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Python數據分析與挖掘實戰（第2版）

為了解決專家模式的問題，作者張良均 這樣論述：

本書是Python資料分析與挖掘領域的公認的事實標準，第1版銷售超過10萬冊，銷售勢頭依然強勁，被國內100餘所高等院校採用為教材，同時也被廣大資料科學工作者奉為經典。 作者在大資料採擷與分析等領域有10餘年的工程實踐、教學和創辦企業的經驗，不僅掌握行業的最新技術和實踐方法，而且洞悉學生和老師的需求與痛點，這為本書的內容和形式提供了強有力的保障，這是本書第1版能大獲成功的關鍵因素。 全書共13章，分為三個部分，從技術理論、工程實踐和進階提升三個維度對資料分析與挖掘進行了詳細的講解。 第一部分基礎篇（第1～5章） 主要講解了Python資料分析與挖掘的工具和技術理論，包括資料採擷的基礎知識

、Python資料採擷與建模工具、資料採擷的建模過程，以及挖掘建模的常用演算法和原理等內容。 第二部分實戰篇（第6～12章） 通過工程實踐案例講解了資料採擷技術在金融、航空、零售、能源、製造、電商等行業的應用。在案例組織結構上，本書按照“介紹案例背景與挖掘目標→闡述分析方法與過程→完成模型構建”的順序進行，在建模過程關鍵環節，穿插程式實現代碼。最後，通過上機實踐加深對案例應用中的資料採擷技術的理解。 第三部分提高篇（第13章） 重點講解了基於Python引擎的開來源資料挖掘建模平臺（TipDM）的功能和使用方法，以航空公司客戶價值分析為案例，介紹了如何使用該平臺快速搭建資料分析與挖掘工程。

本書不僅提供TipDM這樣的上機實踐環境，而且還提供配套的案例建模資料、Python原始程式碼、教學PPT。 張良均 資深大資料採擷與分析專家、模式識別專家、AI技術專家。有10餘年大資料採擷與分析經驗，擅長Python、R、Hadoop、Matlab等技術實現的資料採擷與分析，對機器學習等AI技術驅動的資料分析也有深入研究。 為電信、電力、政府、互聯網、生產製造、零售、銀行、生物、化工、醫藥等多個行業上百家大型企業提供過資料採擷應用與諮詢服務，實踐經驗非常豐富。 華南師範大學、中南財經政法大學、廣東工業大學、西安理工大學、廣西科技大學、重慶交通大學、桂林電子科技大

學等校外碩導或兼職教授。 撰寫了《R語言資料分析與挖掘實戰》《資料採擷：實用案例分析》《Hadoop大資料分析與挖掘實戰》等10餘部暢銷書，累計銷售超過30萬冊。   前言 基礎篇 第1章　資料採擷基礎  2 1.1　某知名連鎖餐飲企業的困惑  2 1.2　從餐飲服務到資料採擷  4 1.3　資料採擷的基本任務  5 1.4　資料採擷建模過程  5 1.4.1　定義挖掘目標  6 1.4.2　數據取樣  6 1.4.3　資料探索  7 1.4.4　數據預處理  8 1.4.5　挖掘建模  8 1.4.6　模型評價  8 1.5　常用資料採擷建模工具  9 1.6　小結  

11 第2章　Python資料分析簡介  12 2.1　搭建Python開發平臺  14 2.1.1　所要考慮的問題  14 2.1.2　基礎平臺的搭建  14 2.2　Python使用入門  16 2.2.1　運行方式  16 2.2.2　基本命令  17 2.2.3　資料結構  19 2.2.4　庫的導入與添加  24 2.3　Python資料分析工具  26 2.3.1　NumPy  27 2.3.2　SciPy  28 2.3.3　Matplotlib  29 2.3.4　pandas  31 2.3.5　StatsModels  33 2.3.6　scikit-learn  33

2.3.7　Keras  34 2.3.8　Gensim  36 2.4　配套附件使用設置  37 2.5　小結  38 第3章　資料探索  39 3.1　資料品質分析  39 3.1.1　缺失值分析  40 3.1.2　異常值分析  40 3.1.3　一致性分析  44 3.2　資料特徵分析  44 3.2.1　分佈分析  44 3.2.2　對比分析  48 3.2.3　統計量分析  51 3.2.4　週期性分析  54 3.2.5　貢獻度分析  55 3.2.6　相關性分析  58 3.3　Python主要資料探索函數  62 3.3.1　基本統計特徵函數  62 3.3.2　拓展統計特

