python数据分析和挖掘实战读书笔记
Python广告数据挖掘与分析实战
读书笔记
读书笔记
这是一部营销和广告数据挖掘与分析的实战指南，横跨技术和业务两个维度，理论与实践相结合。
目录分析
1.2 Anaconda安装
1.1 Python介绍
1.3 PyCharm安装 及环境配置
1.4为什么建议 使用Python
1.5本章小结
1.1 Python介绍
1.1.1 Python的由来 1.1.2 Python的特点
6.2 GBDT
6.2.1 GBDT算法思想 6.2.2 GBDT算法原理 6.2.3 Scikit-learn GBDT类库介绍 6.2.4使用Scikit-learn类库实现GBDT算法
6.3 XGBoost
6.3.1 XGBoost算法思想 6.3.2 XGBoost算法原理 6.3.3 XGBoost算法的优点 6.3.4 XGBoost类库参数 6.3.5使用Scikit-learn类库实现XGBoost算法
6.4 Stacking
6.4.1 Stacking算法思想 6.4.2 Stacking算法原理 6.4.3 Stacking算法实现
6.5 LR+GBDT
6.5.1 LR+GBDT原理 6.5.2 LR+GBDT在广告CTR中的应用 6.5.3 LR+GBDT算法实现
6.6 FM
6.6.1 FM的原理 6.6.2 FM的改进 6.6.3 FM的Python实现
2.2.1伯努利分布 2.2.2均匀分布 2.2.3二项分布 2.2.4正态分布 2.2.5泊松分布 2.2.6指数分布
2.3异常值诊断
2.3.1三倍标准差法 2.3.2箱形图分析法
2.4数据相关性
2.4.1 Pearson相关系数 2.4.2 Spearman秩相关系数
《python数据挖掘入门与实践》第六章
《Python数据挖掘入门与实践》第六章第一节：数据挖掘简介数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏的模式和规律，以及进行数据分析和预测的过程。
通过数据挖掘技术，可以更好地理解数据、发现数据中的信息和知识，并做出合理的决策。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序模式挖掘等。
在实际中，数据挖掘技术已经被广泛应用于金融、医疗、电商、社交网络等领域，为企业决策和个人生活带来了巨大的改变。
第二节：Python在数据挖掘中的应用Python作为一种功能强大的编程语言，在数据挖掘领域有着广泛的应用。
Python具有丰富的库和工具，使得数据挖掘和分析变得更加高效和简单。
在Python中，常用的数据挖掘库包括NumPy、pandas、scikit-learn、matplotlib等。
借助这些库和工具，我们可以进行数据加载、预处理、特征提取、建模以及模型评估等一系列数据挖掘流程，从而实现对数据的深入分析。
第三节：数据挖掘实践案例分析为了更好地理解Python在数据挖掘中的应用，我们可以通过一个实践案例来进行分析。
以电商全球信息湾为例，我们可以利用Python数据挖掘技术对用户行为、购买记录、商品信息等数据进行挖掘和分析，从而实现用户画像、商品推荐、销售预测等功能。
在实践中，我们可以通过Python的数据挖掘库和工具，对数据进行加载和清洗，然后进行特征提取和建模，最后对模型进行评估和优化，从而得到实际可行的解决方案。
第四节：未来发展趋势随着大数据和人工智能技术的不断发展，数据挖掘在未来将会有更广阔的应用前景。
Python作为一种优秀的编程语言，将会继续在数据挖掘领域发挥重要作用。
我们也可以预见到，数据挖掘技术将会进一步与其他领域融合，为各行各业带来更多的创新和变革。
总结：通过本章的学习，我们了解了数据挖掘的基本概念和Python在数据挖掘中的应用。
通过实践案例的分析，我们也对数据挖掘的具体流程有了更深入的认识。
python数据分析与展示读书笔记
q q q q q q q q q q q q q q qq q q q q q q q q q q q q q qq q q q q q q q qq q维度:一组数据的组织形式一维二维多维一维数据由对等关系的有序或无序的数据构成，采用线性方式组织使用列表和集合类型列表有序，集合无序二维和多维使用多维列表高维数据字典或数据表示格式数据表示格式json,xml,yaml列表与数组列表和数组都是一组数据的有序结构列表数据类型可以不同数组数据类型必须相同Numpy 开源的python科学计算基础库引用方法:import numpy as npN维数组对象数组对象可以去掉元素间运算所需的循环，使一维向量更像单个数据设置专门属于对象，可以提高运算速度科学计算中，一维数组所有数据类型往往相同数组对象使用相同数据类型，可以节约内存和运算时间ndarray 是一个多维数组对象，由两部分构成实际的数据描述这些数据的元数据(数据维度，数据类型等) ndarray数组一般要求所有元素类型相同，数组下标从0开始轴(axis)保存数据的维度，秩(rank)轴的数量对象的属性.ndim秩，即轴的数量或维度的数量.shape表示ndarray对象的尺度，对于矩阵，n行m列.size表示ndarray对象元素的个数.dtype表示ndarray对象的元素类型.itemsize表示ndarray对象中每个元素的大小，以字节为单位ndarray数组创建方法从python的列表、元组等类型型创建ndarray数组x=np.array(list/tuple)python数据分析与展示1qqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqq qqq x=np.array(list/tuple,dtype=np.float32)当np.array不指定dtype时，Numpy将根据数据情况关联一个dtype类型使用Numpy中函数创建ndarray数组，如：arange，ones，zeros等np.arange(n),类似range()函数，返回ndarray类型，元素从0到n-1np.ones（shape）,根据shape生成一个全1的数组，shape是元组类型np.zeros(shape)，根据shape生成一个全0的数组，shape是元组类型np.full(shape,val)，根据shape生成一个数组，每个元素值都是valnp.eye(n)，创建一个正方n*n单位矩阵，对角线为1，其余为0np.ones_like(a)，根据数组a的形状生成一个全1的数组np.zeros_like(a)，根据数组a的形状生成一个全0的数组np.full_like(a)，根据数组a的形状生成一个数组，每个元素值都是val使用Numpy中其他函数创建ndarray数组np.linspace()，根据起止数据等间距的填充数据，形成数组np.concatenate()，将两个或多个数组合并成一个新的数组ndarray数组的变换ndarray数组的维度变换.reshape(shape)，不改变数组类型，返回一个shape形状的数组，原数组不变.resize(shape)，与.reshape( )功能一致，但修改原数组.swapaxes(ax1,ax2)，将数组n个维度中的两个维度进行调换.flatten()，对数组进行降维，返回折叠后的一维数组，原数组不变ndarray数组的类型变换new.a=a.astype(new_type)ndarray数组向列表转换a.tolist()数组的索引和切片一维数组的索引和切片：与python的列表类似多维数组的索引每个维度一个索引值，逗号分割多维数组的切片ndarray数组的运算数组与标量之间的运算：作用于数组每一个元素对ndarray中数据执行元素级运算的函数np.abs(x)/np.fab(x)，计算数组各元素的绝对值np.sqrt(x)，计算数组各元素的平方根np.square(x)，计算数组各元素的平方np.log(x)/np.log10(x)/np.log2(x)，计算数组各元素的自然对数、10底对数和2底对数np.ceil(x)/np.floor(x)，计算数组各元素的ceiling值或floor值np.rint(x)，计算数组各元素的四舍五入值np.mod(x)，将数组各元素的小数和整数部分以两个单独的数组形返回np.exp(x)，计算数组各元素的指数值np.sign(x)，计算数组各元素的符号值，1（+），0，-1（-）csv文件只能存取一维和二维数组多维数组存取a.tofile(frame,sp='',format='%s')q