python數據挖掘實踐

㈠ 數據挖掘方向，python中還需要學習哪些內容

對於數據挖掘：Python不是重點

重點是機器學習和資料庫系統

Python基礎知識扎實就好。參考劉江的Python教程

㈡ python數據挖掘入門與實踐1.5什麼是分類的完整代碼

分類應用的目標是，根據已知類別的數據集，經過訓練得到一個分類模型，再用模型對類別未知的數據進行分類。
例如，我們可以對收到的郵件進行分類，標注哪些是自己希望收到的，哪些是垃圾郵件，然後用這些數據訓練分類模型，實現一個垃圾郵件過濾器，這樣以後再收到郵件，就不用自己去確認它是不是垃圾郵件了，過濾器就能幫你搞定。

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書名：Python數據分析與挖掘實戰

作者：張良均

豆瓣評分：7.6

出版社：機械工業出版社

出版年份：2016-1

頁數：335

內容簡介：

10餘位數據挖掘領域資深專家和科研人員，10餘年大數據挖掘咨詢與實施經驗結晶。從數據挖掘的應用出發，以電力、航空、醫療、互聯網、生產製造以及公共服務等行業真實案例為主線，深入淺出介紹Python數據挖掘建模過程，實踐性極強。

本書共15章，分兩個部分：基礎篇、實戰篇。基礎篇介紹了數據挖掘的基本原理，實戰篇介紹了一個個真實案例，通過對案例深入淺出的剖析，使讀者在不知不覺中通過案例實踐獲得數據挖掘項目經驗，同時快速領悟看似難懂的數據挖掘理論。讀者在閱讀過程中，應充分利用隨書配套的案例建模數據，藉助相關的數據挖掘建模工具，通過上機實驗，以快速理解相關知識與理論。

基礎篇（第1～5章），第1章的主要內容是數據挖掘概述；第2章對本書所用到的數據挖掘建模工具Python語言進行了簡明扼要的說明；第3章、第4章、第5章對數據挖掘的建模過程，包括數據探索、數據預處理及挖掘建模的常用演算法與原理進行了介紹。

實戰篇（第6～15章），重點對數據挖掘技術在電力、航空、醫療、互聯網、生產製造以及公共服務等行業的應用進行了分析。在案例結構組織上，本書是按照先介紹案例背景與挖掘目標，再闡述分析方法與過程，最後完成模型構建的順序進行的，在建模過程的關鍵環節，穿插程序實現代碼。最後通過上機實踐，加深讀者對數據挖掘技術在案例應用中的理解。

作者簡介：

張良均 ，資深大數據挖掘專家和模式識別專家，高級信息項目管理師，有10多年的大數據挖掘應用、咨詢和培訓經驗。為電信、電力、政府、互聯網、生產製造、零售、銀行、生物、化工、醫葯等多個行業上百家大型企業提供過數據挖掘應用與咨詢服務，實踐經驗非常豐富。此外，他精通java EE企業級應用開發，是廣東工業大學、華南師范大學、華南農業大學、貴州師范學院、韓山師范學院、廣東技術師范學院兼職教授，著有《神經網路實用教程》、《數據挖掘：實用案例分析》、《MATLAB數據分析與挖掘實戰》《R語言數據分析與挖掘實戰》等暢銷書。

㈣ Python數據挖掘從哪些

一. 基於Python的數據挖掘 基本架構

1. matplotlib， 圖形化

2. pandas，數據挖掘的關鍵， 提供各種挖掘分析的演算法

3. numpy， 提供基本的統計
scipy， 提供各種數學公式

4. python common lib，python基本框架

二. 環境搭建
1. 安裝python

2. 安裝pip
pandas依賴的pip版本，最低是8.0.0。如果pip是8以下的版本，如7.2.1，需要升級pip.
命令是「python -m pip install -U pip」，這是windows版本。
Linux是」pip install -U pip「

