从零开始学Python数据分析与挖掘 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:刘顺祥

出品人:

页数:358

译者:

出版时间:2018-9-25

价格:79

装帧:平装

isbn号码:9787302509875

丛书系列:

图书标签:

数据分析
Python
数据挖掘
计算机
数据可视化
Python3
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具体描述

本书以Python 3版本作为数据分析与挖掘实战的应用工具，从Pyhton的基础语法开始，陆续介绍有关数值计算的Numpy、数据处理的Pandas、数据可视化的Matplotlib和数据挖掘的Sklearn等内容。全书共涵盖15种可视化图形以及10个常用的数据挖掘算法和实战项目，通过本书的学习，读者可以掌握数据分析与挖掘的理论知识和实战技能。

本书适于统计学、数学、经济学、金融学、管理学以及相关理工科专业的本科生、研究生使用，也能够提高从事数据咨询、研究或分析等人士的专业水平和技能。

好的，这是一份针对一本名为《从零开始学Python数据分析与挖掘》的图书的详细简介，内容将围绕数据分析与挖掘的通用主题展开，避免提及特定书中的章节或具体的代码实现，以保持其通用性和吸引力。 --- 图书简介：数据驱动的决策之路在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动现代社会进步的核心资产。无论是企业运营、科学研究，还是日常生活中的决策制定，理解和利用数据背后的洞察力，已不再是专业人士的专属技能，而是每个人提升竞争力的必备素养。本书旨在为渴望进入数据科学领域，或者希望系统提升数据处理与分析能力的读者，提供一条清晰、扎实且实践导向的学习路径。这是一本面向初学者的全景指南，它将带你从零开始，构建起坚实的数据科学基石。一、为什么要掌握数据分析与挖掘？我们身处一个充满“噪声”的世界，海量的数据充斥着我们的视野。如何将这些原始、杂乱的数字转化为可指导行动的“智慧”？数据分析与挖掘正是解决这一问题的关键技术。它不仅是简单的报表制作，更是一种系统性的思维模式：它教会你如何提出正确的问题，如何设计有效的实验，如何识别数据中的模式、趋势和异常，并最终，如何基于严谨的证据做出更明智的决策。本书将强调这种思维方式的培养，让你明白数据分析的真正价值在于洞察力的提炼和价值的创造，而非仅仅停留在工具的使用层面。二、构建坚实的技术基石：Python生态系统精讲 Python之所以成为数据科学的首选语言，在于其简洁的语法和强大的生态系统。本书将从Python基础语法回顾开始，但重点将迅速转向其在数据处理领域的核心应用。我们将深入探讨构建数据科学工作流所需的核心工具箱：数据结构与操作的艺术（Numpy）：理解高效的数值计算如何为后续的复杂分析打下性能基础。我们将学习如何利用向量化操作，高效地处理大规模数组和矩阵运算，这对于任何大规模数据处理都是至关重要的第一步。数据清洗与重塑的利器（Pandas）：真实世界的数据往往是残缺不全、格式混乱的。Pandas是处理这类“脏数据”的瑞士军刀。本书将详细讲解数据框（DataFrame）的强大功能，包括数据导入导出（CSV、Excel、SQL连接）、缺失值处理、数据分组聚合、多表合并（Join操作），以及如何通过灵活的索引和切片技术，精准地定位和变换所需的数据子集。可视化——让数据“开口说话”（Matplotlib与Seaborn）：静态的数字很难直观传达信息。有效的可视化是数据分析的“翻译官”。我们将学习如何根据不同的分析目的（如分布展示、关系探究、趋势追踪），选择最合适的图表类型（直方图、散点图、箱线图、热力图等），并掌握如何通过精细调整图表元素（颜色、标签、布局）来突出关键信息，避免产生误导性的表达。三、从描述到预测：数据分析与统计推断掌握了数据处理工具后，我们进入分析的核心阶段。数据分析并不仅仅是描述发生了什么，更重要的是理解为什么会发生，以及未来可能发生什么。描述性统计的深度解读：不仅仅是计算平均值和中位数，本书将引导读者理解这些指标背后的统计学意义，如何利用方差、偏度和峰度来描绘数据的整体形态。数据探索性分析（EDA）： EDA是数据挖掘过程中的“侦探工作”。我们将学习如何通过多维度的数据透视、相关性分析和假设检验的初步应用，快速发现数据中的异常值、潜在的特征关系以及需要进一步深究的业务问题。四、迈向智能决策：数据挖掘基础模型数据挖掘的核心在于从数据中自动发现模式并建立预测模型。本书将循序渐进地介绍几种基础且强大的挖掘技术：监督学习入门：聚焦于预测目标变量（如价格、分类）的问题。我们将介绍线性回归和逻辑回归等经典模型，理解模型构建的原理，如何评估模型的拟合优度，以及如何避免过拟合和欠拟合带来的陷阱。无监督学习的应用：当我们不知道目标是什么时，数据挖掘可以帮助我们发现隐藏的结构。我们将探讨聚类分析（如K-Means）如何将相似的样本分组，常用于市场细分或客户分群；以及关联规则挖掘在发现购物篮分析等场景中的强大应用。模型评估与调优的艺术：一个模型的好坏，不在于其数学公式有多复杂，而在于其在实际应用中的表现。本书将强调交叉验证、性能指标（如准确率、召回率、F1分数）的重要性，并指导读者理解如何根据实际业务需求，选择和优化最合适的模型参数。五、完整的工作流与实践思维本书的最终目标是让读者能够独立完成一个端到端的数据分析项目。我们将强调项目管理思维： 1. 明确业务目标：将模糊的业务问题转化为可量化的数据问题。 2. 数据获取与准备：解决数据采集、清洗和特征工程的实际难题。 3. 模型选择与迭代：根据数据特性选择合适的分析方法并进行持续改进。 4. 结果解释与报告：将技术性的分析结果，转化为清晰、有说服力的业务建议。本书适合谁来阅读？职场新人：希望转行进入数据分析、商业智能（BI）或市场研究领域的初学者。业务人员：希望提升数据素养，能够自主分析业务数据并提出数据支持方案的管理者和分析师。技术爱好者：掌握一定编程基础，希望系统学习数据科学工具栈的跨界学习者。通过本书的学习，你将不仅仅是学会操作软件，更是掌握了一套严谨、高效的数据分析与挖掘方法论，为你开启一个由数据驱动的、充满机遇的职业新篇章。

