《Python数据分析与挖掘实战》--读书笔记（1）-2021

• 基本信息

书名：《Python数据分析与挖掘实战》

作者：张良均 王路 谭立云 苏剑林

出版社：机械工业出版社

• 主要内容

基础部分：

介绍了数据挖掘的过程、python数据分析简介、数据探索、预处理和建模。

实战部分：
1.电力窃漏点用户自动识别

采用方法：拉格朗日插值法、LM神经网络、CART决策树。

特征构造：电量趋势下降指标（斜率）

2.航空公司客户价值分析

采用方法：k-means聚类

特征构造：采用的原始特征值相减的方法（例如：L＝LOAD_TIME－FFP_DATE 会员入会时间距观测窗口结束的月数 ＝ 观测窗口的结束时间－入会时间）

 3.中药证型关联规则挖掘

采用方法：Apriori算法处理

4.基于水色图像的水质评价

采用方法：支持向量机（SVM）

特征构造：颜色矩特征，图像分割。

5.家用电器用户行为分析与事件识别

采用方法：BP神经网络

特征构造：斜率

6.应用系统负载分析与磁盘容量预测

采用方法：ARMA时序模型

7.电子商务网站用户行为分析及服务推荐

采用方法：协同过滤推荐算法

8.财政收入影响因素分析及预测模型

采用方法：灰色预测与神经网络组合模型

特征构造：Adaptive-Lasso变量选择

9.基于基站定位数据的商圈分析

采用方法：层次聚类

10.电商产品评论数据情感分析

采用方法：八爪鱼爬虫工具，word2vec，ROSTCM6（由武汉大学开的一款免费反剽窃系统），LDA模型主题分析

• 小结

本书重点在怎么做上面，是一本非常好的练习手册，搭配完善的python代码，能够快速入门上手。总的来说，本书非常基础。但适合当成一本字典，需要时可以快速查阅。