q q q q q q q qq q q q q q q q qq q q q qq q q q q q qq q q q q q q q q q qq frame：文件、字符串sep：数据分割字符串，如果是空串，写入文件为二进制format：写入数据的格式np.fromfile(frame,dtype=float,count=-1,sep='')frame：文件，字符串dtype：读取的数据类型count：读入元素的个数，-1表示读入整个文件数据分割字符串，如果是空串，写入文件为二进制Numpy的随机数函数np.random()的随机函数1rand(d0,d1,...,dn)，根据d0-dn创建随机数数组，浮点数，[0,1),均匀分布randn(d0,d1,...,dn)，根据d0-dn创建随机数数组，标准正态分布randint(low,[,high,shape])，根据shape创建随机整数或整数数组，范围是[low,high)seed(s)，随机数种子，s是给定的种子值np.random()的随机函数2shuffle(a)，根据数组a的第一轴进行随排列，改变数组xpermutation(a)，根据数组a的第一轴产生一个新的乱序数组，不改变数组xchoice(a[,size,replace,p])，从一维数组a中以概率p抽取元素，形成size形状新数组，replace表示是否可以重用元素，默认为False np.random()的随机函数3uniform(low,high,size)，产生具有均匀分布的数组，low起始值，high结束值，size形状normal(loc,scale,size)，产生具有正态分布的数组，loc均值，scale标准差，size形状poisson(lam,size)，产生具有泊松分布的数组，lam随机事件发生率，size形状Numpy的统计函数np.random()的统计函数1sum(a,axis=None)，根据给定轴axis计算数组a相关元素之和，axis整数或数组当axis=0时，求矩阵每一列上的元素的和当axis=1时，求矩阵每一行上的元素的和当axis=2时，求矩阵每个元素的和，即矩阵中每个数组的和前提是有一个三维数组，且axis的值必须小于数组的维度这里把生成的数组理解为矩阵，矩阵的每个元素为一个数组 mean(a,axis=None)，根据给定轴axis计算数组a相关元素的期望（算数平均和），axis整数或数组average(a,axis=None,weights=None)，根据给定轴axis计算数组a相关元素的加权平均值std(a,axis=None)，根据给定轴axis计算数组a相关元素的标准差var(a,axis=None)，根据给定轴axis计算数组a相关元素的方差np.random()的统计函数2min(a)/max(a)，计算数组a中元素的最小值，最大值argmin(a)/argmax(a)，计算数组a中元素的最小值，最大值的降一维后下标unravel_index(index,shape)，根据shape将一维下标index转换成多维下标ptp(a)，计算数组a中元素最大值与最小值的差media(a)，计算数组a中元素的中位数（中值）Numpy的梯度函数梯度：连续值之间的变化率，即斜率qq q np.random的梯度函数np.gradient(f)，计算数组f中元素的梯度，当f为多维时，返回每个维度梯度只有一侧值时，梯度为（n-（n-1））/1q q q q q q q q q q q q qq q q qq q q q q q q q q qq q q q q q q q q q q q qq图像的数组表示PIL库图像是一个三维数组，维度分别为高度，宽度和像素RGB值Matplotlib库介绍Matplotlib库的使用matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令字库，相当于快捷方式使用方法：import matplotlib.pyplot as pltpyplot的plot()函数plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)x：X轴上的数据，列表或数组y：Y轴上的数据，列表或数组format_string：控制曲线的格式字符串，可选**kwargs：第二组或更多（x,y,format_string） 绘制多条曲线时，x必须有format_string：控制曲线的格式字符串，可选由颜色字符、风格字符和标记字符组成pyplot的中文显示方法pyplot默认不支持中文显示，需要使用reParams修改字体实现改变全局字体用法：matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'plt.ylabel('纵轴（值）')font.family：用于显示字体的名字font.style：字体风格，正常'normal'或斜体“italic”font.size：字体大小，整数字号或者“large/x-small”第二种办法：在有中文输入的地方，增加一个属性：fontproperties plt.xlabel('横轴：时间',fontproperties='SimHei')pyplot的文本显示方法plt.xlable()，对X轴增加文本标签plt.ylable()，对Y轴增加文本标签plt.title()，对图形整体增加文本标签plt.text()，在任意位置增加文本plt.annotate()，在图形中增加带箭头的注释pyplot基础图表函数概述pyplot基础图表函数plt.plot(x,y,formstring)，绘制一个坐标图plt.boxplot(data,notch,position)，绘制一个箱形图plt.bar(left,height,width,bottom)，绘制一个条形图plt.barh(width,bottom,left,height)，绘制一个横向条形图plt.polar(theta,r)，绘制极坐标图plt.pie(data,explode)，绘制饼图 pyplot直方图绘制python数据分析与展示2q qq qq q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q qq qq q q q q q qplt.hist()bins参数：生成的直方图中，直方条的个数 