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Python數據分析與挖掘實戰（第2版）

為了解決hadoop python教學的問題，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。

Python數據分析與大數據處理從入門到精通

為了解決hadoop python教學的問題，作者朱春旭 這樣論述：

《Python數據分析與大數據處理從入門到精通》主要講解數據分析與大數據處理所需的技術、基礎設施、核心概念、實施流程。從編程語言準備、數據採集與清洗、數據分析與視覺化，到大型數據的分散式存儲與分散式運算，貫穿了整個大數據專案開發流程。本書輕理論、重實踐，目的是讓讀者快速上手。 第1篇首先介紹了Python的基本語法、物件導向開發、模組化設計等，掌握Python的編程方式。然後介紹了多執行緒、多進程及其相互間的通信，讓讀者對分散式程式有個基本的認識。 第2篇介紹了網路數據採集、數據清洗、數據存儲等技術。 第3篇介紹了Python常用的數據分析工具，擴展了更多的數據清洗、插值方法，為最終的數

據視覺化奠定基礎。 第4篇是大數據分析的重點。首先介紹了Hadoop的框架原理、調度原理，MapReduce原理與編程模型、環境搭建，接著介紹了Spark框架原理、環境搭建方式，以及如何與Hive等協力廠商工具進行交互，還介紹了最新的結構化流式處理技術。 第5篇通過三個專案實例，綜合介紹了如何分析網頁、如何搭建分散式爬蟲、如何應對常見的反爬蟲、如何設計數據模型、如何設計架構模型、如何在實踐中綜合運用前四篇涉及的技術。 本書既適合非電腦專業的編程“小白”，也適合剛畢業或即將畢業走向工作崗位的廣大畢業生，以及已經有編程經驗，但想轉行做大數據分析的專業人士。同時，還可以作為廣大職業院校、電腦培

訓班的教學參考用書。 朱春旭 高級軟體工程師，長期對企業、軟體發展公司、政府機構培訓大資料開發與應用課程，對Python大資料處理與分析相關應用有深入研究，並編寫有《極客內參-大資料開發實戰》教程45篇，總共30000+字。 第1篇 Python程式設計 第1章 Python入門 3 1.1　Python概述 4 1.2　搭建Python開發環境 6 1.3　Python開發工具介紹 11 1.4　Python套裝軟體的管理 13 1.5　實訓：編寫“Hello World” 15 本章小結 16 第2章 Python基礎 17 2.1　變數 18 2

.2　識別字 24 2.3　代碼組織 26 2.4　輸入與輸出 28 2.5　運算子與優先順序 30 2.6　新手問答 30 2.7　實訓：設計一個簡易計算器 31 本章小結 31 第3章 資料類型與流程控制 32 3.1　數位類型 33 3.2　字串類型 37 3.3　集合類型 40 3.4　流程控制語句 45 3.5　新手問答 47 3.6　實訓：設計演算法，輸出乘法表 49 本章小結 50 第4章 函數、模組、包 51 4.1　自訂函數 52 4.2　函數參數 55 4.3　函數式程式設計 58 4.4　模組與包 63 4.5　新手問答 65 4.6　實訓：設計演算法，對清單進行排序 6

7 本章小結 68 第5章 物件導向的程式設計 69 5.1　物件導向 70 5.2　自訂類 71 5.3　屬性 73 5.4　方法 79 5.5　類的繼承 83 5.6　可調用物件 86 5.7　不可變對象 87 5.8　新手問答 88 5.9　實訓：設計演算法，構造一棵二叉樹 90 本章小結 92 第6章 高級主題 93 6.1　生成器 94 6.2　反覆運算器 96 6.3　非同步處理 97 6.4　錯誤、調試 103 6.5　新手問答 108 6.6　實訓：使用多進程技術統計資料並匯總 109 本章小結 110 第2篇 資料獲取與資料清洗 第7章 網路資料獲取 113 7.1　HTT

P請求概述 114 7.2　XPath網頁解析 114 7.3　Scrapy資料獲取入門 119 7.4　Scrapy應對反爬蟲程式 126 7.5　CrawlSpider類 131 7.6　分散式爬蟲 132 7.7　新手問答 136 7.8　實訓：構建百度雲音樂爬蟲 136 本章小結 139 第8章 數據清洗 140 8.1　資料清洗的意義 141 8.2　資料清洗的內容 141 8.3　資料格式與存儲類型 142 8.4　資料清洗的步驟 145 8.5　資料清洗的工具 147 8.6　新手問答 151 8.7　實訓：清洗百度雲音樂資料並儲存到CSV　 151 本章小結 152 第3篇