作者简介

统计学硕士，“数据分析1480”微信公众号运营者。曾就职于大数据咨询公司，为联想、亨氏、美丽田园、网鱼网咖等企业项目提供服务；曾在唯品会大数据部担任数据分析师一职，负责电商支付环节的数据分析业务。

目录信息

第1章数据分析与挖掘概览 1
1.1 什么是数据分析和挖掘 1
1.2 数据分析与挖掘的应用领域 1
1.2.1 破坏规则的“害群之马” 1
1.2.2 完美的动态定价营销法 2
1.2.3 抗癌八年的乔布斯 2
1.3 数据分析与挖掘的区别 3
1.4 数据挖掘的流程 4
1.4.1 明确目标 4
1.4.2 数据搜集 5
1.4.3 数据清洗 5
1.4.4 构建模型 6
1.4.5 模型评估 6
1.5 常用的数据分析与挖掘工具 7
1.6 篇章总结 8
第2章从收入的预测分析开始 9
2.1 下载与安装 9
2.1.1 Windows系统 9
2.1.2 Mac系统 11
2.1.3. Linux系统 12
2.2 基于Python的案例实战 13
2.2.1 数据的预处理 13
2.2.2 数据的探索性分析 14
2.2.3 数据建模 17
2.3 篇章总结 25
第3章 Python入门基础 27
3.1 数据结构及方法 27
3.1.1 列表 27
3.1.2 元组 32
3.1.3 字典 32
3.2 控制流 35
3.2.1 if分支 35
3.2.2 for循环 36
3.2.3 while循环 38
3.3 字符串处理方法 39
3.3.1 字符串的常用方法 39
3.3.2 正则表达式 41
3.4 自定义函数 43
3.4.1 自定义函数语法 43
3.4.2 自定义函数的几种参数 45
3.5 一个爬虫案例 48
3.6 篇章总结 50
第4章 Python数值计算工具—Numpy 52
4.1 数组的创建与操作 52
4.1.1 数组的创建 52
4.1.2 数组元素的获取 53
4.1.3 数组的几个属性 54
4.1.4 数组的形状处理 55
4.2 数组的基本运算符 57
4.2.1 四则运算 57
4.2.2 比较运算 59
4.2.3 广播运算 60
4.3 常用的数学和统计函数 61
4.4 线性代数的相关计算 63
4.5 伪随机数的生成 66
4.6 篇章总结 69
第5章 Python数据处理工具--Pandas 70
5.1 序列与数据框的构造 70
5.1.1 构造序列 70
5.1.2 构造数据框 72
5.2 外部数据的读取 73
5.2.1 文本文件的读取 73
5.2.2 电子表格的读取 75
5.2.3 数据库数据的读取 76
5.3 数据类型转换及描述统计 78
5.4 字符与日期数据的处理 81
5.5 常用的数据清洗方法 84
5.5.1 重复观测处理 84
5.5.2 缺失值处理 85
5.5.3 异常值处理 88
5.6 数据子集的获取 90
5.7 透视表功能 92
5.8 表之间的合并与连接 94
5.9 分组聚合操作 96
5.10 篇章总结 98
第6章 Python数据可视化 100
6.1 离散型变量的可视化 100
6.1.1 饼图 100
6.1.2 条形图 105
6.2 数值型变量的可视化 113
6.2.1 直方图与核密度曲线 113
6.2.2 箱线图 117
6.2.3 小提琴图 120
6.2.4 折线图 122
6.3 关系型数据的可视化 126
6.3.1 散点图 126
6.3.2 气泡图 129
6.4 多个图形的合并 132
6.5 篇章总结 134
第7章线性回归预测模型 136
7.1 一元线性回归模型 136
7.1.1 拟合线的求解 137
7.2 多元线性回归模型 139
7.2.1 回归模型的参数求解 139
7.2.2 回归模型的预测 140