pyplot散点图绘制pandas库介绍使用方法：import pandas as pdpandas库的理解两个数据类型：Series，DataFrame基于上述类型的各类操作基本操作、运算操作、特征类操作、关联操作等pandas库的Series类型Series类型由一组数据及与之相关的数据索引构成从python列表创建：b=pd.Series([9,8,7,6],index=['a','b','c','d'])从字典类型创建：d=pd.Series({'a':9,'b':40,'c':66})从ndarray类型创建：d=pd.Series(np.arrange(25))Series是一维带标签数组Series类型基本操作索引方法与ndarray类型相同，采用[]Numpy中运算和操作可用于Series类型可以通过自定义索引的列表进行切片可以通过自动索引进行切片，如果存在自定义索引，则一同被切片运算是基于索引的运算对象和索引都可以有一个名字，存储在属性.name内pandas库的DataFrame类型简介由共用相同索引的一组列构成是一个表格型的数据类型，没列值类型可以不同既有行索引，也有列索引。
【最新文档】数据挖掘笔记-word范文 (11页)
本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==数据挖掘笔记篇一：数据挖掘概念与技术读书笔记1、可以挖掘的数据类型：数据库数据，数据仓库（是一个从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下，并且通常驻留在单个站点上，通常数据仓库用称作数据立方体的多维数据结构建模，数据立方体有下钻（往下细分）和上卷（继续记性总和归纳）操作），事务数据，时间先关或序列数据（如历史记录，股票交易数据等），数据流、空间数据、工程设计数据，超文本和多媒体数据2、可以挖掘什么类型的模型数据挖掘功能包括特征化与区分、频繁模式、关联和相关性挖掘分类与回归、聚类分析、离群点分析。
数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务发现的模式。
一般而言，这些任务可以分为两类：描述性和预测性。
描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质。
预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳，以便做出预测。
特征化与区分：数据特征化（如查询某类产品的特征）、数据区分（将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较，如把具有不同特性的产品进行对比区分）。
挖掘频繁模式、关联和相关性：频繁模式是在数据中频繁出现的模式（频繁项集、频繁子序列和频繁子结构）用于预测分析的分类与回归：分类是找出描述和区分数据类或概念的模型，以便能够使用模型预测类标号未知的对象的类标号。
到处模型是基于对训练数据集的分析。
该模型用来预测类标号未知的对象类标号。
表现形式有：分类规则（IF-THEN）、决策树、数学公式和神经网络。
分类预测类别标号，而回归简历连续值函数模型，而不是离散的类标号。
相关分析可能需要在分类和回归之前进行，他试图识别与分类和回归过程显著相关的属性。
聚类分析：聚类分析数据对象，而不考虑类标号。
离群分析：数据集中可能包含一些数据对象，他么对数据的一般行为或模型不一致。
这些数据时利群点。
python数据分析笔记
python数据分析笔记《python 数据分析笔记》在如今这个数据爆炸的时代，数据分析就像是一把神奇的钥匙，能帮助我们打开隐藏在海量信息背后的秘密之门。
而 Python，这个简单又强大的编程语言，成为了我探索数据分析世界的得力工具。
要说我最初接触 Python 数据分析，那还真是一段充满了“惊喜”和“挑战”的旅程。
记得那是一个阳光明媚的周末，我像往常一样窝在沙发上刷着手机，突然看到一篇关于数据分析能够预测股票走势的文章。
这一下就勾起了我的好奇心，心里想着：“要是我也能掌握这门神奇的技术，是不是就能在股市里大赚一笔，走向人生巅峰啦？” 虽然知道这种想法有点天真，但那颗想要探索未知的心却再也按捺不住了。
说干就干！我立刻打开电脑，开始在网上搜索各种 Python 数据分析的教程和资料。
不看不知道，一看真的是眼花缭乱。
从基础的语法，到复杂的数据结构，再到各种神奇的数据分析库，感觉自己就像是掉进了一个巨大的知识海洋，有点不知所措。
不过，我可没那么容易被吓倒。
我给自己制定了一个详细的学习计划，每天都抽出几个小时来学习和实践。
刚开始的时候，真的是举步维艰。
那些代码看起来就像是一堆乱码，怎么也理不清头绪。
特别是遇到一些错误的时候，满屏幕的报错信息让我感觉自己的脑袋都要炸了。
就比如说有一次，我在尝试读取一个 CSV 文件的时候，代码怎么都运行不起来。
我反复检查了好几遍，确定自己的路径没有写错，可就是不知道问题出在哪里。
最后，经过一番仔细的排查，才发现原来是因为我忘记安装一个必要的库。
那一刻，我真的是哭笑不得，感觉自己就像是个粗心的“小白”。
但是，随着不断地学习和实践，我也逐渐摸到了一些门道。
我发现Python 数据分析其实并没有想象中那么可怕，只要掌握了一些基本的概念和方法，很多问题都能迎刃而解。
比如说，使用 Pandas 库来处理数据就非常方便。
它可以轻松地读取各种格式的数据文件，然后进行数据清洗、筛选、聚合等操作。
《利用python进行数据分析》读书笔记
《利用python进行数据分析》读书笔记pandas是本书后续内容的首选库。
pandas可以满足以下需求：具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。
这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。
. 集成时间序列功能既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结构数学运算和简约（比如对某个轴求和）可以根据不同的元数据（轴编号）执行灵活处理缺失数据合并及其他出现在常见数据库（例如基于SQL的）中的关系型运算1、pandas数据结构介绍两个数据结构：Series 和DataFrame。
Series是一种类似于以为NumPy数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）和与之相关的一组数据标签（即索引）组成的。
可以用index和values 分别规定索引和值。
如果不规定索引，会自动创建0 到N-1 索引。
#-*- encoding:utf-8 -*-import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame#Series可以设置index，有点像字典，用index索引obj = Series([1,2,3],index=['a','b','c'])#print obj['a']#也就是说，可以用字典直接创建Seriesdic = dict(key = ['a','b','c'],value = [1,2,3])dic = Series(dic)#下面注意可以利用一个字符串更新键值key1 = ['a','b','c','d']#注意下面的语句可以将Series 对象中的值提取出来，不过要知道的字典是不能这么做提取的dic1 = Series(obj,index = key1)#print dic#print dic1#isnull 和notnull 是用来检测缺失数据#print pd.isnull(dic1)#Series很重要的功能就是按照键值自动对齐功能dic2 = Series([10,20,30,40],index = ['a','b','c','e'])#print dic1 + dic2#name属性,可以起名字 = 's1' = 'key1'#Series 的索引可以就地修改dic1.index = ['x','y','z','w']DataFrame是一种表格型结构，含有一组有序的列，每一列可以是不同的数据类型。
