python数据挖掘

　好的python课程体系是怎么样的? Python从1991年走到今天，已经有了28年的历史了，在开发行业来说也是老江湖了，那么python为什么可以在开发行业屹立不倒呢?其实python最吸引程序员的应该就是它的优雅和教学类了，python语言中有很多的语义都是在教学中常见的思想中有特定的对应关系的。因此在学习python的时候要有相对应的课程体系和方法才可以学的好python技术的，那么好的python课程体系是怎么样的呢? python 　　第一阶段 Python核心编程 　　可掌握的核心能力 　　1、掌握Python基础语法，具备基础的编程能力; 　　2、建立起编程思维以及面向对象程序设计思想。解决的现实问题能够熟练使用Python技术完成针对小问题的程序编写以及小游戏程序的开发。 　　python基础教程 　　第二阶段 Python和Linux高级编程 　　可掌握的核心能力 　　1、能够熟练使用Linux操作系统; 　　2、掌握网络编程相关技术，能够实现网络间数据通信; 　　3、掌握程序设计中处理并发相关技术，并能够编写支持高并发量的网络程序; 　　4、能够熟练掌握MySQL操作相关技术，熟练编写各种数据库操作SQL语句，并能够进行Python和MySQL之间的数据交互; 　　5、掌握web服务器的工作流程，以及web框架的实现原理

　　前言：本系列学习记录为小象学院python课程学习过程的记录，没有接触过python想了解学习的可以微信打开下边的链接： https://www.chinahadoop.cn/pmobile/clock/invite?activityId=6&appId=wxfd288bef2c04b93a&userId=111481157&shareTime=2019-05-01-21:14:32 　　 　　Python 　　诞生于1990年，由Guido van Rossum设计并领导开发，2000年10月，python2.0正式发布，2010年2.x发布了最后一版2.7，2018年12月python3.0正式发布。 　　3.x是现在和未来的语言，学习过程将以3.x版本进行。 　　python的特点： 　　语法简洁，代码量少； 　　跨平台，可用于大部分操作系统； 　　开放源码，python和大部分支持库及工具都是开源的； 　　多用途，可用于快速、交互式开发，也可用于构建大型应用程序，如客需计算、数据处理、人工智能等； 　　类库丰富，开源社区有大量的第三方库 　　等等。 　　开发环境配置 　　》Anaconda安装 　　》IDE--idle介绍 　　》IDE--PyCharm安装与说明 　　1.安装Anaconda（示例版本：Anaconda3-4.4.0） 　

3 月，跳不动了？>>> scikit-learn简介 scikit-learn 是Python最为流行的一个机器学习库。它具有如下吸引人的特点： 简单、高效且异常丰富的数据挖掘/数据分析算法实现； 基于NumPy,SciPy,以及matplotlib，从数据探索性分析，数据可视化到算法实现，整个过程一体化实现； 开源，有非常丰富的学习文档。 尤其是当我们要进行多种算法的效果对比评价，这种一体化实现的优势就更加能够凸显出来了。 既然 scikit-learn 模块如此重要，废话不多说，下面马上开搞！ 项目组织及文件加载 项目组织 工作路径：`D:\my_python_workfile\Thesis\sklearn_exercise` |--data：用于存放数据 |--20news-bydate：练习用数据集 |--20news-bydate-train：训练集 |--20news-bydate-test：测试集 文件加载 假设我们需要加载的数据，组织结构如下： container_folder/ category_1_folder/ file_1.txt file_2.txt ... file_42.txt category_2_folder/ file_43.txt file_44.txt ... 可以使用以下函数进行数据的加载： sklearn.datasets.load

