python數據分析與挖掘實戰數據

Ⅰ python數據挖掘——文本分析

作者 | zhouyue65

來源 | 君泉計量

文本挖掘：從大量文本數據中抽取出有價值的知識，並且利用這些知識重新組織信息的過程。

一、語料庫（Corpus）

語料庫是我們要分析的所有文檔的集合。

二、中文分詞

2.1 概念：

中文分詞（Chinese Word Segmentation）：將一個漢字序列切分成一個一個單獨的詞。

eg：我的家鄉是廣東省湛江市-->我/的/家鄉/是/廣東省/湛江市

停用詞（Stop Words）：

數據處理時，需要過濾掉某些字或詞

√泛濫的詞，如web、網站等。

√語氣助詞、副詞、介詞、連接詞等，如 的，地，得；

2.2 安裝Jieba分詞包：

最簡單的方法是用CMD直接安裝：輸入pip install jieba，但是我的電腦上好像不行。

後來在這里：https://pypi.org/project/jieba/#files下載了jieba0.39解壓縮後 放在Python36Libsite-packages裡面，然後在用cmd，pip install jieba 就下載成功了，不知道是是什麼原因。

然後我再anaconda 環境下也安裝了jieba，先在Anaconda3Lib這個目錄下將jieba0.39的解壓縮文件放在裡面，然後在Anaconda propt下輸入 pip install jieba，如下圖：

2.3 代碼實戰：

jieba最主要的方法是cut方法：

jieba.cut方法接受兩個輸入參數:

1) 第一個參數為需要分詞的字元串

2）cut_all參數用來控制是否採用全模式

jieba.cut_for_search方法接受一個參數：需要分詞的字元串,該方法適合用於搜索引擎構建倒排索引的分詞，粒度比較細

注意：待分詞的字元串可以是gbk字元串、utf-8字元串或者unicode

jieba.cut以及jieba.cut_for_search返回的結構都是一個可迭代的generator，可以使用for循環來獲得分詞後得到的每一個詞語(unicode)，也可以用list(jieba.cut(...))轉化為list代碼示例( 分詞 )

輸出結果為： 我 愛

Python

工信處

女幹事

每月 經過 下屬 科室 都 要 親口

交代

24 口 交換機 等 技術性 器件 的 安裝

工作

分詞功能用於專業的場景：

會出現真武七截陣和天罡北斗陣被分成幾個詞。為了改善這個現象，我們用導入詞庫的方法。

但是，如果需要導入的單詞很多，jieba.add_word()這樣的添加詞庫的方法就不高效了。

我們可以用jieba.load_userdict(『D:PDM2.2金庸武功招式.txt』)方法一次性導入整個詞庫，txt文件中為每行一個特定的詞。

2.3.1 對大量文章進行分詞

先搭建語料庫：

分詞後我們需要對信息處理，就是這個分詞來源於哪個文章。

四、詞頻統計

3.1詞頻（Term Frequency）：

某個詞在該文檔中出現的次數。

3.2利用Python進行詞頻統計

3.2.1 移除停用詞的另一種方法，加if判斷

代碼中用到的一些常用方法：

分組統計：

判斷一個數據框中的某一列的值是否包含一個數組中的任意一個值：

取反：（對布爾值）

四、詞雲繪制

詞雲（Word Cloud）：是對文本中詞頻較高的分詞，給與視覺上的突出，形成「關鍵詞渲染」，從而國旅掉大量的文本信息，使瀏覽者一眼掃過就可以領略文本的主旨。

4.1 安裝詞雲工具包

這個地址：https://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/ ，可以搜到基本上所有的Python庫，進去根據自己的系統和Python的版本進行下載即可。

在python下安裝很方便，在anaconda下安裝費了點勁，最終將詞雲的文件放在C:UsersAdministrator 這個目錄下才安裝成功。

五、美化詞雲（詞雲放入某圖片形象中）

六、關鍵詞提取

結果如下:

七、關鍵詞提取實現

詞頻（Term Frequency）：指的是某一個給定的詞在該文檔中出現的次數。

計算公式： TF = 該次在文檔中出現的次數

逆文檔頻率（Inverse Document Frequency）：IDF就是每個詞的權重，它的大小與一個詞的常見程度成反比

計算公式：IDF = log（文檔總數/（包含該詞的文檔數 - 1））

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）：權衡某個分詞是否關鍵詞的指標，該值越大，是關鍵詞的可能性就越大。

