。
评分勉强给个三星吧，感觉好水啊！
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