python数据挖掘实例

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书名：Python数据分析与挖掘实战

作者：张良均

豆瓣评分：7.6

出版社：机械工业出版社

出版年份：2016-1

页数：335

内容简介：10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。

本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。

基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。

实战篇（第6～15章），重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上，本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建的顺序进行的，在建模过程的关键环节，穿插程序实现代码。最后通过上机实践，加深读者对数据挖掘技术在案例应用中的理解。

作者简介：张良均 ，资深大数据挖掘专家和模式识别专家，高级信息项目管理师，有10多年的大数据挖掘应用、咨询和培训经验。为电信、电力、政府、互联网、生产制造、零售、银行、生物、化工、医药等多个行业上百家大型企业提供过数据挖掘应用与咨询服务，实践经验非常丰富。此外，他精通java EE企业级应用开发，是广东工业大学、华南师范大学、华南农业大学、贵州师范学院、韩山师范学院、广东技术师范学院兼职教授，着有《神经网络实用教程》、《数据挖掘：实用案例分析》、《MATLAB数据分析与挖掘实战》《R语言数据分析与挖掘实战》等畅销书。

2. python数据挖掘难不难

python数据挖掘，指用python对数据进行处理，从大型数据库的分析中，发现预测信息的过程。
什么是数据挖掘？

数据挖掘（英文全称Data Mining，简称DM），指从大量的数据中挖掘出未知且有价值的信息和只知识的过程。

对于数据科学家来说，数据挖掘可能是一项模糊而艰巨的任务 - 它需要多种技能和许多数据挖掘技术知识来获取原始数据并成功获取数据。您需要了解统计学的基础，以及可以帮助您大规模进行数据挖掘的不同编程语言。

python数据挖掘是什么？

数据挖掘建模的工具有很多种，我们这里重点介绍python数据挖掘，python是美国Mathworks公司开发的应用软件，创始人为荷兰人吉多·范罗苏姆，具备强大的科学及工程计算能力，它具有以矩阵计算为基础的强大数学计算能力和分析功能，而且还具有丰富的可视化图形表现功能和方便的程序设计能力。python并不提供一个专门的数据挖掘环境，但它提供非常多的相关算法的实现函数，是学习和开发数据挖掘算法的很好选择。

只要有方法，正确且循序渐进的学习，python数据挖掘也并没有想象中那么难！

3. Python 数据分析与数据挖掘是啥

python数据挖掘（data mining，简称DM），是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。数据分析通常是直接从数据库取出已有信息，进行一些统计、可视化、文字结论等，最后可能生成一份研究报告性质的东西，以此来辅助决策。数据挖掘不是简单的认为推测就可以，它往往需要针对大量数据，进行大规模运算，才能得到一些统计学规律。

这里可以使用CDA一站式数据分析平台，融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能。其中数据分析模块支持报表分析、敏捷看板、即席报告、幻灯片、酷屏、数据填报、数据挖掘等多种分析手段对数据进行分析、展现、应用。帮助企业发现潜在的信息，挖掘数据的潜在价值。

如果你对于Python学数据挖掘感兴趣的话，推荐CDA数据分析师的课程。课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。真正理解商业思维，项目思维，能够遇到问题解决问题；要求学生在使用算法解决微观根因分析、预测分析的问题上，根据业务场景来综合判断，洞察数据规律，使用正确的数据清洗与特征工程方法，综合使用统计分析方法、统计模型、运筹学、机器学习、文本挖掘算法，而非单一的机器学习算法。点击预约免费试听课。

4. python数据挖掘模块大全

基础的：numpy scipy pandas
作图的：matplotlib
统计包:statsmodels
主要就是上面一些。还有很多其他的库
比如：
scikit-learn
NLTK
Pattern
Theano
……

5. Python数据挖掘从哪些

一. 基于Python的数据挖掘 基本架构

1. matplotlib， 图形化

2. pandas，数据挖掘的关键， 提供各种挖掘分析的算法

3. numpy， 提供基本的统计
scipy， 提供各种数学公式

4. python common lib，python基本框架

二. 环境搭建
1. 安装python

2. 安装pip
pandas依赖的pip版本，最低是8.0.0。如果pip是8以下的版本，如7.2.1，需要升级pip.
命令是“python -m pip install -U pip”，这是windows版本。
Linux是”pip install -U pip“