python数据分析笔记
python数据分析笔记Python 数据分析笔记在当今数字化的时代，数据成为了宝贵的资源，而从海量的数据中提取有价值的信息和洞察则离不开数据分析。
Python 作为一种强大且灵活的编程语言，在数据分析领域发挥着重要作用。
以下是我在学习和实践 Python 数据分析过程中的一些笔记和体会。
一、Python 数据分析的基础环境搭建要进行 Python 数据分析，首先需要搭建好相应的环境。
我们需要安装 Python 解释器，推荐使用 Anaconda 发行版，它集成了许多常用的科学计算和数据分析库，如 NumPy、Pandas、Matplotlib 等，能为我们省去不少安装和配置的麻烦。
安装好 Anaconda 后，可以打开 Anaconda Navigator 或者使用命令行来创建和管理虚拟环境，以便在不同的项目中隔离依赖。
二、数据的读取与写入Python 中有多种方式来读取和写入数据。
对于常见的 CSV 文件，可以使用 Pandas 库的｀read_csv(）｀函数轻松读取数据，并将处理后的数据使用｀to_csv(）｀函数写回 CSV 文件。
例如：｀｀｀pythonimport pandas as pd读取 CSV 文件data ＝ pdread_csv(＇datacsv'）写入 CSV 文件datato_csv(＇new_datacsv'， index=False)｀｀｀除了 CSV 格式，Pandas 还支持读取和写入 Excel、SQL 数据库等多种数据源。
三、数据清洗与预处理数据往往不是完美的，可能存在缺失值、重复值、异常值等问题。
在进行分析之前，需要对数据进行清洗和预处理。
处理缺失值可以使用｀fillna(）｀方法填充，或者根据具体情况删除包含缺失值的行或列。
对于重复值，可以使用｀drop_duplicates(）｀方法去除。
异常值的检测和处理则需要根据数据的特点和业务逻辑来决定，可以通过统计方法、可视化等手段来发现异常值，并选择合适的方式进行处理，比如修正或者删除。
Python大数据分析与挖掘实战 第1章Python基础
Part 1 1.2 Python安装及启动
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Python安装
安装发行版 Anaconda 形成集成开 发环境 Spyder ……
启动与界面认识
简单易学 界面友好 程序编写及执 行均在Spyder 中完成 ……
安装拓展包
打开Andconda Prompt 命令窗口 输入安装命.1
Python安装及启动——安装 PPT模板下载：/moban/ 节日PPT模板：/jieri/ PPT背景图片：/beijing/ 优秀PPT下载：/xiazai/ Word教程： /word/ 资料下载：/ziliao/ 范文下载：/fanwen/ 教案下载：/jiaoan/ 字体下载：/ziti/
Part 1
1.2.2
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Python开发环境众多
• 不同的开发环境其配置难度与复杂度也不尽相同，最常用的有PyCharm、Spyder。特别是Spyder，它在成功 安装了Python的集成发行版本Anaconda之后就自带上了，而且界面友好。对于初学者或者不想在环境配置方面 花太多时间的读者，可以选择Anaconda安装，本书也是采用Anaconda。
Python数据挖掘：入门、进阶与实用案例分析
当然，这本书并不是完美的。虽然它的内容非常丰富，但是有些知识点并没有 深入介绍，例如自然语言处理和深度学习等。部分案例的分析也略显简单，没 有充分展示数据挖掘技术的精髓。希望作者在今后的版本中能够进一步完善这 本书的内容，让更多的读者受益。
《Python数据挖掘：入门、进阶与实用案例分析》是一本非常值得阅读的书 籍。通过本书的介绍，我深入了解了Python数据挖掘技术和应用，掌握了相 关工具和库的使用方法，同时也感受到了数据挖掘技术在解决实际问题中的重 要作用。如果大家对Python和数据挖掘感兴趣，不妨一读这本书，或许它能 带给大家不一样的收获和启发。
读完这本书，我深深地感受到了Python在数据科学领域的重要地位。Python 作为一种高级编程语言，其易学易用、简洁清晰的语法和丰富的库使得它在数 据科学领域广受欢迎。通过本书的介绍，我了解了如何使用Python进行数据 清洗、统计分析、可视化展示以及机器学习等任务，同时也掌握了一些常用的 数据挖掘算法，如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
作者简介
作者简介
这是《Python数据挖掘：入门、进阶与实用案例分析》的读书笔记，暂无该书作者的介绍。
谢谢观看
《Python数据挖掘：入门、进阶与实用案例分析》是一本全面介绍Python数据挖掘的书籍，主 要内容涵盖了数据挖掘的基本概念、Python环境下的数据挖掘工具和库的使用，以及多个实用的 数据挖掘案例分析。 本书首先介绍了数据挖掘的基本概念和常用的数据处理工具，如Pandas、NumPy等，以及常用的 数据可视化工具，如Matplotlib和Seaborn等。还详细介绍了数据预处理、特征提取、模型选择 等数据挖掘的核心技术。 接着，本书介绍了多个实用的数据挖掘案例，包括社交网络分析、推荐系统、聚类分析、关联规 则、异常检测等。每个案例都包含了从问题定义、数据处理到模型训练和结果解释的完整过程， 读者可以通过这些案例学习到实际的数据挖掘过程和技术。
python数据分析笔记
python数据分析笔记在当今这个数字化的时代，数据就像是隐藏在深海中的宝藏，而Python 则是我们探索和挖掘这些宝藏的神奇工具。
作为一个对数据充满好奇的小白，我踏上了 Python 数据分析的奇妙之旅，一路上可谓是充满了惊喜与挑战。
还记得刚开始接触 Python 数据分析的时候，我就像一只无头苍蝇，到处乱撞。
面对那一堆复杂的代码和函数，我的脑袋都快炸了。
但是，我那不服输的劲儿上来了，心想：别人能学会，我为啥不行？于是，我咬咬牙，决定硬着头皮上。
我找了很多学习资料，从最基础的 Python 语法开始学起。
那些日子里，我每天都泡在电脑前，眼睛盯着屏幕，手指在键盘上不停地敲打着。
我记得有一次，为了搞清楚一个数据读取的函数，我愣是在电脑前坐了整整一个下午。
眼睛都看花了，可还是没弄明白。
心里那个着急啊，就像热锅上的蚂蚁。
后来，我灵机一动，想到了去网上找相关的视频教程。
还真别说，这一招还挺管用。
在一个视频里，老师详细地讲解了那个函数的用法，还通过实际的案例进行了演示。
我跟着视频一步一步地操作，终于，我成功地读取了数据，那一刻，我高兴得差点跳起来。
随着学习的深入，我开始接触到数据清洗这个环节。
