《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
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2024-06-03 10:29:39
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【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
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2023-10-06 22:01:52
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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.
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2024-08-16 11:11:50
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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
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
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.
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2024-01-11 10:31:04
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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
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2024-06-18 07:09:04
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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
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2023-10-11 12:17:56
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# 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 |
|----------|------
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
# 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
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# 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
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
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2024-08-27 10:57:53
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# 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
学习Python的主要语法后，想利用python进行数据分析，感觉《Python数据分析与挖掘实战》可以用来学习参考，理论联系实际，能够操作数据进行验证，基础理论的内容对于新手而言还是挺有帮助的， 能从实际场景介入入手讲解，有前因后果的介绍，但是对于多个方法，为什么要采用其中某个执行方法没有细化。共
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2021-08-04 23:47:05
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一、什么是大数据 一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。 二、大数据的基本特征 数
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2024-01-01 06:27:51
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文章目录前言第1章 数据挖掘基础第2章 Python数据分析简介第3章 数据探索数据质量分析数据特征分析Python常用函数第4章 数据预处理数据清洗数据集成数据变换（非常重要）数据规约Python常用的数据预处理函数第5章 挖掘建模分类与预测聚类分析关联规则时序模式离群点检测第6章 电力窃漏电用户自动识别第7章 航空公司客户价值分析第8章 中医证型关联规则挖掘第9章 基于水色图像的水质评价第1
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2024-05-11 10:32:09
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01提高商务智能多亏了商务智能，商业分析变得更简易有效。让商务智能成为可能的数据工具正是大数据。在引入大数据之前，商务智能在一定程度上是被限制的。然而，现在，商务智能被认为是一个合法的职业。事实上，许多公司和企业都在通过聘请商业情报专家以更好地利用这种新涌入的信息。这是为了帮助他们的公司更上一层楼。02了解、定位和服务客户说到大数据应用，这是最为大众熟知的领域之一。这一应用主要关注的是利用大数据更
大数据是指数据量巨大、来源多样、结构复杂、变化快速、价值密度低的数据。数据量的快速增长是大数据的本质特征，这些数据的来源包括社交媒体、物联网设备、数字化的文本、图片、视频等。大数据不仅仅是数据的数量，更是对数据的分析和利用。大数据技术通过数据挖掘、机器学习、人工智能等方法，对这些数据进行分析和挖掘，从中提取出有价值的信息和模式，为决策提供科学依据。大数据技术的应用大数据技术的应用广泛，下面分几个领
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2023-11-30 10:46:59
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# 商务大数据分析与挖掘
## 引言
随着信息技术的飞速发展，商务大数据分析与挖掘日益成为各行业进行决策的重要工具。企业通过大数据分析，可以洞察市场趋势、优化资源配置、提升客户体验，从而获得竞争优势。本文将介绍商务大数据分析与挖掘的基本概念、常用方法，以及一个简单的代码示例。
## 什么是大数据分析?
大数据分析是利用数据科学、统计学和算法对大量非结构化、结构化或半结构化的数据进行分析，以
原创
2024-10-22 03:21:33
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