python數據建模
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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。
② 數學建模python可以替代matlab么
python完全可以實現matlab矩陣運算的基本功能。
科學計算常用的包有這幾個：
numpy：包含一些矩陣的運算
matplotlib：繪制各種各樣的圖標
scipy：擬合、傅里葉變換、處理音頻文件各種各樣不同的功能
pandas：處理表格式的數據
你最好能夠了解這些包一些常用的函數
③ Python數據分析在數學建模中的應用匯總（持續更新中！）
1、Numpy常用方法使用大全（超詳細）
1、Series和DataFrame簡單入門
2、Pandas操作CSV文件的讀寫
3、Pandas處理DataFrame，Series進行作圖
1、Matplotlib繪圖之屬性設置
2、Matplotlib繪制誤差條形圖、餅圖、等高線圖、3D柱形圖
1、層次分析法（AHP）——算數平均值法、幾何平均值法、特徵值法（Python實現，超詳細注釋）
2、Python實現TOPSIS分析法（優劣解距離法）
3、Python實現線性插值和三次樣條插值
4、Python實現線性函數的擬合演算法
5、Python實現統計描述以及計算皮爾遜相關系數
6、Python實現迪傑斯特拉演算法和貝爾曼福特演算法求解最短路徑
④ python如何自學
學習python主要有自學和報班學習兩種方式。
具體學的順序如下：
①Python軟體開發基礎
掌握計算機的構成和工作原理
會使用Linux常用工具
熟練使用Docker的基本命令
建立Python開發環境，並使用print輸出
使用Python完成字元串的各種操作
使用Python re模塊進行程序設計
使用Python創建文件、訪問、刪除文件
掌握import 語句、From…import 語句、From…import* 語句、方法的引用、Python中的包
②Python軟體開發進階
能夠使用Python面向對象方法開發軟體
能夠自己建立資料庫，表，並進行基本資料庫操作
掌握非關系資料庫MongoDB的使用，掌握Redis開發
能夠獨立完成TCP/UDP服務端客戶端軟體開發，能夠實現ftp、http伺服器，開發郵件軟體
能開發多進程、多線程軟體
③Python全棧式WEB工程師
能夠獨立完成後端軟體開發，深入理解Python開發後端的精髓
能夠獨立完成前端軟體開發，並和後端結合，熟練掌握使用Python進行全站Web開發的技巧
④Python多領域開發
能夠使用Python熟練編寫爬蟲軟體
能夠熟練使用Python庫進行數據分析
招聘網站Python招聘職位數據爬取分析
掌握使用Python開源人工智慧框架進行人工智慧軟體開發、語音識別、人臉識別
掌握基本設計模式、常用演算法
掌握軟體工程、項目管理、項目文檔、軟體測試調優的基本方法
Python目前是比較火，學習之後可以從事軟體開發、數據挖掘等工作，發展前景非常好，普通人也可以學習。
想要系統學習，你可以考察對比一下開設有IT專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，建議實地考察對比一下。
祝你學有所成，望採納。
⑤ 如何利用python實現多元ARIMAX建模
可以在Python中將其實現為一個新的獨立函數，名為evaluate_arima_model（），它將時間序列數據集作為輸入，以及具有p，d和q參數的元組作為輸入。
數據集分為兩部分：初始訓練數據集為66％，測試數據集為剩餘的34％。
⑥ 花了2萬多買的Python70個項目，現在分享給大家，練手進廠靠它了
前言：
不管學習哪門語言都希望能做出實際的東西來，這個實際的東西當然就是項目啦，不用多說大家都知道學編程語言一定要做項目才行。
這里整理了70個Python實戰項目列表，都有完整且詳細的教程，你可以從中選擇自己想做的項目進行參考學習練手，你也可以從中尋找靈感去做自己的項目。
1、【Python 圖片轉字元畫】
2、【200行Python代碼實現2048】
3、【Python3 實現火車票查詢工具】
4、【高德API+Python解決租房問題 】
5、【Python3 色情圖片識別】
6、【Python 破解驗證碼】
7、【Python實現簡單的Web伺服器】
8、【pygame開發打飛機 游戲 】
9、【Django 搭建簡易博客】
10、【Python基於共現提取《釜山行》人物關系】
11、【基於scrapy爬蟲的天氣數據採集(python)】
12、【Flask 開發輕博客】
13、【Python3 圖片隱寫術】
14、【Python 實現簡易 Shell】
15、【使用 Python 解數學方程】
16、【PyQt 實現簡易瀏覽器】
17、【神經網路實現手寫字元識別系統 】