通过命令“pip --version”， 可以查看pip版本号

3. 安装pandas
命令“pip install pandas", 这是windows版本。

Linux平台可用
sudo apt-get install python-pandas

4. 安装matplotlib
pip install matplotlib

三. 数据类型
pypython common type
string list tuple dict set
6钟学列
list, tuple, string, unicode string, buffer object, xrange

pandas type
ndarray, series dateFrame

ndarray, 数组类型，新增原因：
list, tuple是基于指针+对象设计的。即list，tuple存储的是void*指针，指针指向具体对象的数据。
因为是void*指针，所以二者可以存储各种数据类型，即数据类型可以不统一。
虽然存储丰富，但如果数据量过大时，即处理大数据时，有弊端。
1. 存储空间大，浪费内存。因为存两部分，指针+数据
2. 读取慢，通过index，找到指针；基于指针，找到数据
所以在大数据处理时，新增ndarray，数字类型，类似C++ 数组。存储相同，读取、修改快捷。
别名：array, 有利于节省内存、提高CPU的计算时间，有丰富的处理函数

series，变长字典，
类似一维数组的对象；有数据和索引组成
新增原因：
dict是无序的，它的key和value存在映射关系。但key和value之间是不独立的，存储在一起。
如果需要对一项进行操作，会影响到另外一项。所以有了series， series的key和value是独立的，独立存储。
series的key是定长有序的。通过series.key获取整个索引， 通过series.values获取所有values.
series的key,可以通过series.index.name，设置唯一的名称。
series整体也可以设置唯一名称，通过series.name

DataFrame:
1. 一个表格型的数据结构
2. 含有一组有序的列（类似于index)
3. 可以认为是，共享一个index的Series集合

data1={'name':['java', 'c', 'python'], 'year': [2,2,3]}
frame = pd.DataFrame(data1)

------------------------------------------------
四. 基本的数据分析流程：
1. 数据的获取

2. 数据准备--规格化，建立各种索引index

3. 数据的显示、描述，用于调试
如df.index, df.values， df.head(n), df.tail(n） df.describe

4. 数据的选择
index获取， 切片获取, 行、列获取， 矩形区域获取

index获取，df.row1 或者 df['row1']
行列，df.loc[行list, 列list], 如df.loc[0:1,['co1','col2'] ]
通过二位索引，取二维左上角，df.iloc[0,0],也可以列表 df.iloc[0:2,0:2]，取前2行。

5. 简单的统计与处理
统计平均值、最大值等

6. Grouping 分组
df.groupby(df.row1)

7. Merge合并
append追加,
contact连接， 包含append功能，也可以两个不同的二维数据结构合并
join连接， SQL连接，基于相同字段连接，如 sql的where, a.row1 = b.row1

------------------------------------------------
五. 高级的数据处理与可视化：
1. 聚类分析
聚类是数据挖掘描述性任务和预测性任务的一个重要组成部分，它以相似性为基础，
把相似的对象通过静态分类，分成不同的组别和子集。
在python中，有很多第三方库提供了聚类算法。

聚类算法有很多， 其中K-均值算法，因为其简单、快捷的特点，被广泛使用。
基本原理是，
1. 查找某数据集的中心，
2. 使用均方差，计算距离。使得每一个数据点都收敛在一个组内；各个组是完全隔离的

案例：
>>> from pylab import *
>>> from scipy.cluster.vq import *
>>>
>>> list1=[88,64,96,85]
>>> list2=[92,99,95,94]
>>> list3=[91,87,99,95]
>>> list4 = [78,99,97,81]
>>> list5=[88,78,98,84]
>>> list6=[100,95,100,92]
>>> tempdate = (list1, list2, list3, list4, list5, list6)
>>>
>>> tempdate
([88, 64, 96, 85], [92, 99, 95, 94], [91, 87, 99, 95], [78, 99, 97, 81], [88, 78
, 98, 84], [100, 95, 100, 92])
>>> date = vstack(tempdate)
>>>
>>> date
array([[ 88, 64, 96, 85],
[ 92, 99, 95, 94],
[ 91, 87, 99, 95],
[ 78, 99, 97, 81],
[ 88, 78, 98, 84],
[100, 95, 100, 92]])