通過命令「pip --version」， 可以查看pip版本號

3. 安裝pandas
命令「pip install pandas", 這是windows版本。

Linux平台可用
sudo apt-get install python-pandas

4. 安裝matplotlib
pip install matplotlib

三. 數據類型
pypython common type
string list tuple dict set
6鍾學列
list, tuple, string, unicode string, buffer object, xrange

pandas type
ndarray, series dateFrame

ndarray, 數組類型，新增原因：
list, tuple是基於指針+對象設計的。即list，tuple存儲的是void*指針，指針指向具體對象的數據。
因為是void*指針，所以二者可以存儲各種數據類型，即數據類型可以不統一。
雖然存儲豐富，但如果數據量過大時，即處理大數據時，有弊端。
1. 存儲空間大，浪費內存。因為存兩部分，指針+數據
2. 讀取慢，通過index，找到指針；基於指針，找到數據
所以在大數據處理時，新增ndarray，數字類型，類似C++ 數組。存儲相同，讀取、修改快捷。
別名：array, 有利於節省內存、提高CPU的計算時間，有豐富的處理函數

series，變長字典，
類似一維數組的對象；有數據和索引組成
新增原因：
dict是無序的，它的key和value存在映射關系。但key和value之間是不獨立的，存儲在一起。
如果需要對一項進行操作，會影響到另外一項。所以有了series， series的key和value是獨立的，獨立存儲。
series的key是定長有序的。通過series.key獲取整個索引， 通過series.values獲取所有values.
series的key,可以通過series.index.name，設置唯一的名稱。
series整體也可以設置唯一名稱，通過series.name

DataFrame:
1. 一個表格型的數據結構
2. 含有一組有序的列（類似於index)
3. 可以認為是，共享一個index的Series集合

data1={'name':['java', 'c', 'python'], 'year': [2,2,3]}
frame = pd.DataFrame(data1)

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四. 基本的數據分析流程：
1. 數據的獲取

2. 數據准備--規格化，建立各種索引index

3. 數據的顯示、描述，用於調試
如df.index, df.values， df.head(n), df.tail(n） df.describe

4. 數據的選擇
index獲取， 切片獲取, 行、列獲取， 矩形區域獲取

index獲取，df.row1 或者 df['row1']
行列，df.loc[行list, 列list], 如df.loc[0:1,['co1','col2'] ]
通過二位索引，取二維左上角，df.iloc[0,0],也可以列表 df.iloc[0:2,0:2]，取前2行。

5. 簡單的統計與處理
統計平均值、最大值等

6. Grouping 分組
df.groupby(df.row1)

7. Merge合並
append追加,
contact連接， 包含append功能，也可以兩個不同的二維數據結構合並
join連接， sql連接，基於相同欄位連接，如 sql的where, a.row1 = b.row1

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五. 高級的數據處理與可視化：
1. 聚類分析
聚類是數據挖掘描述性任務和預測性任務的一個重要組成部分，它以相似性為基礎，
把相似的對象通過靜態分類，分成不同的組別和子集。
在python中，有很多第三方庫提供了聚類演算法。

聚類演算法有很多， 其中K-均值演算法，因為其簡單、快捷的特點，被廣泛使用。
基本原理是，
1. 查找某數據集的中心，
2. 使用均方差，計算距離。使得每一個數據點都收斂在一個組內；各個組是完全隔離的

案例：
>>> from pylab import *
>>> from scipy.cluster.vq import *
>>>
>>> list1=[88,64,96,85]
>>> list2=[92,99,95,94]
>>> list3=[91,87,99,95]
>>> list4 = [78,99,97,81]
>>> list5=[88,78,98,84]
>>> list6=[100,95,100,92]
>>> tempdate = (list1, list2, list3, list4, list5, list6)
>>>
>>> tempdate
([88, 64, 96, 85], [92, 99, 95, 94], [91, 87, 99, 95], [78, 99, 97, 81], [88, 78
, 98, 84], [100, 95, 100, 92])
>>> date = vstack(tempdate)
>>>
>>> date
array([[ 88, 64, 96, 85],
[ 92, 99, 95, 94],
[ 91, 87, 99, 95],
[ 78, 99, 97, 81],
[ 88, 78, 98, 84],
[100, 95, 100, 92]])

>>> centroids,abc=kmeans(date,2) #查找聚類中心，第二個參數是設置分N類，如5類，則為5

>>> centroids # 基於每列查找的中心點，可能是平均值
array([[88, 71, 97, 84],
[90, 95, 97, 90]])
>>>
>>> result,cde=vq(date,centroids) #對數據集，基於聚類中心進行分類
>>> result
array([0, 1, 1, 1, 0, 1])