这可真是个细致活啊！就拿处理缺失值来说吧，我得先找出哪些数据是缺失的，然后再根据具体的情况选择合适的处理方法。
有时候，数据缺失得乱七八糟，我就得绞尽脑汁地想办法填补。
有一次，我遇到了一组销售数据，其中有很多行的销售额是缺失的。
我仔细分析了一下，发现这些缺失值并不是随机的，而是和其他一些因素有关。
于是，我通过建立一个简单的模型，根据相关因素来预测缺失的销售额。
这过程中，我不断地调试模型，修改参数，就为了能让预测结果更准确。
当数据清洗完成后，接下来就是数据分析和可视化了。
这可是最有趣的部分，因为我可以通过各种图表直观地看到数据背后的故事。
有一次，我分析了一家电商网站的用户行为数据。
我用 Python 绘制了用户购买频率的直方图和用户购买金额的箱线图。
python读书笔记
python读书笔记最近迷上了 Python 这门编程语言，一头扎进书里，那感觉就像是在一个全新的世界里探险，充满了新奇和挑战。
我读的这本书，没有那种让人望而生畏的高深理论，而是用一种通俗易懂的方式，把 Python 的知识点像讲故事一样娓娓道来。
从最基础的变量、数据类型，到复杂一些的函数、模块，每一个概念都解释得清清楚楚。
就拿变量来说吧，以前我总觉得这是个很抽象的东西，可书里用了一个特别有趣的例子。
它说变量就像是一个盒子，你可以把任何东西放进去，数字、文字、甚至是其他更复杂的数据结构。
比如说，你可以创建一个叫“age”的变量，然后把自己的年龄放进去，就像是把年龄这个数字装进了一个叫“age”的小盒子里。
而且这个盒子里的东西还能随时更换，今天你 20 岁，把 20 放进去，明天过生日变成 21 岁了，就把 21 再放进去。
这一下就让我明白了变量的本质，原来就是用来存储和操作数据的容器呀。
还有数据类型，书里把整数、浮点数、字符串这些比作不同种类的宝贝。
整数就像是整整齐齐的积木块，一块一块清清楚楚；浮点数呢，则像是有点调皮的小水珠，总是带着小数点在那蹦跶；字符串则像是一串五颜六色的珠子，每个字符都是一颗独特的珠子，串在一起形成了有意义的话语。
这种比喻真的太形象了，让我一下子就记住了它们的特点。
说到函数，那可真是 Python 里的大功臣。
书里把函数比作是一个魔法盒子，你把需要处理的东西放进去，它就能按照特定的规则给你变出你想要的结果。
比如说，你写了一个计算两个数之和的函数，每次只要把两个数扔进去，它就能迅速给你算出结果，简直太方便了！而且函数还可以重复使用，就像这个魔法盒子永远不会失效，随时都能为你服务。
在学习模块的时候，我更是感受到了 Python 的强大。
模块就像是一个超级大的工具箱，里面装满了各种各样的工具，每个工具都有自己独特的功能。
你需要什么功能，就从这个工具箱里把对应的工具拿出来用就行。
Python大数据分析与挖掘实战 第1章Python基础
5
③根据安装向导，单击选择同意安
装协议“I Agree”按钮、选择安装类 型“All Users”、设置好安装路径，继 续单击Next按钮，如图1-3所示。
④在该步骤中有两个选项，安装向导默认为第二 个选项，即向Anaconda系统中安装Python的版本号， 图1-3中为3.6这个版本。第一个选项为可选项，即向 安装的计算机系统中添加Anaconda环境变量，也建 议读者选择该选项。设置好这两个选项后，单击 “Intsall”即可进入安装进程，如图1-4所示。
行业PPT模板：/hangye/ PPT素材下载：/sucai/ PPT图表下载：/tubiao/ PPT教程： /powerpoint/ Excel教程：/excel/ PPT课件下载：/kejian/ 试卷下载：/shiti/
Python开发环境众多
• 不同的开发环境其配置难度与复杂度也不尽相同，最常用的有PyCharm、Spyder。特别是Spyder，它在成功 安装了Python的集成发行版本Anaconda之后就自带上了，而且界面友好。对于初学者或者不想在环境配置方面 花太多时间的读者，可以选择Anaconda安装，本书也是采用Anaconda。
python具有简单易学开源解释性面向对象可扩展性和丰富的支撑库等特点?其应用也非常广泛包括科学计算数据处理与分析图形图像与文本处理数据库与网络编程网络爬虫机器学习多媒体应用图形用户界面系统开发等
第1章 Python基础
Part 1 1.1 Python概述背景
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python数据分析笔记
python数据分析笔记在如今这个数字化的时代，数据就像隐藏在深海中的宝藏，而Python 就像是我们手中那把神奇的铲子，能帮助我们挖掘出这些宝藏中的珍贵信息。
说起我和 Python 数据分析的缘分，那可真是一段充满惊喜和挑战的奇妙旅程。
还记得刚开始接触 Python 数据分析的时候，我完全是个小白，连Python 的基本语法都搞不清楚。
看着那一堆代码和复杂的函数，我感觉自己仿佛置身于一个陌生的迷宫中，晕头转向。
但我这人吧，就有股子倔劲儿，越是不懂，就越想搞明白。
我从最基础的开始学起，安装 Python 环境、学习变量、数据类型、控制流这些基础知识。
那时候，每天下班后我就一头扎进 Python 的世界里，对着电脑屏幕，一行一行地敲代码，一个错误一个错误地去调试。
有时候为了一个小问题，能折腾好几个小时，但每次解决一个难题，那种成就感真是无法言喻。
学了一段时间的基础知识后，我终于鼓起勇气开始接触数据分析的相关库，比如大名鼎鼎的 Pandas、NumPy 和 Matplotlib。
这可真是打开了一个全新的世界！先说 Pandas 吧，它就像是一个超级厉害的数据整理大师。
我记得有一次，我拿到了一份乱七八糟的销售数据表格，里面的数据格式五花八门，有字符串、数字，还有缺失值。
我当时头都大了，完全不知道从哪里下手。
但当我用上 Pandas 之后，一切都变得不一样了。
我用它读取数据，然后进行数据清洗，处理缺失值，转换数据类型，把那堆杂乱无章的数据整理得井井有条。
那种感觉，就像是把一个堆满杂物的房间打扫得干干净净，心里别提多舒畅了。
还有 NumPy 这个强大的数值计算库。
有一次，我需要对一组数据进行快速的数学运算，比如求平均值、标准差什么的。
如果用普通的方法，那得写一堆循环，效率低下不说，还容易出错。
但用了 NumPy 之后，几行代码就搞定了。
它的向量化运算速度超快，让我深刻体会到了什么叫“高效”。
而 Matplotlib 则是数据可视化的神器。
Python数据分析基础学习笔记_2019.04.02