大数据是当前比较火的方向，依托于这一行业，互联网公司对数据分析人员需求也逐年递增，数据分析师也成为是当前比较火的从业方向。 数据是企业数字资产，如何让这些资产转化为实际价值？ 通过数据分析工具或者数据分析人员对数据进行挖掘，挖掘潜在价值，为指导工作及公司决策层提供数据支撑。 数据分析师主要工作是什么？ 数据分析师主要工作包括：数据收集，清洗，存储，建模，可视化分析，分析决策等；不同生产环节所花费时间与工作量是不同的，数据收集，清洗，存储可能需要占用大量工作与时间。整个数据处理流程如下图： 数据分析师需要有良好的大局观，能够利用数据分析工具，掌握知识点，结合所在行业为公司创造更大价值。 按从业方向，数据分析师可以分为下面两种： 1>偏产品运营，通过对数据分析提供运营效率； 2>注重数据挖掘，通过算法，模型找到数据价值； 数据分析师从事行业比较广泛，例如：互联网公司，金融行业，智能零售等； 作为初学者，如何快速入门？ 这个问题太大，没有目的性，老猫先来提出几个基础问题： 1>如何找到数据分析切入点？ 2>是否了解常用的数据分析指标？ 3>是否掌握一种数据分析工具或者编程语言？ 4>是否有数据源用来分析？ 6>是否有能力对百万条数据进行清洗？ 7>是否能够使用合适图表展示数据？ 8>看到同事做出漂亮业务分析报表，是否羡慕嫉妒恨？ 若读者朋友对数据分析感兴趣且存在上面问题

1.logistic回归定义 logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都具有 w‘x+b，其中w和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将w‘x+b作为因变量，即y =w‘x+b，而logistic回归则通过函数L将w‘x+b对应一个隐状态p，p =L(w‘x+b),然后根据p 与1-p的大小决定因变量的值。如果L是logistic函数，就是logistic回归，如果L是多项式函数就是多项式回归。 logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释，多类可以使用softmax方法进行处理。实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。 2.操作系统 　　操作机：Linux_Ubuntu 　　操作机默认用户：root 3.实验工具 Python是一种计算机程序设计语言。是一种动态的、面向对象的脚本语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。自从2004年以后，python的使用率呈线性增长。2011年1月，它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言。

Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库、函数和外部工具。其中既有Python内置函数和标准库，又有第三方库和工具。 读者福利，想要了解python人工智能可直接点击链接即可领取相关学习福利包： 石墨文档 是安全网站放心，继续访问就可以领取了哦 这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具。 为了区分不同对象的来源和类型，本文将在描述中通过以下方法进行标识： Python内置函数： Python自带的内置函数。函数无需导入，直接使用。例如要计算-3.2的绝对值，直接使用abs函数，方法是 abs(-3.2) Python标准库：Python自带的标准库。Python标准库无需安装，只需要先通过import方法导入便可使用其中的方法。例如导入string模块，然后使用其中的find方法： importstringstring.find('abcde','b') 第三方库：Python的第三方库。这些库需要先进行安装（部分可能需要配置）。 外部工具：非Python写成的库或包，用于Python数据工作的相关工具。 「推荐度」3星最高，1星最低。 01 文件读写 文件的读写包括常见的txt、Excel

核心库和统计 1. NumPy （提交：17911，贡献者：641） 首先介绍科学应用方面的库,其中NumPy是不可忽视的选择。NumPy用于处理大型多维数组和矩阵，并通过大量的高级数学函数和实现方法进行各种操作。在过去一年里NumPy进行了大量改进。除了bug修复和兼容性问题之外，还涉及到样式可能性，即NumPy对象的格式化打印。 推荐资源： NumPy 数值计算基础课程_机器学习 - 实验楼 ​www.shiyanlou.com 2. SciPy （提交：19150，贡献者：608） 科学计算方面的另一个核心库是SciPy。SciPy基于NumPy因此扩展了NumPy的功能。SciPy的主要数据结构是由Numpy实现的多维数组。当中包括许多解决线性代数、概率论、积分等任务的工具。SciPy的主要改进包括，持续集成到不同操作系统，以及添加的新功能和新方法。此外，还封装了许多新的BLAS和LAPACK函数。 推荐资源： SciPy 科学计算基础课程_机器学习 - 实验楼 ​www.shiyanlou.com 3. Pandas （提交：17144，贡献者：1165） Pandas是一个Python库，提供高级数据结构和各种分析工具，主要特点是能够将相当复杂的数据操作转换为一两条命令。Pandas包含许多用于分组,过滤和组合数据的内置方法，以及时间序列功能