計算公式：TF - IDF = TF * IDF

7.1文檔向量化

7.2代碼實戰

Ⅱ 誰知道這個python數據分析教程是哪個機構的嗎或者有資源的！ 非常感謝

使用Python進行數據挖掘是最近幾年才開始火起來的，之前網上很多的資料都是關於Python網頁開發等。但使用Python進行數據挖掘的側重點已經完成不一樣了。本人就是浪費了很多時間來篩選這些博客、書籍。所以就有了本文，希望能幫大家少走一點彎路。

熟練掌握任何一門語言，幾乎都需要經過以下過程：

• 良師－－學習Python課程＋入門書籍＋瀏覽技術博客

• 社區幫助－－善於使用搜索引擎、Mail List

• 益友 －－ 尋找學習夥伴

• Learn by Code －－項目實踐

一、Python學習課程推薦

這兩個學習課程從最基礎的Python語法開始，介紹了Python數據分析、統計模型以及機器學習的各個方面，內容十分充足。之所以建議使用老外的課程是因為，老外上課假定你什麼都不會，講解深入淺出，尤其是對於華盛頓大學的機器學習課程，把復雜的概念講解得十分簡單。

1. 密歇根大學的《學習使用Python編程並分析數據》主要包括以下課程(講解十分詳細，深入淺出，非常適合入門學習，視頻都是有字幕的)：

• 《大家的編程 (Python 入門》：課程涵蓋了如何使用Python的基本指令編寫程序. 課程對學生沒有先設要求, 我們只涉及到最基本的數學, 有一定使用電腦經驗的人都可以完全掌握這門課的內容.

• 《Python 數據結構》：本課程將介紹Python編程語言的核心數據結構。我們將學習編程語言的基礎概念，探索如何使用Python的內置數據結構，如列表、字典、元組，進行更為復雜的數據分析。

• 《使用 Python 訪問網路數據》：使用Python爬取和解析網路數據

• 《Python 資料庫開發》：使用Python和資料庫進行交互

• 《使用 Python 獲取並處理數據，並用可視化方式展現數據》

2. 華盛頓大學的《機器學習》專項課程

在專項課程頁面無法選擇旁聽，必須點擊進入單獨課程頁面才可，這個課程專題旁聽是有限制的，無法提交作業；如有需求，可以申請獎學金，回答三個問題即可，系統自動通過申請。

• 《機器學習基礎：案例研究》：你是否好奇數據可以告訴你什麼？你是否想在關於機器學習促進商業的核心方式上有深層次的理解？你是否想能同專家們討論關於回歸，分類，深度學習以及推薦系統的一切？在這門課上，你將會通過一系列實際案例學習來獲取實踐經歷。

• 《機器學習：回歸》

• 《機器學習：分類》

• 《機器學習：聚類和檢索》

• 《機器學習：推薦系統和降維》

• 《機器學習：應用深度學習創建智能運用》

二、網上打碼教程

Learn by doing!!! 學習編程最有效的方式就是敲代碼！

• Codecademy圍繞Python 的基礎語法，內容非常豐富。

• DatacampPython基本語法（他家的R語言課程十分不錯！）

三、Python技術博客

簡單介紹一些非常棒的Python技術學習的博客

1.廖雪峰Python教程簡單易上手的Python基礎語法教程，值得學習, Python 2和Python 3版本都有。

2.非常棒的pandas練習Github Repo

3.很詳細的Python 爬蟲教程

4.國外Data Science博客大全

四、Python入門書籍推薦

常用書籍下載網址，幾乎囊括了網上能找得到的所有Python相關的書籍（PDF、Epub和mo bi格式），且提供雲盤下載鏈接。你值得擁有！

python | 搜索結果

1. 掌握Python語法的基礎上學習《Python for data analysis》是比較不錯的選擇，涵蓋了ipython notebook、Numpy、Scipy和Pandas包的使用。

2.《Python數據分析與挖掘實戰》介紹了使用Python進行數據挖掘的詳細案例，數據和代碼都可以下載，作為機器學習的進階學習是不錯的選擇（這本書也用對應的R語言和Matlab 版本）。

3.《Python Cookbook》很厚的一本書，可以作為Python語法查詢手冊。

再添加幾個外文書籍下載網址：

1.All IT eBooks全

2.Library Genesis各種書籍，不局限於編程書籍

3.Fox eBook - eBooks Free Download Site

4.Development / Programming / AvaxHome

五、推薦訂閱博客（更細頻率較高）

iPhone上可以使用Reeder閱讀器，Instapaper用來保存後稍後閱讀，因為信息量比較大。

• No free HunchKaggle競賽平台的官方博客，包括一些優秀的代碼解讀以及高分選手的采訪，十分有用的經驗（來自不同背景，不同年齡層次，不同職業的選手）

• Flowing Data十分有用的數據分析的案例

• Python日報內容十分精彩的集錦（中文）

六、FAQ (待續)

• Python 2.x還是Python 3.x?