徵函數  66 3.3.3　統計繪圖函數  67 3.4　小結  74 第4章　數據預處理  75 4.1　數據清洗  75 4.1.1　缺失值處理  75 4.1.2　異常值處理  80 4.2　資料集成  80 4.2.1　實體識別  81 4.2.2　冗餘屬性識別  81 4.2.3　數據變換  81 4.2.4　簡單函數變換  81 4.2.5　規範化  82 4.2.6　連續屬性離散化  84 4.2.7　屬性構造  87 4.2.8　小波變換  88 4.3　數據歸約  91 4.3.1　屬性歸約  91 4.3.2　數值歸約  95 4.4　Python主要資料預處理函數  9

8 4.5　小結  101 第5章　挖掘建模  102 5.1　分類與預測  102 5.1.1　實現過程  103 5.1.2　常用的分類與預測演算法  103 5.1.3　回歸分析  104 5.1.4　決策樹  108 5.1.5　人工神經網路  115 5.1.6　分類與預測演算法評價  120 5.1.7　Python分類預測模型特點  125 5.2　聚類分析  125 5.2.1　常用聚類分析演算法  126 5.2.2　K-Means聚類演算法  127 5.2.3　聚類分析演算法評價  132 5.2.4　Python主要聚類分析演算法  133 5.3　關聯規則  135

5.3.1　常用關聯規則演算法  136 5.3.2　Apriori演算法  136 5.4　時序模式  142 5.4.1　時間序列演算法  142 5.4.2　時間序列的預處理  143 5.4.3　平穩時間序列分析  145 5.4.4　非平穩時間序列分析  148 5.4.5　Python主要時序模式演算法  156 5.5　離群點檢測  159 5.5.1　離群點的成因及類型  160 5.5.2　離群點檢測方法  160 5.5.3　基於模型的離群點檢測方法  161 5.5.4　基於聚類的離群點檢測方法  164 5.6　小結  167 實戰篇 第6章　財政收入影響因素分析及

預測  170 6.1　背景與挖掘目標  170 6.2　分析方法與過程  171 6.2.1　分析步驟與流程  172 6.2.2　資料探索分析  172 6.2.3　數據預處理  176 6.2.4　模型構建  178 6.3　上機實驗  184 6.4　拓展思考  185 6.5　小結  186 第7章　航空公司客戶價值分析  187 7.1　背景與挖掘目標  187 7.2　分析方法與過程  188 7.2.1　分析步驟與流程  189 7.2.2　資料探索分析  189 7.2.3　數據預處理  200 7.2.4　模型構建  207 7.2.5　模型應用  212 7.3　上機實

驗  214 7.4　拓展思考  215 7.5　小結  216 第8章　商品零售購物籃分析  217 8.1　背景與挖掘目標  217 8.2　分析方法與過程  218 8.2.1　資料探索分析  219 8.2.2　數據預處理  224 8.2.3　模型構建  226 8.3　上機實驗  232 8.4　拓展思考  233 8.5　小結  233 第9章　基於水色圖像的水質評價  234 9.1　背景與挖掘目標  234 9.2　分析方法與過程  235 9.2.1　分析步驟與流程  236 9.2.2　數據預處理  236 9.2.3　模型構建  240 9.2.4　水質評價  24

1 9.3　上機實驗  242 9.4　拓展思考  242 9.5　小結  243 第10章　家用熱水器用戶行為分析與事件識別  244 10.1　背景與挖掘目標  244 10.2　分析方法與過程  245 10.2.1　資料探索分析  246 10.2.2　數據預處理  249 10.2.3　模型構建  260 10.2.4　模型檢驗  261 10.3　上機實驗  262 10.4　拓展思考  264 10.5　小結  265 第11章　電子商務網站使用者行為分析及服務推薦  266 11.1　背景與挖掘目標  266 11.2　分析方法與過程  267 11.2.1　分析步驟與流程

