從數(shù)據(jù)處理的角度來(lái)講解統(tǒng)計(jì)分析。
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本書(shū)以問(wèn)題為導(dǎo)向，用具體應(yīng)用場(chǎng)景講明白如何選擇、使用合適的數(shù)據(jù)科學(xué)工具。
內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書(shū)結(jié)合數(shù)據(jù)科學(xué)的具體應(yīng)用場(chǎng)景講解了數(shù)據(jù)科學(xué)的相關(guān)知識(shí)。全書(shū)分為入門(mén)導(dǎo)讀、環(huán)境設(shè)置、探索分析等共十章，具體內(nèi)容有在線運(yùn)行程序的需求、制作中文詞云等。
章節(jié)目錄
- 封面
- 扉頁(yè)
- 版權(quán)信息
- 內(nèi)容提要
- 前言
- 視頻導(dǎo)向圖書(shū)使用指南
- 第1章 入門(mén)導(dǎo)讀
- 1.1 環(huán)境設(shè)置
- 1.2 探索分析
- 1.3 數(shù)據(jù)獲取
- 1.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理
- 1.5 自然語(yǔ)言處理
- 1.6 機(jī)器學(xué)習(xí)
- 1.7 深度學(xué)習(xí)
- 1.8 機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階
- 1.9 答疑時(shí)間
- 第2章 環(huán)境設(shè)置
- 2.1 Python運(yùn)行環(huán)境Anaconda的安裝
- 2.1.1 下載及安裝Anaconda
- 2.1.2 運(yùn)行Anaconda
- 2.2 在線運(yùn)行Python代碼
- 2.2.1 在線運(yùn)行程序的需求
- 2.2.2 嘗試打開(kāi)在線程序代碼
- 2.2.3 在線運(yùn)行Python的實(shí)現(xiàn)過(guò)程
- 2.2.4 mybinder的運(yùn)行原理
- 2.2.5 小結(jié)與思考
- 2.3 復(fù)制運(yùn)行環(huán)境
- 2.3.1 在線環(huán)境的局限
- 2.3.2 復(fù)制運(yùn)行環(huán)境流程
- 2.3.3 小結(jié)與思考
- 第3章 探索分析
- 3.1 詞云制作
- 3.1.1 安裝WordCloud與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
- 3.1.2 開(kāi)始制作詞云
- 3.2 中文分詞
- 3.2.1 中文分詞的需求
- 3.2.2 中文分詞的操作
- 3.2.3 準(zhǔn)備分詞數(shù)據(jù)
- 3.2.4 制作中文詞云
- 3.2.5 小結(jié)與思考
- 3.3 用Pandas存取和交換數(shù)據(jù)
- 3.3.1 數(shù)據(jù)格式的問(wèn)題
- 3.3.2 數(shù)據(jù)樣例
- 3.3.3 CSV/TSV格式
- 3.3.4 pickle格式
- 3.3.5 JSON格式
- 3.3.6 小結(jié)與思考
- 3.4 可視化《三國(guó)演義》人名與兵器出現(xiàn)頻率
- 3.4.1 讀取人名數(shù)據(jù)
- 3.4.2 讀取《三國(guó)演義》文本數(shù)據(jù)
- 3.4.3 小結(jié)與思考
- 3.5 用R語(yǔ)言快速探索數(shù)據(jù)集
- 3.5.1 啟動(dòng)RStudio
- 3.5.2? 使用summarytools包
- 3.5.3 分析結(jié)果解讀
- 3.5.4 小結(jié)與思考
- 3.6 快速了解科研領(lǐng)域
- 3.6.1 Biblioshiny分析工具
- 3.6.2 期刊文獻(xiàn)數(shù)據(jù)
- 3.6.3 作者分析
- 3.6.4 文獻(xiàn)被引用分析
- 3.6.5 研究主題分析
- 3.6.6 小結(jié)與思考
- 第4章 數(shù)據(jù)獲取
- 4.1? 獲取開(kāi)放數(shù)據(jù)
- 4.1.1 獲取數(shù)據(jù)的需求
- 4.1.2 開(kāi)放數(shù)據(jù)的獲取
- 4.2 利用API收集與分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)
- 4.2.1 API的含義
- 4.2.2 阿里云云市場(chǎng)
- 4.2.3 代碼運(yùn)行環(huán)境
- 4.2.4 獲取天氣數(shù)據(jù)
- 4.2.5 分析各地氣候
- 4.2.6 小結(jié)與思考
- 4.3 Python抓取數(shù)據(jù)
- 4.3.1 爬蟲(chóng)的概念
- 4.3.2 抓取目標(biāo)
- 4.3.3 爬蟲(chóng)運(yùn)行環(huán)境
- 4.3.4 爬蟲(chóng)實(shí)現(xiàn)過(guò)程
- 4.3.5 小結(jié)與思考
- 第5章 數(shù)據(jù)預(yù)處理
- 5.1 使用正則表達(dá)式抽取文本結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
- 5.1.1 自動(dòng)抽取的樣例