• 如何安裝Python包？ 強烈推薦Anaconda包，你值得擁有！尤其是Windows系統。

• 是否需要很強的統計和數學背景？ 有良好的數學和統計背景固然很好，但是現在很多崗位對數學和統計背景要求並不很多，都是簡單的演算法，Python編程已經能夠很方便地實現，更多的是對業務的深入理解。如有需要建議，邊學習Python邊學習數學統計。

七、實踐項目

• Kaggle競賽項目，裡面不僅僅有很多競賽項目，而且有很多可供學習的代碼、博客以及論壇，都是實戰項目，有很強的實踐價值。

Ⅲ 求python數據分析參考書推薦。

《利用Python進行數據分析》
《Python金融大數據分析》
《深入淺出數據分析》

《從零開始學習Python—數據分析與挖掘》
《Python數據分析與挖掘實戰》

Ⅳ 《從零開始學Python數據分析與挖掘第二版》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《從零開始學Python數據分析與挖掘第二版》網路網盤pdf最新全集下載:
鏈接：https://pan..com/s/1zj7Mt8vBp1g-TK9phSSVKw

?pwd=488y 提取碼：488y
簡介：全書共涵蓋15種可視化圖形以及10個常用的數據挖掘演算法和實戰項目，通過本書的學習，讀者可以掌握數據分析與挖掘的理論知識和實戰技能。本書適於統計學、數學、經濟學、金融學、管理學以及相關理工科專業的本科生、研究生使用，也能夠提高從事數據咨詢、研究或分析等人士的專業水平和技能。

Ⅳ 如何用python進行大數據挖掘和分析

毫不誇張地說，大數據已經成為任何商業交流中不可或缺的一部分。桌面和移動搜索向全世界的營銷人員和公司以空前的規模提供著數據，並且隨著物聯網的到來，大量用以消費的數據還會呈指數級增長。這種消費數據對於想要更好地定位目標客戶、弄懂人們怎樣使用他們的產品或服務，並且通過收集信息來提高利潤的公司來說無疑是個金礦。
篩查數據並找到企業真正可以使用的結果的角色落到了軟體開發者、數據科學家和統計學家身上。現在有很多工具輔助大數據分析，但最受歡迎的就是Python。
為什麼選擇Python?
Python最大的優點就是簡單易用。這個語言有著直觀的語法並且還是個強大的多用途語言。這一點在大數據分析環境中很重要，並且許多企業內部已經在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼，和索尼夢工廠。還有，Python是開源的，並且有很多用於數據科學的類庫。所以，大數據市場急需Python開發者，不是Python開發者的專家也可以以相當塊速度學習這門語言，從而最大化用在分析數據上的時間，最小化學習這門語言的時間。
用Python進行數據分析之前，你需要從Continuum.io下載Anaconda。這個包有著在Python中研究數據科學時你可能需要的一切東西。它的缺點是下載和更新都是以一個單元進行的，所以更新單個庫很耗時。但這很值得，畢竟它給了你所需的所有工具，所以你不需要糾結。
現在，如果你真的要用Python進行大數據分析的話，毫無疑問你需要成為一個Python開發者。這並不意味著你需要成為這門語言的大師，但你需要了解Python的語法，理解正則表達式，知道什麼是元組、字元串、字典、字典推導式、列表和列表推導式——這只是開始。
各種類庫
當你掌握了Python的基本知識點後，你需要了解它的有關數據科學的類庫是怎樣工作的以及哪些是你需要的。其中的要點包括NumPy，一個提供高級數學運算功能的基礎類庫，SciPy，一個專注於工具和演算法的可靠類庫，Sci-kit-learn，面向機器學習，還有Pandas，一套提供操作DataFrame功能的工具。
除了類庫之外，你也有必要知道Python是沒有公認的最好的集成開發環境(IDE)的，R語言也一樣。所以說，你需要親手試試不同的IDE再看看哪個更能滿足你的要求。開始時建議使用IPython Notebook，Rodeo和Spyder。和各種各樣的IDE一樣，Python也提供各種各樣的數據可視化庫，比如說Pygal，Bokeh和Seaborn。這些數據可視化工具中最必不可少的就是Matplotlib，一個簡單且有效的數值繪圖類庫。
所有的這些庫都包括在了Anaconda裡面，所以下載了之後，你就可以研究一下看看哪些工具組合更能滿足你的需要。用Python進行數據分析時你會犯很多錯誤，所以得小心一點。一旦你熟悉了安裝設置和每種工具後，你會發現Python是目前市面上用於大數據分析的最棒的平台之一。
希望能幫到你！

Ⅵ 《Python數據挖掘入門與實踐》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《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

