python数据建模
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书名：Python数据分析与挖掘实战
作者：张良均
豆瓣评分：7.6
出版社：机械工业出版社
出版年份：2016-1
页数：335
内容简介：
10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。
本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。
基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。
实战篇（第6～15章），重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上，本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建的顺序进行的，在建模过程的关键环节，穿插程序实现代码。最后通过上机实践，加深读者对数据挖掘技术在案例应用中的理解。
作者简介：
张良均 ，资深大数据挖掘专家和模式识别专家，高级信息项目管理师，有10多年的大数据挖掘应用、咨询和培训经验。为电信、电力、政府、互联网、生产制造、零售、银行、生物、化工、医药等多个行业上百家大型企业提供过数据挖掘应用与咨询服务，实践经验非常丰富。此外，他精通java EE企业级应用开发，是广东工业大学、华南师范大学、华南农业大学、贵州师范学院、韩山师范学院、广东技术师范学院兼职教授，着有《神经网络实用教程》、《数据挖掘：实用案例分析》、《MATLAB数据分析与挖掘实战》《R语言数据分析与挖掘实战》等畅销书。
② 数学建模python可以替代matlab么
python完全可以实现matlab矩阵运算的基本功能。
科学计算常用的包有这几个：
numpy：包含一些矩阵的运算
matplotlib：绘制各种各样的图标
scipy：拟合、傅里叶变换、处理音频文件各种各样不同的功能
pandas：处理表格式的数据
你最好能够了解这些包一些常用的函数
③ Python数据分析在数学建模中的应用汇总（持续更新中！）
1、Numpy常用方法使用大全（超详细）
1、Series和DataFrame简单入门
2、Pandas操作CSV文件的读写
3、Pandas处理DataFrame，Series进行作图
1、Matplotlib绘图之属性设置
2、Matplotlib绘制误差条形图、饼图、等高线图、3D柱形图
1、层次分析法（AHP）——算数平均值法、几何平均值法、特征值法（Python实现，超详细注释）
2、Python实现TOPSIS分析法（优劣解距离法）
3、Python实现线性插值和三次样条插值
4、Python实现线性函数的拟合算法
5、Python实现统计描述以及计算皮尔逊相关系数
6、Python实现迪杰斯特拉算法和贝尔曼福特算法求解最短路径
④ python如何自学
学习python主要有自学和报班学习两种方式。
具体学的顺序如下：
①Python软件开发基础
掌握计算机的构成和工作原理
会使用Linux常用工具
熟练使用Docker的基本命令
建立Python开发环境，并使用print输出
使用Python完成字符串的各种操作
使用Python re模块进行程序设计
使用Python创建文件、访问、删除文件
掌握import 语句、From…import 语句、From…import* 语句、方法的引用、Python中的包
②Python软件开发进阶
能够使用Python面向对象方法开发软件
能够自己建立数据库，表，并进行基本数据库操作
掌握非关系数据库MongoDB的使用，掌握Redis开发
能够独立完成TCP/UDP服务端客户端软件开发，能够实现ftp、http服务器，开发邮件软件
能开发多进程、多线程软件
③Python全栈式WEB工程师
能够独立完成后端软件开发，深入理解Python开发后端的精髓
能够独立完成前端软件开发，并和后端结合，熟练掌握使用Python进行全站Web开发的技巧
④Python多领域开发
能够使用Python熟练编写爬虫软件
能够熟练使用Python库进行数据分析
招聘网站Python招聘职位数据爬取分析
掌握使用Python开源人工智能框架进行人工智能软件开发、语音识别、人脸识别
掌握基本设计模式、常用算法
掌握软件工程、项目管理、项目文档、软件测试调优的基本方法
Python目前是比较火，学习之后可以从事软件开发、数据挖掘等工作，发展前景非常好，普通人也可以学习。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。
⑤ 如何利用python实现多元ARIMAX建模
可以在Python中将其实现为一个新的独立函数，名为evaluate_arima_model（），它将时间序列数据集作为输入，以及具有p，d和q参数的元组作为输入。
数据集分为两部分：初始训练数据集为66％，测试数据集为剩余的34％。
⑥ 花了2万多买的Python70个项目，现在分享给大家，练手进厂靠它了
前言：
不管学习哪门语言都希望能做出实际的东西来，这个实际的东西当然就是项目啦，不用多说大家都知道学编程语言一定要做项目才行。
这里整理了70个Python实战项目列表，都有完整且详细的教程，你可以从中选择自己想做的项目进行参考学习练手，你也可以从中寻找灵感去做自己的项目。
1、【Python 图片转字符画】
2、【200行Python代码实现2048】
3、【Python3 实现火车票查询工具】
