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全面解析Python数据挖掘的技术、流程与方法。
内容简介
本书以数据挖掘领域的知名赛事“泰迪杯”数据挖掘挑战赛（已举办10届）和“泰迪杯”数据分析技能赛（已举办5届）（累计1500余所高校的10余万师生参赛）为依托，精选了11个经典赛题，将Python编程知识、数据挖掘知识和行业知识三者融合，让读者在实践中快速掌握电商、教育、交通、传媒、电力、旅游、制造等7大行业的数据挖掘方法。
作者简介
作者张良均，资深大数据专家，高级信息系统项目管理师，广东泰迪智能科技股份有限公司董事长。中国信访大数据学术与应用研究联盟副理事长，中国信息协会医疗卫生和健康产业分会医学人工智能学组常委，广东省工业与应用数学学会常务理事，“泰迪杯”数据挖掘挑战赛发起人。
华南师范大学、中南财经政法大学、广东工业大学、西安理工大学、广西科技大学、重庆交通大学、桂林电子科技大学、五邑大学等30余所高校兼职教授或硕导。
章节目录
版权信息
前言
第一篇 基础篇
第1章 数据挖掘概述
1.1 数据挖掘简介
1.2 数据挖掘的通用流程
1.3 常用数据挖掘工具
1.4 Python数据挖掘环境配置
1.5 小结
第2章 Python数据挖掘编程基础
2.1 Python使用入门
2.2 Python数据分析及预处理常用库
2.3 Python数据挖掘建模常用框架和库
2.4 小结
第二篇 入门篇
第3章 电商平台手机销售数据采集与分析
3.1 背景与目标
3.2 数据采集
3.3 数据探索与预处理
3.4 数据可视化分析
3.5 制定营销策略
3.6 小结
第4章 自动售货机销售数据分析与应用
4.1 背景与目标
4.2 数据读取与预处理
4.3 销售数据可视化分析
4.4 销售额预测
4.5 小结
第5章 教育平台的线上课程推荐策略
5.1 背景与目标
5.2 数据探索
5.3 数据预处理
5.4 平台的运营状况分析
5.5 Apriori模型的构建
5.6 制定课程推荐策略
5.7 小结
第三篇 进阶篇
第6章 电视产品的营销推荐
6.1 背景与目标
6.2 数据预处理
6.3 分析与建模
6.4 模型评价
6.5 小结
第7章 运输车辆安全驾驶行为分析
7.1 背景与目标
7.2 构建车辆驾驶行为指标
7.3 数据探索分析
7.4 驾驶行为聚类分析
7.5 构建驾驶行为预测模型
7.6 驾驶行为安全分析总结
7.7 小结
第8章 基于非侵入式负荷监测与分解的电力数据挖掘
8.1 背景与目标
8.2 数据准备
8.3 属性构建
8.4 模型训练
8.5 性能度量
8.6 小结
第9章 游客目的地印象分析
9.1 背景与目标
9.2 数据预处理
9.3 目的地印象分析
9.4 目的地评分分析
9.5 目的地特色分析
9.6 提升目的地美誉度的建议
9.7 小结
第四篇 高阶篇
第10章 智能阅读模型的构建
10.1 背景与目标
10.2 数据探索
10.3 关键词匹配
10.4 精准匹配
10.5 模型应用
10.6 小结
第11章 岩石样本智能识别
11.1 背景与目标
11.2 数据预处理
11.3 模型构建
11.4 模型评价
11.5 小结
第12章 电商平台图像中文字的识别
12.1 背景与目标
12.2 数据预处理
12.3 文字识别
12.4 模型评价
12.5 小结
第13章 电力巡检智能缺陷检测
13.1 背景与目标
13.2 图像探索
13.3 图像预处理
13.4 图像分割
13.5 目标检测
13.6 小结
第五篇 拓展篇
第14章 基于TipDM大数据挖掘建模平台实现自动售货机销售数据分析
14.1 平台简介
14.2 实现自动售货机销售数据分析项目
14.3 小结
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Python数据挖掘：入门、进阶与实用案例分析是2023年由机械工业出版社出版,作者张良均 等。
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