Python数据分析基础学习笔记曾建2019.04.25目录1.Python基础知识 (1)1.1.Python简介 (1)1.2.解释型与编绎型 (1)1.3.搭建环境 (2)1.4.环境变量Path (2)1.5.IDE (3)1.6.Pycharm安装 (3)1.7.语法特点 (4)1.7.1.注释 (4)1.7.2.缩进 (5)1.7.3.语句断行 (5)1.7.4.编码规范 (6)1.7.5.命名规范 (6)1.7.6.保留字与标识符 (6)1.8.基本数据类型 (8)1.8.1.数字 (8)1.8.2.字符串 (8)1.8.3.布尔类型 (11)1.8.4.类型转换 (11)1.8.5.基本输入输出 (11)1.9.运算符 (12)1.9.1.算术运算符 (12)1.9.2.赋值运算符 (13)1.9.3.关系运算符 (14)1.9.4.逻辑运算符 (14)1.9.5.位运算符 (14)1.9.6.优先级 (15)1.10.条件表达式 (15)2.流程控制 (16)2.1.程序结构 (16)2.2.选择语句 (16)2.3.循环语句 (18)2.3.1.while循环 (18)2.3.2.for循环 (19)2.3.3.循环嵌套 (19)2.3.4.结束循环 (20)3.数据结构 (21)3.1.序列 (21)3.1.1.索引 (22)3.1.2.切片 (22)3.1.3.相加 (22)3.1.4.相乘 (22)3.1.5.成员检查 (22)3.1.6.计算长度和最大最小值 (23)3.2.列表 (23)3.2.1.创建列表 (23)3.2.2.遍历列表 (24)3.2.3.更新列表 (24)3.2.4.列表统计计算 (25)3.2.5.列表排序 (26)3.2.6.列表推导式 (26)3.2.7.列表的常用函数 (27)3.2.8.二维列表 (27)3.3.元组 (28)3.3.1.元组与列表的区别 (28)3.3.2.创建元组 (29)3.3.3.访问元组 (29)3.3.4.修改元组 (30)3.3.5.元组推导式 (30)3.4.字典 (30)3.4.1.创建字典 (31)3.4.2.访问字典 (32)3.4.3.更新字典 (33)3.4.4.合并字典 (33)3.4.5.字典推导式 (33)3.5.集合 (33)3.5.1.创建集合 (33)3.5.2.添加删除元素 (34)3.5.3.集合运算 (34)3.6.字符串 (35)3.6.1.拼接字符串 (35)3.6.2.计算字符串长度 (35)3.6.3.截取字符串 (35)3.6.4.检索字符串 (36)3.6.5.大小写转换 (36)3.6.6.去空格 (36)3.6.7.分割 (37)3.6.8.格式化字符串 (37)4.函数 (38)4.1.定义函数 (38)4.2.调用函数 (38)4.3.参数传递 (38)4.4.返回值 (40)4.5.变量的作用域 (41)4.6.匿名函数 (41)5.面向对象 (41)5.1.对象与类 (41)5.2.面向对象的特点 (42)5.2.1.封装 (42)5.2.2.继承 (42)5.2.3.多态 (42)5.3.类的定义 (43)5.4.创建实例 (43)5.4.1.__init__()方法 (43)5.4.2.实例方法 (43)5.4.3.数据成员 (44)5.5.访问限制 (44)5.6.属性 (45)5.7.继承 (45)5.8.重写 (45)6.模块 (45)6.1.自定义模块 (46)6.2.模块搜索目录 (46)6.3.常用标准模块 (46)6.4.第三方模块 (47)6.5.包 (47)7.异常处理 (47)8.多维数组 (49)8.1.Numpy模块 (49)8.2.数组创建 (49)8.3.数组生成函数 (51)8.4.数据类型 (52)8.5.数组访问 (53)8.6.数组属性 (54)8.7.数组形状 (55)8.8.排序 (57)8.9.基本运算 (57)8.9.1.四则运算 (57)8.9.2.比较运算 (58)8.9.3.广播运算 (59)8.10.常用函数 (59)8.10.1.数学函数 (59)8.10.2.统计函数 (60)8.11.线性代数 (60)8.12.随机模块 (60)9.数据处理 (61)9.1.Pandas (61)9.2.序列 (62)9.2.1.构建 (62)9.2.3.追加 (64)9.2.4.删除 (65)9.2.5.更新 (65)9.2.6.排序 (65)9.3.数据框 (66)9.3.1.构建 (66)9.3.2.访问 (67)9.3.3.增加 (68)9.3.4.删除 (69)9.3.5.更新 (70)9.3.6.显示数据 (70)9.4.基本操作 (71)9.4.1.重建索引 (71)9.5.数据导入 (72)9.5.1.文本数据 (72)9.5.2.电子表格数据 (73)9.5.3.数据库数据 (74)9.6.数据导出 (74)9.7.类型转换 (76)9.8.数据清洗 (76)9.8.1.重复值处理 (76)9.8.2.缺失值处理 (77)9.8.3.异常值处理 (79)9.9.数据抽取 (80)9.9.1.字段抽取 (80)9.9.2.字段拆分 (80)9.9.3.重置索引 (81)9.9.4.条件抽取数据 (81)9.9.5.索引抽取数据 (81)9.10.数据修改 (82)9.11.重置索引 (83)9.12.透视表 (83)9.13.合并连接 (85)9.14.分组聚合 (86)10.数据基本分析 (87)10.1.基本统计分析 (87)10.2.分组分析 (88)10.3.分布分析 (89)10.4.交叉分析 (91)10.5.结构分析 (92)10.6.相关分析 (94)11.数据可视化 (95)11.1.离散型变量 (95)11.1.2.条形图 (98)11.2.数值型变量 (101)11.2.1.直方图 (101)11.2.2.核密度图 (104)11.2.3.箱线图 (106)11.2.4.小提琴图 (106)11.2.5.折线图 (106)11.3.关系型数据 (108)11.3.1.散点图 (109)11.3.2.气泡图 (112)11.3.3.热力图 (113)12.上机作业题 (115)12.1.数值交换 (115)12.2.三数比较大小 (116)12.3.计算人体健康BMI (116)12.4.计算闰年 (117)12.5.回文 (117)12.6.九九乘法表 (118)12.7.自然数求和 (118)12.8.计算阶乘和 (118)12.9.鸡兔同笼 (119)12.10.百人分百饼 (119)12.11.最大最小值 (119)12.12.换零钱 (120)12.13.登录功能 (121)12.14.修改密码功能 (121)12.15.质因数分解 (122)12.16.冒泡排序 (123)12.17.约瑟夫问题 (123)12.18.递归求自然数和 (124)12.19.兔子数目 (124)12.20.猜幸运数字 (125)12.21.押大小游戏 (126)12.22.五猴分桃 (127)12.23.打印全年的日历 (128)1.Python基础知识1.1.Python简介Python是1989年荷兰人Guido van Rossum发明的，它是一种面向对象的解释型高级编程语言。
《Python数据分析与挖掘实战》
《Python数据分析与挖掘实战》Python作为一种使用灵活、语法简单的高级编程语言，被广泛应用于数据分析和挖掘领域。
《Python数据分析与挖掘实战》是一本专注于Python数据分析和挖掘实践的畅销书籍。
这本书介绍了Python数据分析的工具和技术，包括数据预处理、数据可视化、机器学习、深度学习等主题。
一、数据预处理数据预处理是数据分析的第一步，这个过程可以帮助我们理解数据的属性、特征、分布以及缺陷，使数据更适合后续处理。
在Python中，数据预处理通常包括数据导入、数据清理、数据选择、数据变换、数据集成和数据归约等步骤。
在数据预处理的过程中，可以使用pandas、numpy和scipy等Python库来进行处理。
二、数据可视化数据可视化是数据分析过程中最重要的环节之一。
通过可视化，可以更清晰地呈现数据之间的关系，使得数据更加容易理解和分析。
Python有一些流行的数据可视化工具，如Matplotlib、Seaborn、Plotly和Bokeh。
这些工具可以生成各种图表类型，包括散点图、曲线图、柱状图、饼图、雷达图等等。
三、机器学习机器学习是数据分析中的另一个重要环节，它通过机器学习算法训练和测试数据，以从中提取规律和模式。
