《从零开始学Python数据分析与挖掘》读书笔记PPT模板思维导图下载

思维导图PPT模板《从零开始学Python数据分析与挖掘》最新版读书笔记，下载可以直接修改01内容简介第2章从收入的预测分析开始第4章Python数值计算工具——Nu...第1章数据分析与挖掘概述第3章Python快速入门第5章Python数据处理工具——Pa...目录030502040607第6章Python数据可视化第8章岭回归与LASSO回归模型第10章决策树与随机森林第7章线性回归预测模型第9章Logistic回归分类模型第11章KNN模型的应用目录0901108010012013第12章朴素贝叶斯模型第14章GBDT模型的应用第16章DBSCAN与层次聚类分析第13章SVM模型的应用第15章Kmeans聚类分析目录015017014016内容摘要本书以Python3版本作为数据分析与挖掘实战的应用工具，从Pyhton的基础语法开始，陆续介绍有关数值计算的Numpy、数据处理的Pandas、数据可视化的Matplotlib和数据挖掘的Sklearn等内容。全书共涵盖15种可视化图形以及10个常用的数据挖掘算法和实战项目，通过本书的学习，读者可以掌握数据分析与挖掘的理论知识和实战技能。本书适于统计学、数学、经济学、金融学、管理学以及相关理工科专业的本科生、研究生使用，也能够提高从事数据咨询、研究或分析等人士的专业水平和技能。内容简介缺失值的处理一般采用三种方法：一是删除法，即将存在缺失的观测进行删除，如果缺失比例非常小，则删除法是比较合理的，反之，删除比例比较大的缺失值将会丢失一些有用的信息；二是替换法，即使用一个常数对某个变量的缺失值进行替换，如果缺失的变量是离散型，则可以考虑用众数替换缺失值，如果缺失的变量是数值型，则可以考虑使用均值或中位数替换缺失值；三是插补法，即运用模型方法，基于未缺失的变量预测缺失变量的值，如常见的回归插补法、多重插补法、拉格朗日插补法等。第1章数据分析与挖掘概述数据分析和挖掘都是基于搜集来的数据，应用数学、统计、计算机等技术抽取出数据中的有用信息，进而为决策提供依据和指导方向。1.1什么是数据分析和挖掘1.2数据分析与挖掘的应用领域1.3数据分析与挖掘的区别1.4数据挖掘的流程1.5常用的数据分析与挖掘工具1.6本章小结010302040506第1章数据分析与挖掘概述第2章从收入的预测分析开始pandas、statsmodels、scipy等模块用于数据处理和统计分析；matplotlib、seaborn、bokeh等模块实现数据的可视化功能；sklearn、PyML、keras、tensorflow等模块实现数据挖掘、深度学习等操作。2.1下载与安装Anoconda2.3本章小结2.2基于Python的案例实战第2章从收入的预测分析开始第3章Python快速入门数据分析就是针对搜集来的数据运用基础探索、统计分析、深层挖掘等方法，发现数据中有用的信息和未知的规律与模式，进而为下一步的业务决策提供理论与实践依据/SnakeLiu/Python-Data-Aanalysis-and-Miner数据分析一般要求具备基本的统计学知识、数据库操作技能、Excel报表开发和常用可视化图表展现的能力，就可以解决工作中的分析任务关于分类模型有很多种，如Logistic模型、决策树、K近邻、朴素贝叶斯模型、支持向量机、随机森林、梯度提升树GBDT模型等。3.1数据结构及方法3.2控制流3.3字符串处理方法3.4自定义函数3.5一个爬虫案例3.6本章小结010302040506第3章Python快速入门第4章Python数值计算工具——Nu...本案例将对比使用K近邻和GBDT两种分类器，因为通常情况下，都会选用多个模型作为备选，通过对比才能得知哪种模型可以更好地拟合数据。4.1数组的创建与操作4.2数组的基本运算符4.3常用的数学和统计函数4.4线性代数的相关计算4.5伪随机数的生成4.6本章小结010302040506第4章Python数值计算工具——Nu...第5章Python数据处理工具——Pa...接下来就进一步说明如何针对分类问题，从零开始完成建模的步骤。5.1序列与数据框的构造5.2外部数据的读取5.3数据类型转换及描述统计5.4字符与日期数据的处理5.5常用的数据清洗方法5.6数据子集的获取010302040506第5章Python数据处理工具——Pa...5.7透视表功能5.8表之间的合并与连接5.9分组聚合操作5.10本章小结第5章Python数据处理工具——Pa...第6章Python数据可视化append是列表所特有的方法，其他常见对象是没有这个方法的，该方法是往列表的尾部增加元素，而且每次只能增加一个元素。6.1离散型变量的可视化6.2数值型变量的可视化6.3关系型数据的可视化6.4多个图形的合并6.5本章小结12345第6章Python数据可视化第7章线性回归预测模型如果需要一次增加多个元素，该方法无法实现，只能使用列表的extend方法。7.1一元线性回归模型7.2多元线性回归模型7.3回归模型的假设检验7.4回归模型的诊断7.5本章小结12345第7章线性回归预测模型第8章岭回归与LASSO回归模型最后一个列表元素可以用[-1]表示，千万不要写成[-0]四则运算中的符号分别是“+-*/”，对应的numpy模块函数分别是np.add、np.subtract、np.multiply和np.divide。8.1岭回归模型8.2岭回归模型的应用8.3LASSO回归模型8.4LASSO回归模型的应用8.5本章小结12345第8章岭回归与LASSO回归模型第9章Logistic回归分类模型需提醒的是，书名虽说有“数据分析”四个字。9.1Logistic模型的构建9.2分类模型的评估方法9.3Logistic回归模型的应用9.4本章小结第9章Logistic回归分类模型第10章决策树与随机森林就内容而言，是不错的一本python机器学习的书。10.1节点字段的选择10.2决策树的剪枝10.3随机森林10.4决策树与随机森林的应用10.5本章小结12345第10章决策树与随机森林第11章KNN模型的应用作为数据挖掘入门教材挺合适的。11.1KNN算法的思想11.2最佳k值的选择11.3相似度的度量方法11.4近邻样本的搜寻方法11.5KNN模型的应用11.6本章小结010302040506第11章KNN模型的应用第12章朴素贝叶斯模型粗粗看了可视化部分后,觉得不错！汇总比较了各种常见可视化库结构框架很清晰。12.1朴素贝叶斯理论基础12.3本章小结12.2几种贝叶斯模型第12章朴素贝叶斯模型第13章SVM模型的应用13.1SVM简介13.2几种常见的SVM模型13.3分类问题的解决13.4预测问题的解决13.5本章小结12345第13章SVM模型的应用第14章GBDT模型的应用14.1提升树算法14.2梯度提升树算法14.3非平衡数据的处理14.4XGBoost算法14.5本章小结12345第14章GBDT模型的应用第15章Kmeans聚类分析15.1Kmeans聚类15.2最佳k值的确定15.3Kmeans聚类的应用15.