資料分析與視覺化 第9章 NumPy數值計算 155 9.1　NumPy基礎 156 9.2　形狀操作 164 9.3　副本、淺拷貝和深拷貝 166 9.4　高級索引 168 9.5　排序統計 171 9.6　新手問答 173 9.7　實訓：銷售額統計　 174 本章小結 175 第10章 Matplotlib視覺化 176 10.1　圖形的基本要素 177 10.2　繪圖基礎 177 10.3　設置樣式 186 10.4　圖形樣例 189 10.5　新手問答 198 10.6　實訓：營業數據視覺化 199 本章小結 201 第11章 Pandas統計分析 202 11.1　Pandas資料結

構 203 11.2　基礎功能 210 11.3　統計分析 217 11.4　時間資料 229 11.5　資料整理 231 11.6　高級功能 234 11.7　讀寫MySQL資料庫 236 11.8　新手問答 237 11.9　實訓：成績分析 237 本章小結 239 第12章 Seaborn視覺化 240 12.1　Seaborn概述 241 12.2　視覺化資料關係 242 12.3　根據資料分類繪圖 246 12.4　單變數與雙變數 251 12.5　線性關係 256 12.6　新手問答 258 12.7　實訓：成績分析視覺化 258 本章小結 260 第4篇 大資料存儲與快速分析篇

第13章 Hadoop資料存儲與基本操作 263 13.1　Hadoop概述 264 13.2　Hadoop資料存儲與任務調度原理 268 13.3　Hadoop基礎環境搭建 273 13.4　Hadoop部署模式 294 13.5　Hadoop常用操作命令 298 13.6　新手問答 300 13.7　實訓：動手搭建Hadoop集群環境 301 本章小結 309 第14章 Spark入門 310 14.1　Spark概述 311 14.2　Spark核心原理 312 14.3　Spark基礎環境搭建 315 14.4　Spark運行模式 317 14.5　新手問答 321 14.6　實訓：

動手搭建Spark集群 322 本章小結 323 第15章 Spark RDD程式設計 324 15.1　RDD設計原理 325 15.2　RDD程式設計 328 15.3　鍵值對RDD 335 15.4　文件讀寫 340 15.5　程式設計進階 342 15.6　新手問答 347 15.7　實訓：統計海鮮銷售情況 348 本章小結 350 第16章 Spark SQL程式設計 351 16.1　Spark　SQL概述 352 16.2　創建DataFrame對象 360 16.3　DataFrame常用API 364 16.4　保存DataFrame 370 16.5　新手問答 372 16

.6　實訓：統計手機銷售情況 373 本章小結 375 第17章 Spark流式計算程式設計 376 17.1　流計算簡介 377 17.2　Discretized Stream 379 17.3　Structured Streaming 385 17.4　新手問答 397 17.5　實訓：即時統計貸款金額 397 本章小結 398 第5篇 專案實戰篇 第18章 分析電商網站銷售資料 401 18.1　目標分析 402 18.2　資料獲取 405 18.3　資料分析 411 本章小結 416 第19章 分析旅遊網站資料 417 19.1　目標分析 418 19.2　資料獲取 420 19.3

　資料分析 425 本章小結 429 第20章 分析在售二手房資料 430 20.1　目標分析 431 20.2　資料獲取 434 20.3　資料分析 440 本章小結 446 附錄：Python常見面試題精選 447 主要參考文獻 450

氣候資料大數據分析

為了解決hadoop python教學的問題，作者張立霖 這樣論述：

本論文是探討如何應用資料擷取分析氣候資料，利用大數據分析方法與工具等相關知識，將氣候資料的蒐集、分析、歸納與研究，呈現氣候數據視覺化，並對氣候資料作客觀而有系統的描述之一種研究方法。在數位時代，資料不只是支援交易，資料有時也會成為交易的對象，因此資料本身就有價值。由於大數據能夠成功的預測結果，因此人們開始產生對資料分析的依賴，但大數據分析只是提供預測，而非答案。而大數據氣候資料可依資料分析提供預測結果，來真正有效且正確地運用在氣候如何防災、如何預測災害、如何避免災害等對人類對氣候資料的重要議題。最後期望，本論文所整理的大數據的概念與實例能在大數據教學上有所幫助。