本文实例讲述了Python利用Scrapy框架爬取豆瓣电影。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、概念 Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。 通过Python包管理工具可以很便捷地对scrapy进行安装，如果在安装中报错提示缺少依赖的包，那就通过pip安装所缺的包 pip install scrapy scrapy的组成结构如下图所示 引擎Scrapy Engine，用于中转调度其他部分的信号和数据传递 调度器Scheduler，一个存储Request的队列，引擎将请求的连接发送给Scheduler，它将请求进行排队，但引擎需要时再将队列中的第一个请求发送给引擎 下载器Downloader，引擎将请求Request链接发送给Downloader之后它就从互联网上下载相应的数据，并将返回的数据Responses交给引擎 爬虫Spiders，引擎将下载的Responses数据交给Spiders进行解析，提取我们需要的网页信息。如果在解析中发现有新的所需要的url连接，Spiders会将链接交给引擎存入调度器 管道Item Pipline，爬虫会将页面中的数据通过引擎交给管道做进一步处理，进行过滤、存储等操作 下载中间件Downloader Middlewares，自定义扩展组件

1.决策树定义 决策树方法在分类、预测、规则提取等领域有着广泛的应用。20 世纪 70 年代后期和 80 年代初期，机器学习研究者 J.Ross Quinlan 提出了 ID3 算法以后，决策树就在机器学习与数据挖掘领域取得了巨大的发展。Quinlan 后来又提出了 C4.5，这成为了新的监督学习算法。1984年，几位统计学专家提出了 CART 分类算法。ID3 和 CART 算法几乎同时被提出，但都是采用的类似的方法从训练样本中学习决策树。决策树是一种树状结构，它的每个叶节点对应一个分类，非叶节点对应着在某个属性上的划分，根据样本在该属性上的不同值将其划分成若干个子集，而对于非纯的叶节点，多数类的标号给出到达这个节点的样本所属的类。构造决策树的核心的问题是在每一步中如何选择适当的属性对样本进行拆分。对一个分类问题，从已知类标记的训练样本中学习并构造出决策树其实是一个自上而下，分而治之的过程。 2.常用决策树算法 常用的决策树算法有三种，分别是 ID3 算法、C4.5 算法、CART 算法三种。 　　(1) ID3 算法：此算法的核心在于决策树的各级节点上，使用信息增益方法作为属性的选择标准，来帮助确定生成每个节点时所应采取的合适属性； 　　(2) C4.5 算法：此决策树生成算法相对于 ID3 算法的重要改进是使用信息增益率来选择节点属性，此算法可以克服ID3算法的不足

上一章中，我们讲了 Python 的一个重要的第三方库 NumPy，今天我来给你介绍 Python 的另一个工具 Pandas。 在数据分析工作中，Pandas 的使用频率是很高的，一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高，转换起来就很方便。另一方面，如果我们日常的数据清理工作不是很复杂的话，你通常用几句 Pandas 代码就可以对数据进行规整。 Pandas 可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包。在 NumPy 中数据结构是围绕 ndarray 展开的，那么在 Pandas 中的核心数据结构是什么呢？ 下面主要给你讲下 Series 和 DataFrame 这两个核心数据结构，他们分别代表着一维的序列和二维的表结构。基于这两种数据结构，Pandas 可以对数据进行导入、清洗、处理、统计和输出。 数据结构：Series 和 DataFrame Series 是个定长的字典序列。说是定长是因为在存储的时候，相当于两个 ndarray，这也是和字典结构最大的不同。因为在字典的结构里，元素的个数是不固定的。 Series 有两个基本属性：index 和 values。在 Series 结构中，index 默认是 0,1,2,……递增的整数序列，当然我们也可以自己来指定索引，比如 index=[‘a’,