18、【Python 實現簡單畫板】
19、【Python實現3D建模工具】
20、【NBA常規賽結果預測——利用Python進行比賽數據分析】
21、【神經網路實現人臉識別任務】
22、【Python文本解析器】
23、【Python3 & OpenCV 視頻轉字元動畫】
24、【Python3 實現淘女郎照片爬蟲 】
25、【Python3實現簡單的FTP認證伺服器】
26、【基於 Flask 與 MySQL 實現番劇推薦系統】
27、【Python 實現埠掃描器】
28、【使用 Python 3 編寫系列實用腳本】
29、【Python 實現康威生命 游戲 】
30、【川普撞臉希拉里(基於 OpenCV 的面部特徵交換) 】
31、【Python 3 實現 Markdown 解析器】
32、【Python 氣象數據分析 -- 《Python 數據分析實戰》】
33、【Python實現鍵值資料庫】
34、【k-近鄰演算法實現手寫數字識別系統】
35、【ebay在線拍賣數據分析】
36、【Python 實現英文新聞摘要自動提取 】
37、【Python實現簡易區域網視頻聊天工具】
38、【基於 Flask 及爬蟲實現微信 娛樂 機器人】
39、【Python實現Python解釋器】
40、【Python3基於Scapy實現DDos】
41、【Python 實現密碼強度檢測器】
42、【使用 Python 實現深度神經網路】
43、【Python實現從excel讀取數據並繪製成精美圖像】
44、【人機對戰初體驗:Python基於Pygame實現四子棋 游戲 】
45、【Python3 實現可控制肉雞的反向Shell】
46、【Python打造漏洞掃描器 】
47、【Python應用馬爾可夫鏈演算法實現隨機文本生成】
48、【數獨 游戲 的Python實現與破解】
49、【使用Python定製詞雲】
50、【Python開發簡單計算器】
51、【Python 實現 FTP 弱口令掃描器】
52、【Python實現Huffman編碼解壓縮文件】
53、【Python實現Zip文件的暴力破解 】
54、【Python3 智能裁切圖片】
55、【Python實現網站模擬登陸】
56、【給Python3爬蟲做一個界面.妹子圖網實戰】
57、【Python 3 實現圖片轉彩色字元】
58、【自聯想器的 Python 實現】
59、【Python 實現簡單濾鏡】
60、【Flask 實現簡單聊天室】
61、【基於PyQt5 實現地圖中定位相片拍攝位置】
62、【Python實現模板引擎】
63、【Python實現遺傳演算法求解n-queens問題】
64、【Python3 實現命令行動態進度條】
65、【Python 獲取掛號信息並郵件通知】
66、【Python實現java web項目遠端自動化更新部署】
67、【使用 Python3 編寫 Github 自動周報生成器】
68、【使用 Python 生成分形圖片】
69、【Python 實現 Redis 非同步客戶端】
70、【Python 實現中文錯別字高亮系統】
最後：
以上項目列表希望可以給你在Python學習中帶來幫助~
獲取方式：轉發 私信「1」
⑦ python如何做數據分析
Python做數據分析比較好用且流行的是numpy、pandas庫，有興趣的話，可以深入了解、學習一下。
⑧ 如何用python進行數據分析
1、Python數據分析流程及學習路徑
數據分析的流程概括起來主要是：讀寫、處理計算、分析建模和可視化四個部分。在不同的步驟中會用到不同的Python工具。每一步的主題也包含眾多內容。
根據每個部分需要用到的工具，Python數據分析的學習路徑如下：
相關推薦：《Python入門教程》
2、利用Python讀寫數據
Python讀寫數據，主要包括以下內容：
我們以一小段代碼來看：
可見，僅需簡短的兩三行代碼即可實現Python讀入EXCEL文件。
3、利用Python處理和計算數據
在第一步和第二步，我們主要使用的是Python的工具庫NumPy和pandas。其中，NumPy主要用於矢量化的科學計算，pandas主要用於表型數據處理。
4、利用Python分析建模
在分析和建模方面，主要包括Statsmdels和Scikit-learn兩個庫。
Statsmodels允許用戶瀏覽數據，估計統計模型和執行統計測試。可以為不同類型的數據和每個估算器提供廣泛的描述性統計，統計測試，繪圖函數和結果統計列表。
Scikit-leran則是著名的機器學習庫，可以迅速使用各類機器學習演算法。
5、利用Python數據可視化
數據可視化是數據工作中的一項重要內容，它可以輔助分析也可以展示結果。
⑨ Python可以用來建模么
可以的，目前最火的建模編程語言就是python了，單機的話使用 scikit learn， 集群的話使用 spark MLlib （提供了python 介面，所以也可以用python 寫）