4、【高德API+Python解决租房问题 】
5、【Python3 色情图片识别】
6、【Python 破解验证码】
7、【Python实现简单的Web服务器】
8、【pygame开发打飞机 游戏 】
9、【Django 搭建简易博客】
10、【Python基于共现提取《釜山行》人物关系】
11、【基于scrapy爬虫的天气数据采集(python)】
12、【Flask 开发轻博客】
13、【Python3 图片隐写术】
14、【Python 实现简易 Shell】
15、【使用 Python 解数学方程】
16、【PyQt 实现简易浏览器】
17、【神经网络实现手写字符识别系统 】
18、【Python 实现简单画板】
19、【Python实现3D建模工具】
20、【NBA常规赛结果预测——利用Python进行比赛数据分析】
21、【神经网络实现人脸识别任务】
22、【Python文本解析器】
23、【Python3 & OpenCV 视频转字符动画】
24、【Python3 实现淘女郎照片爬虫 】
25、【Python3实现简单的FTP认证服务器】
26、【基于 Flask 与 MySQL 实现番剧推荐系统】
27、【Python 实现端口扫描器】
28、【使用 Python 3 编写系列实用脚本】
29、【Python 实现康威生命 游戏 】
30、【川普撞脸希拉里(基于 OpenCV 的面部特征交换) 】
31、【Python 3 实现 Markdown 解析器】
32、【Python 气象数据分析 -- 《Python 数据分析实战》】
33、【Python实现键值数据库】
34、【k-近邻算法实现手写数字识别系统】
35、【ebay在线拍卖数据分析】
36、【Python 实现英文新闻摘要自动提取 】
37、【Python实现简易局域网视频聊天工具】
38、【基于 Flask 及爬虫实现微信 娱乐 机器人】
39、【Python实现Python解释器】
40、【Python3基于Scapy实现DDos】
41、【Python 实现密码强度检测器】
42、【使用 Python 实现深度神经网络】
43、【Python实现从excel读取数据并绘制成精美图像】
44、【人机对战初体验:Python基于Pygame实现四子棋 游戏 】
45、【Python3 实现可控制肉鸡的反向Shell】
46、【Python打造漏洞扫描器 】
47、【Python应用马尔可夫链算法实现随机文本生成】
48、【数独 游戏 的Python实现与破解】
49、【使用Python定制词云】
50、【Python开发简单计算器】
51、【Python 实现 FTP 弱口令扫描器】
52、【Python实现Huffman编码解压缩文件】
53、【Python实现Zip文件的暴力破解 】
54、【Python3 智能裁切图片】
55、【Python实现网站模拟登陆】
56、【给Python3爬虫做一个界面.妹子图网实战】
57、【Python 3 实现图片转彩色字符】
58、【自联想器的 Python 实现】
59、【Python 实现简单滤镜】
60、【Flask 实现简单聊天室】
61、【基于PyQt5 实现地图中定位相片拍摄位置】
62、【Python实现模板引擎】
63、【Python实现遗传算法求解n-queens问题】
64、【Python3 实现命令行动态进度条】
65、【Python 获取挂号信息并邮件通知】
66、【Python实现java web项目远端自动化更新部署】
67、【使用 Python3 编写 Github 自动周报生成器】
68、【使用 Python 生成分形图片】
69、【Python 实现 Redis 异步客户端】
70、【Python 实现中文错别字高亮系统】
最后：
以上项目列表希望可以给你在Python学习中带来帮助~
获取方式：转发 私信“1”
⑦ python如何做数据分析
Python做数据分析比较好用且流行的是numpy、pandas库，有兴趣的话，可以深入了解、学习一下。
⑧ 如何用python进行数据分析
1、Python数据分析流程及学习路径
数据分析的流程概括起来主要是：读写、处理计算、分析建模和可视化四个部分。在不同的步骤中会用到不同的Python工具。每一步的主题也包含众多内容。
根据每个部分需要用到的工具，Python数据分析的学习路径如下：
相关推荐：《Python入门教程》
2、利用Python读写数据
Python读写数据，主要包括以下内容：
我们以一小段代码来看：
可见，仅需简短的两三行代码即可实现Python读入EXCEL文件。
3、利用Python处理和计算数据
在第一步和第二步，我们主要使用的是Python的工具库NumPy和pandas。其中，NumPy主要用于矢量化的科学计算，pandas主要用于表型数据处理。
4、利用Python分析建模
在分析和建模方面，主要包括Statsmdels和Scikit-learn两个库。
Statsmodels允许用户浏览数据，估计统计模型和执行统计测试。可以为不同类型的数据和每个估算器提供广泛的描述性统计，统计测试，绘图函数和结果统计列表。
Scikit-leran则是着名的机器学习库，可以迅速使用各类机器学习算法。
5、利用Python数据可视化
数据可视化是数据工作中的一项重要内容，它可以辅助分析也可以展示结果。
⑨ Python可以用来建模么
可以的，目前最火的建模编程语言就是python了，单机的话使用 scikit learn， 集群的话使用 spark MLlib （提供了python 接口，所以也可以用python 写）