>>> centroids,abc=kmeans(date,2) #查找聚类中心，第二个参数是设置分N类，如5类，则为5

>>> centroids # 基于每列查找的中心点，可能是平均值
array([[88, 71, 97, 84],
[90, 95, 97, 90]])
>>>
>>> result,cde=vq(date,centroids) #对数据集，基于聚类中心进行分类
>>> result
array([0, 1, 1, 1, 0, 1])

2. 绘图基础
python描绘库，包含两部分，
绘图api, matplotlib提供各种描绘接口。
集成库，pylab（包含numpy和matplotlib中的常用方法），描绘更快捷、方便。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
t = np.arange(0,10)

plt.plot(t, t+2）
plt.plot(t,t, 'o', t,t+2, t,t**2, 'o') #（x,y)一组，默认是折线；‘o'是散点，
plt.bar(t,t**2) # 柱状图
plt.show()

--------------------
import pylab as pl
t = np.arange(0,10)
plt.plot(t, t+2)
plt.show()

3. matplotlib图像属性控制
色彩、样式
名称： 图、横、纵轴,
plt.title('philip\'s python plot')
plt.xlabel('date')
plt.ylabel('value')
其他： pl.figure(figsize=(8,6),dpi=100)
pl.plot(x,y, color='red', linewidth=3, lable='line1')
pl.legend(loc='upper left')

子图
pl.subplot(211) # 整体图片，可以分为二维部分；
#第一个是图的行，第二个是列；第三个是index, 从左上开始0遍历 当前行，再下一行。
#如果是2位数，如11，需要‘，’
axes(left, bottom, width, height) # 参数取值范围是(0,1), left,是到左边的距离，bottom是到下面的距离

4. pandas作图
Series、DataFrame支持直接描绘，封装了调用matplotlib的接口，如
series.close.plot()
df.close.plot() #具体参数类似matplotlib普通接口

属性控制
类似matplotlib普通接口，修改各种图片的类型，柱形图、折线等

--------common-----------------
list, tuple, dict

--------numpy-----------------
ndarray, Series, DataFrame

6. python数据挖掘是什么

数据挖掘（data mining，简称DM），是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信
息和知识的过程。
python数据挖掘常用模块
numpy模块：用于矩阵运算、随机数的生成等

pandas模块：用于数据的读取、清洗、整理、运算、可视化等

matplotlib模块：专用于数据可视化，当然含有统计类的seaborn模块

statsmodels模块：用于构建统计模型，如线性回归、岭回归、逻辑回归、主成分分析等

scipy模块：专用于统计中的各种假设检验，如卡方检验、相关系数检验、正态性检验、t检验、F检验等

sklearn模块：专用于机器学习，包含了常规的数据挖掘算法，如决策树、森林树、提升树、贝叶斯、K近邻、SVM、GBDT、Kmeans等
数据分析和挖掘推荐的入门方式是？小公司如何利用数据分析和挖掘?
关于数据分析与挖掘的入门方式是先实现代码和Python语法的落地（前期也需要你了解一些统计学知识、数学知识等），这个过程需要
你多阅读相关的数据和查阅社区、论坛。然后你在代码落地的过程中一定会对算法中的参数或结果产生疑问，此时再去查看统计学和数据
挖掘方面的理论知识。这样就形成了问题为导向的学习方法，如果将入门顺序搞反了，可能在硬着头皮研究理论算法的过程中就打退堂鼓
了。

对于小公司来说，你得清楚的知道自己的痛点是什么，这些痛点是否能够体现在数据上，公司内部的交易数据、营销数据、仓储数据等是
否比较齐全。在这些数据的基础上搭建核心KPI作为每日或每周的经营健康度衡量，数据分析侧重于历史的描述，数据挖掘则侧重于未来
的预测。

差异在于对数据的敏感度和对数据的个性化理解。换句话说，就是懂分析的人能够从数据中看出破绽，解决问题，甚至用数据创造价值；
不懂分析的人，做不到这些，更多的是描述数据。
更多技术请关注python视频教程。

7. 有哪些python数据挖掘工具

1. Numpy

可以供给数组支撑，进行矢量运算，而且高效地处理函数，线性代数处理等。供给真实的数组，比起python内置列表来说， Numpy速度更快。一起，Scipy、Matplotlib、Pandas等库都是源于 Numpy。由于 Numpy内置函数处理数据速度与C语言同一等级，建议使用时尽量用内置函数。