在Python中，有多个实用的机器学习库，如scikit-learn、Tensorflow和Keras。
这些库可用于实现常见的机器学习算法，如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机和深度学习算法等等。
四、深度学习深度学习算法是机器学习中最高级的领域之一。
它可以模拟大脑神经网络的结构和功能，以便完成更复杂和高级的任务。
Tensorflow和Keras是Python中最流行的深度学习框架库，它们提供了许多广泛应用的深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等模型。
五、总结Python在数据分析和挖掘领域中的应用速度日益增长。
其灵活、可扩展、简单易用的特点使其成为了数据分析的首选语言之一。
《python数据分析与挖掘》
《python数据分析与挖掘》第3章数据探索（重要）数据质量分析是数据预处理的前提，是数据挖掘分析结论有效性和准确性的基础，其主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据，脏数据包括：缺失值异常值不一致的值重复数据及含有特殊符号（如#、¥、*）的数据本小节将主要对数据中的缺失值、异常值和一致性进行分析。
缺失值统计分析统计缺失值的变量个数统计每个变量的未缺失数统计变量的缺失数及缺失率异常值统计分析-箱型图代码异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据。
异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离其余的观测值。
异常值也称为离群点，异常值的分析也称为离群点的分析。
异常值分析方法主要有：简单统计量分析、3 原则、箱型图分析。
import pandas as pddata = pd.read_excel('../data/catering_sale.xls', index_col = u'日期') #读取数据，指定“日期”列为索引列import matplotlib.pyplot as plt #导入图像库plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号plt.figure() #建立图像p = data.boxplot(return_type='dict')#p['fliers'][0].get不会报错#p = data.boxplot() #画箱线图，直接使用pd的DataFrame的方法x = p['fliers'][0].get_xdata() # 'flies'即为异常值的标签y = p['fliers'] [0].get_ydata()y.sort() #从小到大排序，该方法直接改变原对象#用annotate添加注释#其中有些相近的点，注解会出现重叠，难以看清，需要一些技巧来控制。
Python中的数据分析和数据挖掘
Python中的数据分析和数据挖掘数据分析和数据挖掘是如今社会中广泛运用的技术，它们为组织和企业提供了非常有价值的信息。
Python语言作为一种高级编程语言，有着优雅的语法和强大的库，被广泛应用于数据分析和数据挖掘领域。
本文将分为三部分，介绍Python在数据分析和数据挖掘领域的应用及其优势和局限性，以及未来发展方向。
一、Python在数据分析和数据挖掘领域的应用Python语言在数据科学领域的优势主要表现在以下几个方面：1、丰富的库和工具Python有大量的数据分析和挖掘相关的包和库，例如NumPy、Pandas、Scikit-learn、Matplotlib、TensorFlow等。
其中NumPy提供了高效的矩阵运算和通用函数（ufuncs），Pandas提供了数据处理和分析的功能，Scikit-learn提供了常用的机器学习算法和数据挖掘算法，Matplotlib提供了数据可视化的功能，TensorFlow提供了深度学习框架。
这些库和工具让Python可以快速地处理大型数据集并执行机器学习任务。
2、易于学习和使用Python有非常好的文档和教程，使得初学者可以很容易地学会如何使用Python进行数据分析和挖掘。
此外，Python也有大量的开源项目和社区支持，可以提供绝佳的解决方案和支持。
3、灵活性和可扩展性Python是一种语法简洁，灵活性非常高的语言。
Python允许用户根据需要定制对象和数据结构，并且支持以模块和函数的方式构造程序，以组合实现某些任务，从而提供了非常强大的拓展性和可扩展性。
二、Python在数据分析和数据挖掘领域的优势和局限性1、优势(i)快速原型：Python的简洁和灵活，以及各个库和工具的支持，使得开发人员能够快速建立原型，用于验证问题并快速进行迭代开发。
(ii)数据可视化：Matplotlib、Seaborn和ggplot等视图库提供了基本图形结构，python用户可以方便地创建各种图表。
Python数据分析实例精解_札记
《Python数据分析实例精解》读书随笔目录1. 内容综述 (3)1.1 读书背景 (4)1.2 读书目的 (5)2. 《Python数据分析实例精解》概述 (5)2.1 作者简介 (7)2.2 内容概览 (8)3. 核心概念与工具 (9)3.1 Python数据分析基础 (10)3.1.1 Python环境搭建 (12)3.1.2 常用数据分析库介绍 (13)3.2 数据处理 (14)3.2.1 数据清洗 (15)3.2.2 数据转换 (16)3.3 数据可视化 (17)3.3.1 基本图表绘制 (19)3.3.2 高级可视化技术 (20)4. 实例分析 (21)4.1 实例一 (23)4.1.1 数据获取与预处理 (25)4.1.2 技术分析 (26)4.1.3 基本面分析 (27)4.2 实例二 (28)4.2.1 数据采集 (30)4.2.2 数据分析 (31)4.2.3 用户画像构建 (33)4.3 实例三 (35)4.3.1 数据来源与预处理 (36)4.3.2 文本分析 (37)4.3.3 情感倾向判断 (39)5. 技术深度探讨 (40)5.1 Python数据处理库的原理与应用 (42)5.2 统计分析与模型构建 (43)5.2.1 常用统计方法 (45)5.2.2 机器学习模型介绍 (46)6. 实践与总结 (47)6.1 数据分析实践技巧 (48)6.2 读书心得与体会 (50)6.3 未来学习方向展望 (51)1. 内容综述《Python数据分析实例精解》是一本深入浅出地介绍Python在数据分析领域应用的指南书籍。
本书以实例驱动的方式，详细讲解了Python数据分析的核心概念、常用库以及实际应用技巧。
全书内容涵盖了数据分析的基本流程，从数据获取、清洗、处理到分析、可视化和报告生成，为读者提供了一套完整的数据分析解决方案。
Python数据分析基础：介绍了Python编程语言的基础知识，为读者打下坚实的编程基础，同时讲解了数据分析中常用的Python库，如NumPy、Pandas等。
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q 属性构造 q 小波变换
q 基于小波变换的特征提取方法 q 基于小波变换的多尺度空间能量分布特征提取 q 基于小波变换的多尺度空间的规模极大值特征提取 q 基于小波包变换的特征提取 q 基于适应性小波的神经网络的特征提取