- 5.1.2 正則表達(dá)式
- 5.1.3 尋找規(guī)則
- 5.1.4 實(shí)際匹配操作
- 5.1.5 小結(jié)與思考
- 5.2 批量抽取PDF文本內(nèi)容
- 5.2.1 下載實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
- 5.2.2 設(shè)置運(yùn)行環(huán)境
- 5.2.3 運(yùn)用PDFMiner抽取數(shù)據(jù)
- 5.2.4 小結(jié)與思考
- 5.3 智能批量壓縮圖片
- 5.3.1 批量統(tǒng)一處理圖片
- 5.3.2 原始數(shù)據(jù)
- 5.3.3 壓縮圖片的具體過(guò)程
- 5.3.4 將代碼整合為函數(shù)
- 5.3.5 小結(jié)與思考
- 5.4 安裝Python軟件包遇錯(cuò)誤，怎么辦？
- 5.4.1 屢次安裝失敗的遭遇
- 5.4.2 系統(tǒng)依賴條件
- 5.4.3 又遇到了新問(wèn)題
- 5.4.4 轉(zhuǎn)換思路解決問(wèn)題
- 5.4.5 生成PDF詞云的過(guò)程
- 5.4.6 小結(jié)與思考
- 第6章 自然語(yǔ)言處理
- 6.1 提取中文關(guān)鍵詞
- 6.1.1 文件編碼問(wèn)題
- 6.1.2 關(guān)鍵詞提取操作
- 6.1.3 關(guān)鍵詞提取原理
- 6.1.4 小結(jié)與思考
- 6.2 情感分析
- 6.2.1 安裝情感分析依賴包
- 6.2.2 英文文本情感分析
- 6.2.3 中文文本情感分析
- 6.2.4 小結(jié)與思考
- 6.3 評(píng)論數(shù)據(jù)情感分析的時(shí)間序列可視化
- 6.3.1 餐廳評(píng)論數(shù)據(jù)
- 6.3.2 讀取數(shù)據(jù)并安裝依賴包
- 6.3.3 評(píng)論的情感分析可視化
- 6.3.4 小結(jié)與思考
- 6.4 對(duì)故事情節(jié)做情緒分析
- 6.4.1 情緒詞典
- 6.4.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
- 6.4.3 安裝R
- 6.4.4 使用Python做文本數(shù)據(jù)清理
- 6.4.5 使用R做情緒分析
- 6.4.6 小結(jié)與思考
- 6.5 spaCy與詞嵌入
- 6.5.1 spaCy介紹
- 6.5.2 文本語(yǔ)法結(jié)構(gòu)分析
- 6.5.3 文本語(yǔ)義分析
- 6.5.4 小結(jié)與思考
- 第7章 機(jī)器學(xué)習(xí)
- 7.1? 機(jī)器學(xué)習(xí)做決策支持
- 7.1.1 尋找安全貸款的規(guī)律
- 7.1.2 決策樹(shù)
- 7.1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)
- 7.1.4 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與運(yùn)行環(huán)境
- 7.1.5 構(gòu)建決策樹(shù)
- 7.1.6 預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確率
- 7.2 中文文本情感分類(lèi)模型
- 7.2.1 個(gè)性化的情感分析
- 7.2.2 餐廳評(píng)論數(shù)據(jù)
- 7.2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型選擇
- 7.2.4 文本向量化
- 7.2.5 中文的向量化
- 7.2.6 運(yùn)行環(huán)境
- 7.2.7 情感分類(lèi)模型的訓(xùn)練
- 7.2.8 小結(jié)與思考
- 7.3 從海量文章中抽取主題
- 7.3.1 信息過(guò)載的痛苦
- 7.3.2 文章主題
- 7.3.3 安裝依賴包
- 7.3.4 使用LDA抽取主題
- 7.3.5 小結(jié)與思考
- 第8章 深度學(xué)習(xí)
- 8.1? 如何鎖定即將流失的客戶
- 8.1.1 尋找安全貸款的規(guī)律
- 8.1.2 運(yùn)行環(huán)境
- 8.1.3 數(shù)據(jù)清理
- 8.1.4 嘗試使用決策樹(shù)
- 8.1.5 深度學(xué)習(xí)游樂(lè)場(chǎng)
- 8.1.6 深度學(xué)習(xí)框架
- 8.1.7 嘗試使用TensorFlow
- 8.1.8 深度學(xué)習(xí)模型評(píng)估
- 8.1.9 小結(jié)與思考
- 8.2 識(shí)別動(dòng)物圖像
- 8.2.1 計(jì)算機(jī)識(shí)別圖像
- 8.2.2 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)
- 8.2.3 配置運(yùn)行環(huán)境
- 8.2.4 通過(guò)Turi?Create識(shí)別圖像
- 8.2.5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 8.2.6 小結(jié)與思考
- 8.3 尋找近似圖像
- 8.3.1 近似圖像的作用
- 8.3.2 數(shù)據(jù)與配置環(huán)境
- 8.3.3 通過(guò)Turi?Create查找近似圖像
- 8.3.4 遷移學(xué)習(xí)的原理