 267 11.2.2　數據抽取  269 11.2.3　資料探索分析  270 11.2.4　數據預處理  279 11.2.5　構建智慧推薦模型  283 11.3　上機實驗  291 11.4　拓展思考  293 11.5　小結  293 第12章　電商產品評論資料情感分析  294 12.1　背景與挖掘目標  294 12.2　分析方法與過程  295 12.2.1　評論預處理  296 12.2.2　評論分詞  297 12.2.3　構建模型  303 12.3　上機實驗  315 12.4　拓展思考  316 12.5　小結  318 提高篇 第13章　基於Python引擎的

開來源資料挖掘建模平臺（TipDM）  320 13.1　平臺簡介  321 13.1.1　範本  321 13.1.2　資料來源  322 13.1.3　工程  323 13.1.4　系統元件  324 13.1.5　TipDM資料採擷建模平臺的當地語系化部署  326 13.2　快速構建資料採擷工程  327 13.2.1　導入數據  329 13.2.2　配置輸入源元件  331 13.2.3　配置缺失值處理元件  332 13.2.4　配置記錄選擇元件  334 13.2.5　配置資料標準化元件  334 13.2.6　配置K-Means元件  336 13.3　小結  339

為什麼要寫這本書 LinkedIn通過對全球超過3.3億用戶的工作經歷和技能進行分析後得出，在目前炙手可熱的25項技能中，資料採擷人才需求排名第一。那麼資料採擷是什麼呢？ 數據挖掘是從大量資料（包括文本）中挖掘出隱含的、先前未知的、對決策有潛在價值的關係、模式和趨勢，並用這些知識和規則建立用於決策支援的模型，提供預測性決策支援的方法、工具和過程。資料採擷有助於企業發現業務的趨勢，揭示已知的事實，預測未知的結果，因此，資料採擷已成為企業保持競爭力的必要方法。 與國外相比，我國資訊化程度仍不算高，企業內部資訊也不完整，零售、銀行、保險、證券等行業對資料採擷的應用還不太理想。但隨

著市場競爭的加劇，各行業對數據挖掘技術的需求越來越強烈，可以預計，未來幾年各行業的資料分析應用一定會從傳統的統計分析發展到大規模的資料採擷應用。在大資料時代，資料過剩、人才短缺，資料採擷專業人才的培養將離不開專業知識和職業經驗積累。所以，本書注重資料採擷理論與項目案例實踐相結合，讓讀者獲得真實的資料採擷學習與實踐環境，更快、更好地學習資料採擷知識並積累職業經驗。 總的來說，隨著雲時代的來臨，大資料技術將具有越來越重要的戰略意義。大資料已經滲透到每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生產要素，人們對於海量資料的運用將預示著新一輪生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。大資料分析技術將説明企業用戶在

合理的時間內攫取、管理、處理、整理海量資料，為企業經營決策提供積極幫助。   大資料分析作為資料存儲和挖掘分析的前沿技術，廣泛應用於物聯網、雲計算、移動互聯網等戰略性新興產業。雖然目前大資料在國內還處於初級階段，但是其商業價值已經顯現出來，特別是有實踐經驗的大資料分析人才更是各企業爭奪的焦點。為了滿足日益增長的大資料分析人才需求，很多高校開始嘗試開設不同程度的大資料分析課程。“大資料分析”作為大資料時代的核心技術，必將成為高校數學與統計學專業的重要課程之一。

專家模式進入發燒排行的影片

台灣甲級回收處理廠營運模式之研究

為了解決專家模式的問題，作者符績和 這樣論述：

本研究主要的目的在探討甲級回收處理廠營運的模式，藉由台灣現行的法規規範，在廢棄物回收產業面臨的問題探討，利用訪談專家模式，九宮格商業分析導入，提供回收處理廠自我診斷參考依據，可以讓回收產業擁有更好的成長動力，也藉由這項探討，給台灣回收產業新的方向去對應。提出設廠營運指標。甲級廢棄物回收處理廠在營運過程中，分別用廣義的角度去探討對於現實回收產業所面臨的風險評估與困難，再將上中下游廠商，包括清運業者，半導體科技產業，電子事業製造廠商，最終的電池製造廠商，將供鏈給予結合，最後依照國際的標準，提供2030年環境變遷ESG綠能減碳協助工作。以實際的企業處理角度導入市場經濟需求與創新。對於回收產業在創新

