数据分析参考python数据分析与挖掘实战-张良均著数据探索数据质量分析缺失值分析异常值分析一致性分析利用箱线图检验异常值，可以看出数据的分布范围大致情况，和1/4值、1/2值、3/4值得情况。代码：# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
catering_sale = '../data/catering_sale.xls' # 餐饮数据
data
《Python数据分析与挖掘实战》第六章案例代码总结与修改分析一、实验目的1.掌握拉格朗日插值算法进行缺失值处理的方法。 2.掌握LM神经网络和CART决策树构建分类模型的方法。二、实验要求1.利用拉格朗日插值算法补全数据用户的用电数据存在的缺失值。对拉格朗日插值法公式的理解，然后参考拉格朗日插值算法进行编程，将数据中的缺失值利用多项式函数对缺失值进行补充2.构建分类模型对窃漏电用户进行识别，两模
转载
2024-06-03 10:29:39
53阅读
【读书笔记与思考】《python数据分析与挖掘实战》-张良均最近看一些机器学习相关书籍，主要是为了拓宽视野。在阅读这本书前最吸引我的地方是实战篇，我通读全书后给我印象最深的还是实战篇。基础篇我也看了，但发现有不少理论还是讲得不够透彻，个人还是比较倾向于 《Machine Learning》--Tom M.Mitchell，Andrew 的 machine learning 课程，或周华志的《机器学
转载
2023-10-06 22:01:52
251阅读
文章目录第一章 数据挖掘概念第二章 Python数据分析第三章 数据探索第四章 数据预处理第五章 模型构建1. 分类与预测2. 聚类分析3. 关联规则4. 时序模式5. 离群点检测总结参考文献 第一章 数据挖掘概念以餐饮行业中所存在的数据挖掘需求作为切入点，引出了数据挖掘的概念。数据挖掘的定义：从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建
转载
2023-10-11 12:17:56
85阅读
一般情况下拿到数据进行分析，首先要对数据进行预处理，根据经典的特征工程选取相应的特征向量，前几步一般都是一样的，然后进行模型训练与数据预测，最后进行决策分析。首先要导入一些机器学习的包，要好好学习这些库的使用方法哦。一、首先要导入数据，读取数据，当然也要检查数据是否有重复的或者缺失的删除有缺失的数据二、开始进行特征工程，选取那些必要特征进行分析，这些特征的选取要根据经验，哈哈哈选取了这五个特征，并
本文是《python数据分析与挖掘实战》学习笔记，持续更新。PART1:包含前四章第一章 数据挖掘的基础第二章 Python数据分析简介第三章 数据探索第四章 数据预处理重点：4.1.1 拉格朗日插值法*********************************************************************************************第一章 数据
转载
2024-06-18 07:09:04
39阅读
文章目录第2章：python数据分析简介2.2、python使用入门2.2.3、数据结构(1)列表/元组(2)字典(3)集合(4)函数式编程2.2.4、库的导入与添加2.3、python数据分析工具2.3.1、numpy2.3.2、scipy2.3.3、matplotlib2.3.4、pandas2.3.5、statsmodels2.3.6、scikit-learn2.3.7、keras2.3.
转载
2024-08-16 11:11:50
147阅读
# 实现《张良均 数据分析与挖掘实战 第二版》源码的指南
在进行数据分析与挖掘的学习中，掌握实际的代码和案例是非常重要的。本文将为刚入行的小白介绍如何实现《张良均 数据分析与挖掘实战 第二版》的源码，帮助你更好地理解数据分析与挖掘的核心概念。以下是整个流程的步骤概览。
## 流程步骤
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|----------|------
从图书馆借了一本有关于使用Python进行数据挖掘的书，是机械工业出版社出版的由张良均写的一本书，拿来作为入门，今天在学习使用Pandas模块时耗费了比较久的时间，记录一下今天的心得和体会。书中有一道题目是基于给定的数据集，完成一系列操作：1.判断第一列中（Id）是否有缺失值，如果有的话补充完整；2.判断是否有重复记录，如果有，删除至唯一。3.计算成绩的平均值，作为新的一列加入到原始数据框中。4.