7.3 回归模型的假设检验 142
7.3.1 模型的显著性检验--F检验 143
7.3.2 回归系数的显著性检验--t检验 145
7.4 回归模型的诊断 146
7.4.1 正态性检验 147
7.4.2 多重共线性检验 149
7.4.3 线性相关性检验 150
7.4.4 异常值检验 151
7.4.5 独立性检验 154
7.4.6 方差齐性检验 154
7.5 篇章总结 156
第8章岭回归与LASSO回归模型 158
8.1 岭回归模型 158
8.1.1 参数求解 159
8.1.2 系数求解的几何意义 160
8.2 岭回归模型的应用 161
8.2.1 可视化方法确定λ值 161
8.2.2 交叉验证法确定λ值 162
8.2.3 模型的预测 164
8.3 LASSO回归模型 165
8.3.1 参数求解 165
8.3.2 系数求解的几何意义 166
8.4 LASSO回归模型的应用 167
8.4.1 可视化方法确定λ值 167
8.4.2 交叉验证法确定λ值 169
8.4.3 模型的预测 170
8.5 篇章总结 171
第9章 Logistic回归分类模型 173
9.1 Logistic模型的构建 173
9.1.1 Logistic模型的参数求解 175
9.1.2 Logistic模型的参数解释 177
9.2 分类模型的评估方法 178
9.2.1 混淆矩阵 178
9.2.2 ROC曲线 179
9.2.3 K-S曲线 180
9.3 Logistic回归模型的应用 182
9.3.1 模型的构建 182
9.3.2 模型的预测 184
9.3.3 模型的评估 184
第10章决策树与随机森林 190
10.1 节点字段的选择 191
10.1.1 信息增益 191
10.1.2 信息增益率 193
10.1.3 基尼指数 195
10.2 决策树的剪枝 197
10.2.1 误差降低剪枝法 198
10.2.2 悲观剪枝法 198
10.2.3 代价复杂度剪枝法 199
10.3 随机森林 200
10.3.1 随机森林的思想 200
10.4 决策树与随机森林的应用 202
10.4.1 分类问题的解决 202
10.4.2 预测问题的解决 208
第11章 KNN模型的应用 212
11.1 KNN算法的思想 212
11.2 最佳k值的选择 213
11.3 相似度的度量方法 213
11.3.1 欧式距离 214
11.3.2 曼哈顿距离 214
11.3.3 余弦相似度 215
11.3.4 杰卡德相似系数 215
11.4 近邻样本的搜寻方法 216
11.4.1 KD树搜寻法 217
11.4.2 球树搜寻法 220
11.5 KNN模型的应用 221
11.5.1 分类问题的解决 222
11.5.2 预测问题的解决 226
第12章朴素贝叶斯模型 230
12.1 朴素贝叶斯理论基础 230
12.2 几种贝叶斯模型 231
12.2.1 高斯贝叶斯分类器 231
12.2.2 高斯贝叶斯分类器的应用 233
12.2.3 多项式贝叶斯分类器 236
12.2.4 多项式贝叶斯分类器的应用 237
12.2.4 伯努利贝叶斯分类器 240
12.3 篇章总结 245
第13章 SVM模型的应用 247
13.1 SVM的简介 247
13.1.1 距离公式的介绍 248
13.1.2 SVM的实现思想 249
13.2 几种常见的SVM模型 250
13.2.1 线性可分的SVM 250
13.2.2 一个手工计算的案例 253
13.2.3 近似线性可分SVM 255
13.2.4 非线性可分SVM 258
13.2.5 几种常用的SVM核函数 260
13.2.6 SVM的回归预测 261