- 8.3.5 小結(jié)與思考
- 8.4 如何理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 8.5 如何理解循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 8.6 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)中文文本分類(lèi)
- 8.6.1 概念準(zhǔn)備
- 8.6.2 數(shù)據(jù)環(huán)境
- 8.6.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
- 8.6.4 詞嵌入矩陣
- 8.6.5 模型構(gòu)建
- 8.6.6 分類(lèi)效果討論
- 8.6.7 小結(jié)與思考
- 8.7 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)嚴(yán)重交通擁堵
- 8.7.1 交通事件數(shù)據(jù)樣例
- 8.7.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與配置環(huán)境
- 8.7.3 訓(xùn)練模型與評(píng)估結(jié)果
- 8.7.4 小結(jié)與思考
- 8.8 用TensorFlow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)表格數(shù)據(jù)
- 8.8.1 深度學(xué)習(xí)框架正在發(fā)生變化
- 8.8.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
- 8.8.3 實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置
- 8.8.4 模型訓(xùn)練
- 8.8.5 疑惑
- 8.8.6 小結(jié)與思考
- 8.9 你的機(jī)器“不肯”學(xué)習(xí)，怎么辦？
- 8.9.1 前情回顧
- 8.9.2 代碼
- 8.9.3 歸一化的重要性
- 8.9.4 新代碼
- 8.9.5 小結(jié)與思考
- 第9章 機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階
- 9.1? 二元分類(lèi)任務(wù)
- 9.1.1 監(jiān)督學(xué)習(xí)
- 9.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的含義
- 9.1.3 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
- 9.1.4 圖像信息學(xué)習(xí)
- 9.1.5 文本數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)
- 9.1.6 調(diào)用模型實(shí)施
- 9.2 有效溝通機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果
- 9.2.1 簡(jiǎn)單明了的解釋
- 9.2.2 對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的反思
- 9.2.3 解釋學(xué)習(xí)結(jié)果的方法
- 9.2.4 小結(jié)與思考
- 9.3 機(jī)器學(xué)習(xí)中的訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集
- 9.3.1 準(zhǔn)確率高就好嗎
- 9.3.2 測(cè)試集
- 9.3.3 驗(yàn)證集
- 9.3.4 訓(xùn)練集
- 9.3.5 小結(jié)與思考
- 第10章 答疑時(shí)間
- 10.1 Python編程遇到問(wèn)題怎么辦？
- 10.1.1 遭遇編程錯(cuò)誤
- 10.1.2 照葫蘆畫(huà)葫蘆
- 10.1.3 照葫蘆畫(huà)瓢
- 10.1.4 找葫蘆畫(huà)瓢
- 10.1.5 小結(jié)與思考
- 10.2 如何高效學(xué)Python？
- 10.2.1 你是哪一類(lèi)人
- 10.2.2 記憶與實(shí)踐
- 10.3 如何高效學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)？
- 10.3.1 學(xué)習(xí)的焦慮
- 10.3.2 以目標(biāo)為導(dǎo)向的學(xué)習(xí)
- 10.3.3 學(xué)習(xí)的深度
- 10.3.4 協(xié)作的快樂(lè)
- 10.3.5 小結(jié)與思考
- 10.4 數(shù)據(jù)科學(xué)入門(mén)后，該做什么？
- 10.4.1 打開(kāi)進(jìn)階之路
- 10.4.2 實(shí)踐中學(xué)習(xí)
- 10.4.3 教學(xué)中學(xué)習(xí)
- 10.4.4 傳播中學(xué)習(xí)
- 10.4.5 小結(jié)與思考
展開(kāi)全部
數(shù)亦有道：Python數(shù)據(jù)科學(xué)指南是2021年由人民郵電出版社出版,作者翟羽佳。
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