q 小波基函数 q 一种具有局部支集的函数，并且平均值为0 q 常用的小波基由Haar小波基、db小波基等
q 决策树 q 人工神经网络 q 分类与预测算法评价 q python分类预测模型特点
q 聚类分析 q 常用聚类分析算法 q K-Means聚类算法 q 聚类分析算法评价 q python主要聚类分析算法
q 关联规则
q 数值规约 q 分类
q 有参数方法 q 无参数方法
q 无参数方法 q 直方图：使用分箱来近似数据分析 q 聚类：将数据元组视为对象 q 抽样：用比原始数据小得多的随机样本表示原始数据集 q s个样本无放回简单随机抽样 q s个样本有放回简单随机抽样 q 聚类抽样 q 分层抽样
q 参数回归
q python主要数据预处理函数 q interpolate，一维，高维数据插值 q Scipy的一个子库，包含大量的插值函数 q from scipy.interpolate import *，引入相应的插值函数
q 0-均值规范化（标准差标准化） q x'=(x-x平)/σ q 经过chu'li后的数据均值为0，标准差为1 q x平为原始数据的均值，σ为原始数据的标准差
q 小数定标规范化
q 连续属性离散化 q 将连续属性变换成分类属性 q 离散化的过程 q 确定分类数 q 如何将连续属性值映射到这些分类值
q 常用的离散化方法 q 等宽法 q 等频法 q 基于聚类分析的方法
q 有些冗余属性可以用相关分析检测
q 数据变换 q 简单函数变换 q 将不具有正态分布的数据变换成具有正态分布的数据
q 规范化（归一化）
q 最小-最大规范化（离差标准化） q x'=(x-min)/(max-min) q 将数值值映射到【0，1】之间 q 离差标准化保留了原来数据中存在的关系 q 是消除量纲和数据取值范围影响的最简单方法
q 挖掘建模 q 分类与预测 q 简介 q 分类和预测是预测问题的两种主要类型 q 分类主要是预测分类标号（离散属性） q 预测主要是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值
q 实现过程 q 分类：构造一个分类模型，输入样本的属性值，输出对应的类别，将每个样本映射到预先定义 好的类别 q 预测：建立两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型，然后进行预测或控制 q 实现过程 q 通过训练集建立分类/预测模型 q 在模型通过检验后进行预测或控制
q unique，去除数据中的重复元素，得到单值元素列表，它是对象的方法名 q 既是Numpy库的一个函数（np.unique（）），也是Series对象的一个方法 q 使用方法 q np.unique(D)，D是一维数组，可以是list、array、Series q D.unique()，D是pandas的Series对象
q 周期性分析 q 周期性分析是探索某个变量是否随时间变化而呈现出某种周期变化趋势
q 贡献度分析 q 贡献度分析又称帕累托分析，原理：帕累托法则，又称20/80定律
q 相关性分析 q 直接绘制散点图 q 绘制散点图矩阵 q 计算相关系数（p48） q pearson相关系数 q Spearman秩相关系数 q 判定系数：相关系数的平方
q 数据预处理 q 数据清洗 q 数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、重复数据，平滑噪声数据、筛选掉与挖掘主题无关 的数据，处理缺失值、异常值 q 缺失值处理 q 处理方法 q 删除记录 q 数据插补 q 均值/中位数/众数插补 q 使用固定值 q 最近临插补 q 回归方法 q 插值法
q 不处理
q 小波变换（p73）
q 数据规约 q 意义 q 降低无效、错误数据对建模的影响，提高建模的准确性 q 少量且具代表性的数据将大幅度缩减数据挖掘所需要的时间 q 降低存储数据的成本
q 属性规约 q 目标：寻找出最小的属性子集并确保新数据子集的概率分布尽可能地接近原来数据集的概率分 布 q 属性规约方法 q 合并属性：将一些旧属性何为新属性 q 逐步向前选择：每次从原来属性集合选一个最优属性 q 逐步向后删除：每次从当前属性集合中删除一个最差属性 q 决策树归纳 q 主成分分析：将许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量
《python数据分析和挖掘实战》2
q 数据探索 q 数据分析特征 q 统计量分析 q 简介 q 常从集中趋势和离中趋势两个方面进行分析 q 平均水平的指标是对个体集中趋势的度量，使用最广泛的是均值和中位数 q 反映变异程度的指标则是对个体离开平均水平的度量，使用较广泛的是标准差（方差 ）、四分位间距 q 集中趋势度量 q 均值：所有数据的平均值 q 加权平均值 q 频率分布表平均值 q 中位数 q 众数：数据集中出现最频繁的值，众数不具有唯一性 q 离中趋势度量 q 极差：最大值-最小值 q 标准差：数据偏离均值的程度 q 变异系数：度量标准差相对于均值的离中趋势 q 变异系数主要用来比较两个或多个具有不同单位或不同波动幅度的数据集的离中趋 势 q 四分位数间距 q 四分位数包括上四分位数和下四分位数 q 四分位数间距越大，数据的变异程度越大；反之，说明变异程度越小
q python主要数据探索函数 q 基本统计特征函数(p50) q 拓展统计特征函数 q 统计做图函数 q python主要统计作图函数 q .plot()，绘制线性二维图，折线图
q .pie()，绘制饼图 q .hist()，绘制二维条形直方图，可显示数据的分配情形 q .boxplot()，绘制样本数据的箱形图 q plot(logy=True)，绘制y轴的对数图形 q plot(yerr=error)，绘制误差条形图
q isnull，判断是否空值 q D.isnull()/D.notnull()，这里要求D是Series对象，返回一个布尔Series
q notnull，判断是否非空值 q PCA，对指标变量矩阵进行主要成分分析
q from sklearn.decomposition import PCA
q random，生成随机矩阵
q 拉格朗日插值法 q 牛顿插值法
q 异常值处理 q 删除含有异常值的记录 q 视为缺失值 q 平均值修正 q 不处理
q 数据集成 q 实体识别 q 实体识别是指从不同数据源识别出现实世界的实体 q 任务：统一不同源数据的矛盾之处 q 常见形式 q 同名异义 q 异名同义 q 单位不统一
q 冗余属性识别 q 数据集成会导致数据冗余 q 同一属性多次出现 q 同一属性命名不一致导致重复
q Logistic回归分析介绍 q Logistic函数 q 取1和取0的概率之比为p/(1-p)，称为优势比 q Logistic变换Logit（p）=ln(p/(1-p)) q 令Logit（p）=ln(p/(1-p))=z，则p=1/(1+e^(-z))，即为Logististic回归模型解释（p87）
q 常用的分类与预测算法 q 回归分析
q 决策树 q 人工神经分析 q 贝叶斯网络 q 支持向量机
q 回归分析 q 通过建立模型来研究变量之间互相关系的密切程度、结构状态及进行模型预测的一种有效工具 ‘ q 主要回归模型 q 线性回归：可用最小二乘法求解模型系数 q 非线性回归 q Logistic回归：因变量一般有1和0两种取值 q 岭回归：参与建模的自变量之间具有多重共线性 q 主成分回归