13.3 分类问题的解决 263
13.4 预测问题的解决 265
13.5 篇章总结 268
第14章 GBDT模型的应用 270
14.1 提升树算法 270
14.1.1 AdaBoost算法的损失函数 271
14.1.2 AdaBoost算法的操作步骤 272
14.1.3 AdaBoost算法的简单例子 273
14.1.4 AdaBoost算法的应用 275
14.2 梯度提升树算法 280
14.2.1 GBDT算法的操作步骤 281
14.2.2 GBDT分类算法 281
14.2.3 GBDT回归算法 282
14.2.4 GBDT算法的应用 283
14.3 非平衡数据的处理 285
14.4 XGBoost算法 287
14.4.1 XGBoost算法的损失函数 287
14.4.2 损失函数的演变 288
14.4.3 XGBoost算法的应用 291
14.5 篇章总结 296
第15章 KMeans聚类分析 298
15.1 KMeans聚类 298
15.1.1 KMeans的思想 298
15.1.2 KMeans的原理 300
15.2 最佳k值的确定 300
15.2.1 拐点法 301
15.2.2 轮廓系数法 303
15.2.3 Gap Statistic 305
15.3 Kmeans聚类的应用 307
15.3.1 iris数据集的聚类 307
15.3.2 NBA球员数据集的聚类 310
15.4 Kmeans聚类的注意事项 314
15.5 篇章总结 314
第16章 DBSCAN与层次聚类分析 315
16.1 密度聚类简介 315
16.1.1 密度聚类相关的几个概念 315
16.1.2 密度聚类的步骤 317
16.2 密度聚类与KMeans的比较 318
16.3 层次聚类 322
16.3.1 簇间的距离度量 322
16.3.2 层次聚类的步骤 324
16.3.3 三种层次聚类的比较 325
16.4 密度聚类与层次聚类的应用 327
16.5 篇章总结 333
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本书的封面设计很有吸引力，色彩搭配和谐，看起来既专业又不失亲和力。拿到手后，我立刻被它扎实的结构和清晰的目录吸引住了。作者显然在内容组织上花费了大量心血，从基础概念的引入，到逐步深入到复杂的数据处理和模型建立，整个学习路径设计得非常流畅自然。我尤其欣赏它在讲解每一个知识点时所采用的详实案例，这些案例贴近实际工作场景，让我很快就能理解理论知识在实践中的应用方式。对于一个初学者来说，这本书无疑提供了一个非常友好的起点，它没有过多地堆砌晦涩难懂的术语，而是用易于理解的语言，耐心地引导读者一步步掌握数据分析的核心技能。阅读过程中，我感觉自己像是在一位经验丰富的导师的带领下进行学习，每一步都有明确的指导和及时的反馈。这种脚踏实地的教学方式，极大地增强了我学习的信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都超出了我的预期。我原本以为这会是一本偏向理论讲解的书籍，但实际上，它在实操层面的指导非常到位。光是关于数据清洗和预处理的部分，作者就提供了多种不同的思路和代码实现，让我领略到解决同一个问题时可以有如此多的可能性。作者对各种主流数据分析工具和库的介绍也非常到位，不仅讲解了如何使用，更深入地探讨了它们背后的工作原理。尤其是关于数据可视化的章节，不仅展示了如何绘制美观的图表，还教会了我如何通过图表来有效地传达数据背后的故事和洞察。这种既注重“术”又兼顾“道”的写作风格，让这本书的含金量大大提升。它不仅仅是一本工具书，更像是一本结合了实践经验的宝典，对我提升数据分析的综合能力帮助巨大。

