Python大数据分析与应用实战

作者: 余本国，刘宁，李春报　著

8.10万字32人正在读

已完结现代当代当代文学

作品简介

《Python大数据分析与应用实战》主要介绍大数据分析、人工智能的实战应用。全书共9 章，通过8 个大型的数据分析案例，系统地介绍常用的数据分析方法。这8 个大型案例涉及数据可视化方法，回归、聚类、决策树、朴素贝叶斯等机器学习算法，以及深度学习算法等内容。各章程序在Python 3.8.5 环境下编写完成，在案例编写过程中，涉及Pandas、NumPy、Matplotlib 等Python 中常用的依赖库，最大限度地帮助读者掌握相关知识内容。每个案例之间相互独立，读者可以根据自己的兴趣选择相关章节进行学习。《Python大数据分析与应用实战》内容丰富，通俗易懂，以实操为目的帮助用户快速掌握相关技能。书中案例程序全码解析，注释完备，在编程环境下经过简单的修改便可以使用。本书不仅适合大数据分析、人工智能相关领域的入门读者使用，也适合有一定基础的读者进行实战时参考，同时适合本科生、研究生及对Python 感兴趣的读者阅读。

目录 (138章)

倒序

正文

第1章Python语法基础 1.1安装Anaconda 1.1.1代码提示 1.1.2变量浏览 1.1.3安装第三方库 1.2语法基础 1.2.1字符串、列表、元组、字典和集合 1.2.2条件判断、循环和函数 1.2.3异常 1.2.4特殊函数 1.3Python基础库应用入门 1.3.1NumPy库应用入门 1.3.2Pandas库应用入门 1.3.3Matplotlib库应用入门 1.4本章小结第2章天气数据的获取与建模分析 2.1准备工作 2.2利用抓取方法获取天气数据 2.2.1网页解析 2.2.2抓取一个静态页面中的天气数据 2.2.3抓取历史天气数据 2.3天气数据可视化 2.3.1查看数据基本信息 2.3.2变换数据格式 2.3.3气温走势的折线图 2.3.4历年气温对比图 2.3.5天气情况的柱状图 2.3.6使用Tableau制作天气情况的气泡云图 2.3.7风向占比的饼图 2.3.8使用windrose库绘制风玫瑰图 2.4机器学习在天气预报中的应用 2.4.1线性回归的基本概念 2.4.2使用一元线性回归预测气温 2.4.3使用多元线性回归预测气温 2.5本章小结第3章养成游戏中人物的数据搭建 3.1准备工作 3.2利用Pyecharts库进行数据基本情况分析 3.2.1感染人数分布图 3.2.2病情分布图 3.2.3病症情况堆叠图 3.2.4绘制出院、死亡情况折线图 3.2.5病情热力图 3.2.6病情分布象形图 3.2.7人口流动示意图 3.3感染病例分析 3.3.1基本信息统计 3.3.2使用直方图展示感染周期 3.3.3使用词云图展示死亡病例情况 3.4疫情趋势预测 3.4.1利用逻辑方程预测感染人数 3.4.2利用SIR模型进行疫情预测 3.4.3Logistic模型和SIR模型的对比 3.5本章小结第4章航空数据分析 4.1准备工作 4.2.1查看数据的基本信息 4.2.2航空公司、机型分布 4.2.3展示各个城市航班数量的3D地图 4.2.4从首都机场出发的桑基图 4.2.5通过关系图展示航线 4.3利用Floyd算法计算最短飞行时间 4.3.1Floyd算法简介 4.3.2Floyd算法的流程 4.3.4结果分析 4.4本章小结第5章市民服务热线文本数据分析 5.1准备工作 5.2.1数据分布基本信息 5.2.2每日平均工单量分析 5.2.3来电时间分析 5.2.4工单类型分析 5.3利用词云图展示工单内容 5.3.1工单分词 5.3.2去除停用词 5.3.3词频统计 5.3.5保存数据 5.4.1需求概述 5.4.2朴素贝叶斯模型的基本概念 5.4.3朴素贝叶斯文本分类算法的流程 5.5.1应用场景 5.5.2K-Means算法和PCA方法的基本原理 5.5.3热点问题挖掘算法的流程 5.6本章小结第6章决策树信贷风险控制 6.1准备工作 6.2.1查看数据大小和缺失情况 6.2.2绘制直方图查看数据的分布情况 6.2.3绘制直方图的3种方法 6.2.4通过箱型图查看异常值的情况 6.2.5异常值和缺失值的处理 6.2.6使用小提琴图展示预处理后的数据 6.3.1决策树原理简介 6.3.2决策树信贷建模流程 6.3.3利用scikit-learn库实现决策树风险控制算法 6.3.4模型优化 6.4本章小结第7章利用深度学习进行垃圾图片分类 7.1准备工作 7.2.1CNN的基本原理 7.2.2Keras库简介 7.3.1算法流程 7.3.2数据预处理 7.3.3CNN模型实现 7.4优化CNN模型 7.4.1选择优化器 7.4.2选择损失函数 7.4.3调整模型 7.4.4图片增强 7.4.5改变学习率 7.5模型应用 7.6本章小结第8章协同过滤和矩阵分解推荐算法分析 8.1准备工作 8.2.1基于用户的协同过滤算法的原理 8.2.2算法流程 8.3.1算法原理 8.3.2利用Surprise库实现SVD算法 8.4几种方法在测试集中的表现 8.5本章小结第9章《红楼梦》文本数据分析 9.1.1编程环境 9.1.2数据情况简介 9.2分词 9.2.1读取数据 9.2.2数据预处理 9.2.3分词及去除停用词 9.2.4制作词云图 9.3文本聚类分析 9.3.1构建分词TF-IDF矩阵 9.3.2K-Means聚类 9.3.3MDS降维 9.3.4PCA降维 9.3.5HC聚类 9.3.6t-SNE高维数据可视化 9.4LDA主题模型 9.5人物社交网络分析 9.6本章小结

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