的技術上，以及品牌的架構上都要做最新的佈局，最終才能完成營運的獲利與其他產業不同，創造新的機會並提升競爭力。

我在星巴克喝咖啡，用Notebook上網賺百萬

為了解決專家模式的問題，作者邱閔渝（Marc） 這樣論述：

　　這是一本教你如何把知識變現金的工具書！ 　　1台筆電＋1條網路線30天內打造年收百萬的線上事業 　　如果你正在尋找一種事業，它可以符合你的生活模式， 　　讓你有更多時間陪伴家人小孩，在你想工作的時間工作、想工作的地點工作。 　　不需要跟任何人打交道，沒有員工管理，產品就是你自己， 　　一切都透過一台筆電跟一條網路線就可以完成。 　　本書就是你在尋找的答案了。      　　本書教你如何透過分享你的知識、人生經驗，打造專屬於你的人生事業、搭建個人品牌，把自己的專業知識和人生經驗做成一個線上事業。 　　本書會像食譜一樣，告訴你經營這個事業你所需要知道的一切與步驟。提供你簡單又可複製的

方法，讓你立即就能上手。 　　你可以從零開始，不用投資任何產品， 　　在任何地方，只要有網路，透過一台筆電， 　　就可以開始你的事業！ 　　你有更多自由運用的時間，結合愛好與生活， 　　做你所愛，愛你所做，不用看人臉色，又能賺大錢！ 　　跟著本書把知識變現金，成為數位創業家！ 　　✓你厭倦人生大部分時間都奉獻給公司、工作、奉獻給客戶和廠商，但卻沒有自己的時間，和最親愛的家人總是「聚少離多」？ 　　✓不想每天埋頭工作、交際應酬，希望可以自由選擇工作的時間和地點，可以想要工作的時候工作、不想工作的時候就不用勉強自己一定要工作，有更多的時間陪伴家人、做自己喜歡做的事？ 　　如果你也有以上的心

聲，那這本書就是為你而寫的！ 　　想一想自己喜歡的事情是什麼？ 　　喜歡打電動嗎？你或許能成為一個專業的遊戲評論員。 　　喜歡藝術嗎？下了班繼續創作吧，也許有天可以辦個人展。 　　你的這些喜好，可以透過斜槓微創業的模式，營造個人品牌、深入社群發展、去經營你在該領域裡的定位，成為該領域的専家、名人、網紅，讓你的興趣或喜好有機會成為有產值的事業。 　　你可以不只是現在的樣子，不只是上班下班，過著一陳不變的日子， 　　而是有機會去完成你曾經的夢想，將渴望想做的事情與事業結合！ 　　這是一種圍繞著你的興趣所發展的一種事業，是一種符合你生活型態的事業模式。你只需要做你喜歡的事，分享你想說的訊息，或

是教某人你會做的某件事，幫助別人過上更好的生活。 　　在國外這種事業被稱為專家事業，或是IM（Information Marketing），早期在台灣我們把它稱為資訊產品事業。但作者更喜歡另一種白話、通俗的叫法──稱它為「知識變現」，也自許自己為「數位創業家」。 　　是的！你可以把你的知識變現金。當然了，你也可以把別人的知識變現金。 　　成為某行業、某領域的專家，將知識變現金！ 　　 　　Ｍarc老師將幫助想要網路創業的人，不需要真的辭職去創業，學習如何重新包裝自己的知識、人生經驗，透過網路自動銷售，在幫助人的同時，也擁有自己的事業！ 　　如果你覺得自己不是專家，不是名人，白天要上班沒時

間創業，現在這些都不是問題了，只要你肯，就能打破平庸，改變自己的人生，未來真正掌握在你的手上。 　　你可以得到財務自由，更能解放自己的時間，讓你連時間也自由！ 　　你是否在尋找一種事業？這種事業的產品不需要花費你任何成本，你可以用300，3000，30000，甚至30萬以上的價格賣出它。 　　在這種事業裡面，你可以持續發售新產品，而最佳買家會在新產品發布後立刻把你的產品買回家。 　　你最在意的競爭對手變成你的合作夥伴，跟你一起賺大錢，不再爾虞我詐。 　　即使你從零開始，也不需要投資任何一個產品，在世界上的任何一個地方只要有網路，透過一台筆記型電腦就可以開始管理你的生意。 　　你可以每天睡到