2. 繪圖基礎
python描繪庫，包含兩部分，
繪圖api, matplotlib提供各種描繪介面。
集成庫，pylab（包含numpy和matplotlib中的常用方法），描繪更快捷、方便。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
t = np.arange(0,10)

plt.plot(t, t+2）
plt.plot(t,t, 'o', t,t+2, t,t**2, 'o') #（x,y)一組，默認是折線；『o'是散點，
plt.bar(t,t**2) # 柱狀圖
plt.show()

--------------------
import pylab as pl
t = np.arange(0,10)
plt.plot(t, t+2)
plt.show()

3. matplotlib圖像屬性控制
色彩、樣式
名稱： 圖、橫、縱軸,
plt.title('philip\'s python plot')
plt.xlabel('date')
plt.ylabel('value')
其他： pl.figure(figsize=(8,6),dpi=100)
pl.plot(x,y, color='red', linewidth=3, lable='line1')
pl.legend(loc='upper left')

子圖
pl.subplot(211) # 整體圖片，可以分為二維部分；
#第一個是圖的行，第二個是列；第三個是index, 從左上開始0遍歷 當前行，再下一行。
#如果是2位數，如11，需要『，』
axes(left, bottom, width, height) # 參數取值范圍是(0,1), left,是到左邊的距離，bottom是到下面的距離

4. pandas作圖
Series、DataFrame支持直接描繪，封裝了調用matplotlib的介面，如
series.close.plot()
df.close.plot() #具體參數類似matplotlib普通介面

屬性控制
類似matplotlib普通介面，修改各種圖片的類型，柱形圖、折線等

--------common-----------------
list, tuple, dict

--------numpy-----------------
ndarray, Series, DataFrame

㈤ Python數據挖掘018-基於水色進行水質評價

本案例是基於水質圖像來對水質進行分類，所以是圖像分類問題，一般的，可以直接構建CNN深度模型來分析，效果會非常好，但此處我們首先從圖像中提取特徵，然後用SVM分類器來分類。

水色分類的類別分別為：

整個分析流程為：

數據的收集過程為：拍攝水樣哪碰，採集水樣圖片，從圖像中提取銷緩物出關鍵特徵指標。所以此處的圖像特徵提取是圖像識別或分類的關鍵步驟。

圖像特徵有非常多，比如顏色特徵，問你特徵，形狀特徵，空間關系特徵等，其中顏色特徵處理中常用直方圖法，顏色矩方法等。

其中顏色矩包含各虧液個顏色通道的一階矩，二階矩，三階矩，對於RGB圖像，每個通道有三個矩，故而有9個分量。

本案例採用顏色矩的方法來對圖像進行分類。

採集的圖像中包含有容器等其他無關信息，所以要對圖像進行切割，得到最終將的101x101的小圖像。

分別計算小圖像中每個像素點的每個通道的一階顏色矩，二階顏色矩，三階顏色矩。
最終得到數據集。

最終得到的數據集為：

參考資料：

《Python數據分析和挖掘實戰》張良均等

㈥ 你用 Python 做過什麼有趣的數據挖掘/分析項目

大概一年多以前，和幾個小夥伴均認同一個趨勢：覺得通過技術手段獲取網上越來越豐數孝譽富的數據，並基於這些數據薯段做分析及可視化，必能產生有價值的結果，慎梁幫助大家改善生活。

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《Python數據挖掘入門與實踐》（[澳] Robert Layton）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：Python數據挖掘入門與實踐

作者：[澳] Robert Layton

譯者：杜春曉

豆瓣評分：7.9

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2016-7

頁數：252

內容簡介：

本書作為數據挖掘入門讀物，介紹了數據挖掘的基礎知識、基本工具和實踐方法，通過循序漸進地講解演算法，帶你輕松踏上數據挖掘之旅。本書採用理論與實踐相結合的方式，呈現了如何使用決策樹和隨機森林演算法預測美國職業籃球聯賽比賽結果，如何使用親和性分析方法推薦電影，如何使用樸素貝葉斯演算法進行社會媒體挖掘，等等。本書也涉及神經網路、深度學習、大數據處理等內容。