2.Scipy

根据Numpy,可以供给了真实的矩阵支撑，以及大量根据矩阵的数值计算模块，包含：插值运算，线性代数、图画信号，快速傅里叶变换、优化处理、常微分方程求解等。

3. Pandas

源于NumPy，供给强壮的数据读写功用，支撑相似SQL的增删改查，数据处理函数十分丰富，而且支撑时间序列剖析功用，灵敏地对数据进行剖析与探索，是python数据发掘，必不可少的东西。

Pandas根本数据结构是Series和DataFrame。Series是序列，相似一维数组，DataFrame相当于一张二维表格，相似二维数组，DataFrame的每一列都是一个Series。

4.Matplotlib

数据可视化最常用，也是醉好用的东西之一，python中闻名的绘图库，首要用于2维作图，只需简单几行代码可以生成各式的图表，例如直方图，条形图，散点图等，也可以进行简单的3维绘图。

5.Scikit-Learn

Scikit-Learn源于NumPy、Scipy和Matplotlib，是一 款功用强壮的机器学习python库，可以供给完整的学习东西箱(数据处理，回归，分类，聚类，猜测，模型剖析等)，使用起来简单。缺乏是没有供给神经网络，以及深度学习等模型。

关于有哪些python数据挖掘工具，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是没有尽头的，学习一项技能更是受益终身，因此，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如若你还想继续了解关于python编程的素材及学习方法等内容，可以点击本站其他文章学习。

8. python数据挖掘——文本分析

作者 | zhouyue65

来源 | 君泉计量

文本挖掘：从大量文本数据中抽取出有价值的知识，并且利用这些知识重新组织信息的过程。

一、语料库（Corpus）

语料库是我们要分析的所有文档的集合。

二、中文分词

2.1 概念：

中文分词（Chinese Word Segmentation）：将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。

eg：我的家乡是广东省湛江市-->我/的/家乡/是/广东省/湛江市

停用词（Stop Words）：

数据处理时，需要过滤掉某些字或词

√泛滥的词，如web、网站等。

√语气助词、副词、介词、连接词等，如 的，地，得；

2.2 安装Jieba分词包：

最简单的方法是用CMD直接安装：输入pip install jieba，但是我的电脑上好像不行。

后来在这里：https://pypi.org/project/jieba/#files下载了jieba0.39解压缩后 放在Python36Libsite-packages里面，然后在用cmd，pip install jieba 就下载成功了，不知道是是什么原因。

然后我再anaconda 环境下也安装了jieba，先在Anaconda3Lib这个目录下将jieba0.39的解压缩文件放在里面，然后在Anaconda propt下输入 pip install jieba，如下图：

2.3 代码实战：

jieba最主要的方法是cut方法：

jieba.cut方法接受两个输入参数:

1) 第一个参数为需要分词的字符串

2）cut_all参数用来控制是否采用全模式

jieba.cut_for_search方法接受一个参数：需要分词的字符串,该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细

注意：待分词的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode

jieba.cut以及jieba.cut_for_search返回的结构都是一个可迭代的generator，可以使用for循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，也可以用list(jieba.cut(...))转化为list代码示例( 分词 )

输出结果为： 我 爱

Python

工信处

女干事

每月 经过 下属 科室 都 要 亲口

交代

24 口 交换机 等 技术性 器件 的 安装

工作

分词功能用于专业的场景：

会出现真武七截阵和天罡北斗阵被分成几个词。为了改善这个现象，我们用导入词库的方法。

但是，如果需要导入的单词很多，jieba.add_word()这样的添加词库的方法就不高效了。

我们可以用jieba.load_userdict(‘D:PDM2.2金庸武功招式.txt’)方法一次性导入整个词库，txt文件中为每行一个特定的词。

2.3.1 对大量文章进行分词

先搭建语料库：

分词后我们需要对信息处理，就是这个分词来源于哪个文章。

四、词频统计

3.1词频（Term Frequency）：

某个词在该文档中出现的次数。

3.2利用Python进行词频统计

3.2.1 移除停用词的另一种方法，加if判断

代码中用到的一些常用方法：

分组统计：

判断一个数据框中的某一列的值是否包含一个数组中的任意一个值：

取反：（对布尔值）

四、词云绘制

词云（Word Cloud）：是对文本中词频较高的分词，给与视觉上的突出，形成“关键词渲染”，从而国旅掉大量的文本信息，使浏览者一眼扫过就可以领略文本的主旨。

4.1 安装词云工具包

这个地址：https://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/ ，可以搜到基本上所有的Python库，进去根据自己的系统和Python的版本进行下载即可。