评分☆☆☆☆☆

真正让我惊喜的是，这本书并没有止步于技术层面，它还融入了许多关于数据伦理和业务理解的讨论。作者不止一次强调了数据分析结果的客观性和负责任性，这在当前的行业环境中显得尤为重要。通过书中穿插的案例分析，我不仅学会了如何操作工具，更重要的是，学会了如何以一个数据分析师的思维去看待问题、定义问题。它教会了我如何将业务需求转化为可执行的数据分析任务，以及如何将复杂的技术分析结果转化为管理层可以理解的商业建议。这种软技能的培养，是很多纯技术书籍所欠缺的，也正是这本书的价值所在，它让我从一个单纯的代码执行者，逐渐向一个能够提供决策支持的分析师转变。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有着一定编程基础的学习者，我更看重的是代码的规范性和效率。这本书在这方面做得非常出色。代码示例清晰、注释详尽，而且很多地方都体现了作者在实际项目中积累的优化经验。例如，在处理大数据集时，书中介绍的内存优化技巧和并行处理方法，对于提升分析效率至关重要。更难得的是，作者在讲解算法时，不仅仅是给出公式，还结合 Python 的实现，剖析了算法的优缺点和适用场景。这种由浅入深、理论与代码紧密结合的讲解模式，让我对数据挖掘的核心算法有了更深层次的理解。它有效地弥补了我过去在理论理解和工程实践之间存在的鸿沟，真正做到了理论指导实践，实践反哺理论的良性循环。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和阅读体验也值得称赞。纸张质量上乘，印刷清晰，即使长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。章节之间的逻辑过渡自然流畅，使得即便是面对相对复杂的概念，也能保持专注力。我发现自己很少需要频繁地在不同章节间来回翻阅查找信息，这说明作者的结构布局是经过精心设计的。此外，书中的术语对照表和重要的代码块高亮处理，也极大地便利了查找和回顾。在学习的间隙，合上书本回顾一下关键概念，那种清晰的脉络感非常棒。这本实体书的阅读体验，远胜于很多在线学习资料的碎片化阅读，它提供了一种沉浸式的、系统性的学习环境，非常适合希望系统性掌握知识的读者。

评分☆☆☆☆☆

本书一共包含16个章节，内容涉及Python的基础入门知识，数据分析案例(基于numpy模块，pandas模块的各种数据预处理的讲解；基于matplotlib模块，seaborn模块讲解常用统计图形的绘制过程)，数据挖掘案例(基于sklearn模块，传递十种数据挖掘模型的理论讲解和应用实战，如回归模型，决策树模型，集成树模型，knn模型，贝叶斯模型等)。这是一本非常适合入门数据挖掘的好书，值得推荐和学习。

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东拼西凑，各章节直接毫无连贯性，我也是服了

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不要看硕士写的书（逃

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不要看硕士写的书（逃

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