自然醒，穿你最喜歡的衣服在星巴克喝著咖啡優雅的工作，實際上更多時間我是穿著睡衣在餐桌前工作的。 　　如果你願意，完全不需要有任何的員工，也不需要與任何人合作。 　　感覺是不是很不可思議？聽起來不可能？ 　　剛剛所描述的，就是我從事這種線上事業將近8年的原因。我用它養家餬口，想出國的時候就出國，想工作的時候就工作。重點是有更多的時間可以陪伴家人，做自己想做的事，不用看任何人的臉色。 　　你是不是很好奇這是一種什麼事業呢？ 　　這是一種圍繞著你的興趣所發展的一種事業，是一種符合你生活型態的事業模式。你只需要做你喜歡的事，分享你想說的訊息，或是教某人你會做的某件事，幫助別人過上更好的生活。

　　過去這是天方夜譚，但是現在世界各地到處都有人過著這種生活，我們把這種事業稱為「知識變現」，這種新人類稱為「數位創業家」。 　　市面上有關網路創業的書籍，或是創業課程多半是教人如何做電商，或是如何透過網路找到客戶賣出更多產品。 　　對於不想做電商，不想跟廠商有太多互動，想要讓生活更簡單一點的人，這種方法卻變成一種甜蜜的負擔。 　　而且創業的過程總是存在著一些問題讓人停滯不前，這些問題不外乎── 　　→不知道賣什麼產品好？ 　　→創業需要籌備一筆很大的資金？ 　　→如果我辭職了，就沒有穩定的收入來源了？ 　　→哪個市場可以賺錢？ 　　→每個產品看起來都有人做了，做這個會不會飽和了呢？ 　　

→進貨需要一筆資金，如果賣不出去怎麼辦？ 　　→該到哪裡去找客人？ 　　→如果失敗了怎麼辦？ 　　在運作的過程中，更不想每天無止盡地待在電腦前等客戶，四處到FB貼文，論壇發表文章，或是組一個line@群組，做些無意義的行銷宣傳。 　　這些方法看起來像是行銷，但你我都知道這是在騷擾親朋好友。如果你對自己誠實到殘忍，只要拿起計算機算一算，你會發現去7-11打工時薪都還比較高。 　　更慘的是即使賺到錢，卻像是把生命賣給工作了。每天無止盡地待在電腦前回覆客戶問題。為了解決這些問題，只好開始上更多的銷售課程、時間管理，財務管理，並且每天投入更多時間工作，好像跟事業結婚了。 　　而且不是每個人都喜

歡銷售，像我就是一個極度害怕銷售的人，如果要我用超級業務員的身分出現在客戶面前，我想我大概會餓死，你永遠也看不到這本書了。 　　很幸運的，我找到了不一樣的路，也過上大多數人想要夢幻的生活，重點是可以很低調的過。所以我想把這個方法分享給跟我有一樣想法的人，或許就是正在讀這段文章的你。 　　更何況如果有一份工作，可以安穩的過上一生，誰會想要冒險創業呢？ 　　改變才有未來！沒人想要窮忙一輩子！

中國大陸來台旅客人數時間序列分析與應用研究

為了解決專家模式的問題，作者高宏宣 這樣論述：

過去幾年大陸來台旅客是台灣主要觀光客來源，預測大陸來台觀光客人數能有效幫助政府擬定中長期研究計畫使用。本研究探討台灣開放大陸旅客來台旅遊，使用交通部觀光局觀光統計資料庫所提供的2008年1月至2019年12月大陸來台旅客數據資料，以SPSS專家模式(Expert Modeler)判定預測模型。研究結果發現，大陸來台旅客人數發展趨勢，經由ARIMA（0,1,2）（1,0,0）12時間數列在各模型中預測能力最佳，達到良好的預測，來台旅客發展趨勢，主要受到政治因素變動。本研究建議政府部門應可適度維持兩岸政治穩定，減少不規則因素影響，以求來台旅客穩定成長。本研究結果可提供政府觀光部門擬定政策、調整方

針、規劃與管理等相關措施作參考依據，且對於觀光業者之觀光資源開發、評估、投資與經營管理提供參考。