在python下安装很方便，在anaconda下安装费了点劲，最终将词云的文件放在C:UsersAdministrator 这个目录下才安装成功。

五、美化词云（词云放入某图片形象中）

六、关键词提取

结果如下:

七、关键词提取实现

词频（Term Frequency）：指的是某一个给定的词在该文档中出现的次数。

计算公式： TF = 该次在文档中出现的次数

逆文档频率（Inverse Document Frequency）：IDF就是每个词的权重，它的大小与一个词的常见程度成反比

计算公式：IDF = log（文档总数/（包含该词的文档数 - 1））

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）：权衡某个分词是否关键词的指标，该值越大，是关键词的可能性就越大。

计算公式：TF - IDF = TF * IDF

7.1文档向量化

7.2代码实战

9. 如何用python进行大数据挖掘和分析

毫不夸张地说，大数据已经成为任何商业交流中不可或缺的一部分。桌面和移动搜索向全世界的营销人员和公司以空前的规模提供着数据，并且随着物联网的到来，大量用以消费的数据还会呈指数级增长。这种消费数据对于想要更好地定位目标客户、弄懂人们怎样使用他们的产品或服务，并且通过收集信息来提高利润的公司来说无疑是个金矿。
筛查数据并找到企业真正可以使用的结果的角色落到了软件开发者、数据科学家和统计学家身上。现在有很多工具辅助大数据分析，但最受欢迎的就是Python。
为什么选择Python?
Python最大的优点就是简单易用。这个语言有着直观的语法并且还是个强大的多用途语言。这一点在大数据分析环境中很重要，并且许多企业内部已经在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼，和索尼梦工厂。还有，Python是开源的，并且有很多用于数据科学的类库。所以，大数据市场急需Python开发者，不是Python开发者的专家也可以以相当块速度学习这门语言，从而最大化用在分析数据上的时间，最小化学习这门语言的时间。
用Python进行数据分析之前，你需要从Continuum.io下载Anaconda。这个包有着在Python中研究数据科学时你可能需要的一切东西。它的缺点是下载和更新都是以一个单元进行的，所以更新单个库很耗时。但这很值得，毕竟它给了你所需的所有工具，所以你不需要纠结。
现在，如果你真的要用Python进行大数据分析的话，毫无疑问你需要成为一个Python开发者。这并不意味着你需要成为这门语言的大师，但你需要了解Python的语法，理解正则表达式，知道什么是元组、字符串、字典、字典推导式、列表和列表推导式——这只是开始。
各种类库
当你掌握了Python的基本知识点后，你需要了解它的有关数据科学的类库是怎样工作的以及哪些是你需要的。其中的要点包括NumPy，一个提供高级数学运算功能的基础类库，SciPy，一个专注于工具和算法的可靠类库，Sci-kit-learn，面向机器学习，还有Pandas，一套提供操作DataFrame功能的工具。
除了类库之外，你也有必要知道Python是没有公认的最好的集成开发环境(IDE)的，R语言也一样。所以说，你需要亲手试试不同的IDE再看看哪个更能满足你的要求。开始时建议使用IPython Notebook，Rodeo和Spyder。和各种各样的IDE一样，Python也提供各种各样的数据可视化库，比如说Pygal，Bokeh和Seaborn。这些数据可视化工具中最必不可少的就是Matplotlib，一个简单且有效的数值绘图类库。
所有的这些库都包括在了Anaconda里面，所以下载了之后，你就可以研究一下看看哪些工具组合更能满足你的需要。用Python进行数据分析时你会犯很多错误，所以得小心一点。一旦你熟悉了安装设置和每种工具后，你会发现Python是目前市面上用于大数据分析的最棒的平台之一。
希望能帮到你！