转载
2024-01-11 10:31:04
384阅读
第2章Python基础入门本章是Python的基础章节，读者可以在这章中学习到丰富的Python基础知识。首先我们会从操作符和最简单的数字数据入手，然后就是流程控制，到这里读者能够对Python程序结构有一个清晰的认识。接着是较复杂的数据结构，主要涉及Python最常用的五大内建数据类型：列表，字符串，元组，字典和集合。这部分重点对这些数据结构的用法进行讲述，由于内容有限，并没有太多涉
# Python与数据挖掘
数据挖掘是一项利用计算机技术处理和分析大量数据，发现其中隐藏的模式和知识的任务。Python作为一种简洁、功能强大的编程语言，被广泛应用于数据挖掘领域。本文将为您介绍Python在数据挖掘中的应用，并提供相应的代码示例。
## 什么是数据挖掘？
数据挖掘是通过从大量的数据中提取出有用的、未知的、先前未知的、可理解的和可预测的模式的过程。它广泛应用于商业、科学研究和
原创
2023-09-07 06:36:31
278阅读
# 如何实现“Python与数据挖掘 张良均 代码”
数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程。在这一过程中，Python成为一种流行且高效的编程语言。本文将详细讲解如何实现《Python与数据挖掘》中的示例代码，帮助你从零基础开始掌握数据挖掘的基本知识。
## 整体流程
在开始之前，我们需要明确整个过程的步骤，可以将其概括为以下几个阶段：
| 步骤 | 内容描述
# Python 数据分析与挖掘 - 一次数据探索之旅
在当今的数据时代，学习数据分析和挖掘技术是现代职业发展的必要技能之一。《Python数据分析与挖掘（第一版）》是一本优秀的入门书籍，涵盖了Python在数据分析中的各种应用。本文将针对书中介绍的基本概念进行探讨，并展示一个简单的数据分析示例。
## 获取数据
首先，您可以通过多种途径下载书中所提到的数据集。如果您无法直接找到，可以访问一
偶然的机会接触到七月在线数据分析这个课程，因为工作需要，于是我也加入了这个学习的大军中，收获也颇丰。一、课程的主要内容1. ndarray：一种多维数组对象ndarray是一个通用的同构数据多维容器，其中的所有元素必须是相同类型的。ndarray含有两个属性：shape: 一个表示各维度大小的数组dtype:一个用于说明数据类型的对象1.1 创建ndaray1) array函数它接受一切序列型的对
转载
2024-08-27 10:57:53
162阅读
明确三个步骤：确定问题，选择图形转换数据，应用函数参数设置，一目了然下面，我们通过案例来进行演示：%matplotlib inlineimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt #导入pltimport seaborn as snsimport warningswarnings.filterwarning
转载
2023-08-17 16:41:11
224阅读
是的，数据分析入门并不难，只需要具备一定的数学基础、编程技能和实践经验，再结合一些有效的学习方法和注意事项，就可以快速地掌握数据分析的基本概念和方法。以下是几个做好数据分析入门的关键点：建立数学和统计学基础数据分析离不开数学和统计学的基础知识，因此需要学习线性代数、微积分、概率论、假设检验等基础课程，这些知识将对数据建模和解释提供帮助。学习编程语言和工具Python和R是目前最流行的数据科学编程语
转载
2023-08-02 21:45:31
189阅读
编者荐语用Python做数据分析光是掌握numpy和matplotlib可不够，Pandas是必须要掌握的一个重点，numpy虽然能够帮我们处理处理数值型数据，但是这还不够，很多时候，我们的数据除了数值之外，还有字符串，还有时间序列等。今天来分享一些Pandas必会的用法，让你的数据分析水平更上一层楼。一、Pandas两大数据结构的创建序号方法说明1pd.Series(对象,index=[ ])创
转载
2024-01-09 18:49:35
58阅读
python语言，在数据分析方面，涵盖了“数据获取→数据处理→数据分析→数据可视化”这个流程中每个环节，不可不谓之为利器。本篇文章我们就利用python语言在数据分析方面的应用，来实现从数据的抓取，清洗到分析和数据可视化，这个完整的闭环：通过使用requests库对链家网二手房列表页进行抓取。通过BeautifulSoup对页面进行解析，并从中获取房源价格，面积，户型和关注度的数据。最后再利用py
转载
2023-09-06 13:26:15
49阅读
一.数据分析的概念数据分析,把看似杂乱无序的数据从中提取共同点,总结研究出他们的共同规律数据分析三剑客:Numpy,Pandas,MatplotlibNumpy(Numerical Python)是python语言的的一个扩展程序库,支持大量维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数,而该模块也是其他数据分析模块（如pandas和scipy）的核心。二.创建ndarray1.使用np
转载
2023-08-11 22:01:51
265阅读
运行使用环境python 2.7(运行过程中缺少包自行安装)jupyter 1.0.0 安装使用运行代码##cd进.ipynb 所在目录cd python## 开启 jupyterjupyter notebook捕获.PNG点击对应文件(注意要先把数据集下载到对应目录)然后点击运行，等待一段时间就会出现结果。结果如下图。捕获.PNG捕获.PNG等等......源码分析源数据数据格式捕获.PNG源数
转载
2023-09-06 21:12:37
57阅读