作者簡介：

Robert Layton

計算機科學博士，網路犯罪問題和文本分析方面的專家。多年來一直熱衷於Python編程，參與過scikit-learn庫等很多開源庫的開發，曾擔任2014年度「谷歌編程之夏」項目導師。他曾與全球幾大數據挖掘公司密切合作，挖掘真實數據並研發相關應用。他的公司dataPipeline為多個行業提供數據挖掘和數據分析解決方案。

譯者簡介：

杜春曉

英語語言文學學士，軟體工程碩士。其他譯著有《電子達人——我的第一本Raspberry Pi入門手冊》《Python數據分析》。新浪微博：@宜_生。

㈧ 如何自學成為數據分析師

數據分析師的基本工作流程：

1.定義問題

確定需要的問題，以及想得出的結論。需要考慮的選項有很多，要根據所在業務去判斷。常見的有：變化趨勢、用戶畫像、影響因素、歷史數據等。

2.數據獲取

數據獲取的方式有很多種：

一是直接從企業資料庫調取，需要SQL技能去完成數據提取等的資料庫管理工作。

二是獲取公開數據，政府、企業、統計局等機構有。

三是通過Python編寫網頁爬蟲。

3.數據預處理

對殘缺、重復等異常數據進行清洗。

4.數據分析與建模

這個部分需要了解基本的統計分析方法、數據挖掘演算法，了解不同統計方法適用的場景和適合的問題。

5.數據可視化和分析報告撰寫

學習一款可視化工具，將數據通過可視化最直觀的展現出來。

數據分析入門需要掌握的技能有：

1. SQL（資料庫）：

怎麼從資料庫取數據？怎麼取到自己想要的特定的數據？等這些問題就是你首要考慮的問題，而這些問題都是通過SQL解決的，所以SQL是數據分析的最基礎的技能。

2. excel

分析師更多的時候是在分析數據，分析數據時需要把數據放到一個文件里，就是excel。

熟練excel常用公式，學會做數據透視表，什麼數據畫什麼圖等。

3.Python或者R的基礎：

必備項，也是加分項，在數據挖掘方向是必備項，語言相比較工具更加靈活也更加實用。

4.學習一個可視化工具

如果你想往更高層次發展，上面的東西頂多隻佔20%，剩下的80%則是業務理解能力，目標拆解能力，根據數據需求更多新技能的學習能力。

㈨ 結合Python分析金融數據挖掘在量化投資領域中的應用

量化投資領域在金融數據中的應用包括：

• 股票市場的價格預測，利用歷史數據對股票未來的價格進行預測，幫助投資者決策。

• 資產配置，通過分析金融數據，幫助投資者合理配置資產，使投資回報最大化。

• 風險評估，利用金融數據進行風險評估，幫助投資者了解投斗圓判資風險，並進行風險管理。

• 自動交易，利用金融數據進行交易策略的設計和執行腔肢，進行自動化交易。

• 定量研究，利用金融數據進行定量研究，對金融市場的行空改為進行深入的研究。

㈩ 數據挖掘方向，Python中還需要學習哪些內容

就題論題，還包括：
1. Python 資料庫連接庫，例如MySQL 連接庫的應用，這決定你的數據從哪裡來。這裡面涉及到sql語法和資料庫基本知識，是你在學習的時候必須一起學會的。
2. Python 做基本數據計算和預處理的庫，包括numpy ，scipy，pandas 這三個用得最多。
3. 數據分析和挖掘庫，主要是sklearn，Statsmodels。前者是最廣泛的機器學習庫，後者是側重於統計分析的庫。（要知道統計分析大多時候和數據挖掘都錯不能分開使用）
4. 圖形展示庫。matpotlib，這是用的最多的了。
說完題主本身 要求，樓上幾位說的對，你還需要一些關於數據挖掘演算法的基本知識和認知，否則即使你調用相關庫得到結果，很可能你都不知道怎麼解讀，如何優化，甚至在什麼場景下還如何選擇演算法等。因此基本知識你得了解。主要包括：
1.統計學相關，看看深入淺出數據分析和漫畫統計學吧，雖然是入門的書籍，但很容易懂。
2.數據挖掘相關，看看數據挖掘導論吧，這是講演算法本身得書。
剩下的就是去實踐了。有項目就多參與下項目，看看真正的數據挖掘項目是怎麼開展的，流程怎樣等。沒有項目可以去參加一些數據挖掘或機器學習方面的大賽，也是增加經驗得好方法。