鏈接：https://pan..com/s/12d3rQe0uNTG98m09c12INA

提取碼：tqlt

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。

Ⅶ 《Python數據分析與挖掘實戰》epub下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《Python數據分析與挖掘實戰》（張良均）電子書網盤下載免費在線閱讀

鏈接：https://pan..com/s/1WwF3Vi3vszdZYBKKw7Y0HQ

提取碼：COHF

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。

Ⅷ 《Python數據分析與數據化運營》epub下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《Python數據分析與數據化運營（第2版）》（宋天龍）電子書網盤下載免費在線閱讀

鏈接: https://pan..com/s/1W-5NaG7BaBuYws2kAzW9RQ

提取碼: 5dws

書名：Python數據分析與數據化運營（第2版）

作者：宋天龍

豆瓣評分：7.9

出版社：機械工業出版社

出版年份：2019-6-1

頁數：549

內容簡介：

這是一本將數據分析技術與數據使用場景深度結合的著作，從實戰角度講解了如何利用Python進行數據分析和數據化運營。

暢銷書全新、大幅升級，第1版近乎100%的好評，第2版不僅將Python升級到了新的版本，而且對具體內容進行了大幅度的補充和優化。作者是有10餘年數據分析與數據化運營的資深大數據專家，書中對50餘個數據工作流知識點、14個數據分析與挖掘主題、4個數據化運營主題、8個綜合性案例進行了全面的講解，能讓數據化運營結合數據使用場景360°落地。

全書一共9章，分為兩個部分：

第一部分（第1-4章） Python數據分析與挖掘

首先介紹了Python和數據化運營的基本知識，然後詳細講解了Python數據獲取（結構化和非結構化）、預處理、分析和挖掘的關鍵技術和經驗，包含10大類預處理經驗、14個數據分析與挖掘主題，50餘個知識點。

第二部分（第5~9章） Python數據化運營

這是本書的核心，詳細講解了會員運營、商品運營、流量運營和內容運營4大主題，以及提升數據化運營價值的方法。每個運營主題中都包含了基本知識、評估指標、應用場景、數據分析模型、數據分析小技巧、數據分析大實話以及2個綜合性的應用案例。

作者簡介：

宋天龍(TonySong)

大數據技術專家，觸脈咨詢合夥人兼副總裁，前Webtrekk中國區技術和咨詢負責人（Webtrekk，德國的在線數據分析服務提供商）。

擅長數據挖掘、建模、分析與運營，精通端到端數據價值場景設計、業務需求轉換、數據結構梳理、數據建模與學習以及數據工程交付。在電子商務、零售、銀行、保險等多個行業擁有豐富的數據項目工作經驗，參與過集團和企業級數據體系規劃、DMP與數據倉庫建設、大數據產品開發、網站流量系統建設、個性化智能推薦與精準營銷、企業大數據智能等。參與實施客戶案例包括聯合利華、Webpower、德國OTTO集團電子商務（中國）、Esprit中國、豬八戒網、順豐優選、樂視商城、泰康人壽、酒仙網、國美在線、迪信通等。

Ⅸ Python 數據分析與數據挖掘是啥

python數據挖掘（data mining，簡稱DM），是指從大量的數據中，通過統計學、人工智慧、機器學習等方法，挖掘出未知的、且有價值的信息和知識的過程。數據分析通常是直接從資料庫取出已有信息，進行一些統計、可視化、文字結論等，最後可能生成一份研究報告性質的東西，以此來輔助決策。數據挖掘不是簡單的認為推測就可以，它往往需要針對大量數據，進行大規模運算，才能得到一些統計學規律。

這里可以使用CDA一站式數據分析平台，融合了數據源適配、ETL數據處理、數據建模、數據分析、數據填報、工作流、門戶、移動應用等核心功能。其中數據分析模塊支持報表分析、敏捷看板、即席報告、幻燈片、酷屏、數據填報、數據挖掘等多種分析手段對數據進行分析、展現、應用。幫助企業發現潛在的信息，挖掘數據的潛在價值。

如果你對於Python學數據挖掘感興趣的話，推薦CDA數據分析師的課程。課程內容兼顧培養解決數據挖掘流程問題的橫向能力以及解決數據挖掘演算法問題的縱向能力。真正理解商業思維，項目思維，能夠遇到問題解決問題；要求學生在使用演算法解決微觀根因分析、預測分析的問題上，根據業務場景來綜合判斷，洞察數據規律，使用正確的數據清洗與特徵工程方法，綜合使用統計分析方法、統計模型、運籌學、機器學習、文本挖掘演算法，而非單一的機器學習演算法。點擊預約免費試聽課。