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| 內容簡介： |
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本书是一本面向数据科学初学者的实验教材。本书旨在通过实验的方式，帮助学生掌握数据分析和挖掘的基本概念、方法和技术，并学会使用Python等工具进行实际操作。本书的实验设计涵盖了数据预处理、数据可视化、分类与预测、聚类与关联规则挖掘、文本挖掘、网络分析、时间序列分析、情感分析和主题模型等多个方面，旨在培养学生的数据思维和实际操作能力，为学生日后从事数据科学工作打下坚实的基础。本书的实验设计遵循理论与实践相结合的原则，每个实验都提供了详细的理论知识和实验步骤，以及实验数据和代码。通过实验，学生可以熟悉数据分析与挖掘的实际操作流程，了解各种数据分析与挖掘方法的优缺点以及应用场景。同时，本书还鼓励学生进行自主思考和创新，通过实验提高学生解决问题的能力和创新能力。
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| 關於作者： |
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万欣，武汉纺织大学管理学院副教授，硕士生导师，武汉纺织大学大数据与效益制造中心主任，湖北省一流课程“商务智能”负责人；毕业于日本电气通信大学，工学博士（社会智能信息学），主要研究方向有商务智能、机器学习、数据挖掘等；曾就职于国内外多家上市公司，从事技术研发、软件开发工作；在大数据分析与挖掘领域教学经验丰富。
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| 目錄：
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章 数据预处理1节 数据清洗2第二节 数据集成3第三节 数据变换5第四节 数据规约7第五节 Python中的数据预处理工具8小结14第二章 数据可视化15节 理解数据可视化的概念和重要性16第二节 使用Python的matplotlib和seaborn库绘制基本图形17第三节 绘制柱状图、折线图、散点图、箱线图等常见图形21第四节 利用图形展示数据的关系和趋势、数据的分析24第五节 利用交互式可视化工具进行高级数据可视化29小结33第三章 分类与预测34节 理解分类与预测的概念和应用场景35第二节 理解机器学习分类算法的基本原理36第三节 利用Python的scikit-learn库进行分类算法的实现43第四节 利用交叉验证、网格搜索等方法对分类算法进行优化47小结51第四章 聚类与关联规则挖掘52节 理解聚类与关联规则挖掘的概念和应用场景53第二节 理解聚类算法的基本原理54第三节 利用Python的scikit-learn库进行聚类算法的实现55第四节 理解关联规则挖掘的基本原理：Apriori算法60第五节 利用Python的mlxtend库进行关联规则挖掘的实现64小结66第五章 文本挖掘67节 理解文本挖掘的概念和应用场景68第二节 理解自然语言处理的基本概念及技术69第三节 利用Python的NLTK和jieba库进行文本预处理71第四节 理解文本分类的基本原理和算法79第五节 利用Python的scikit-learn和keras库进行文本分类的实现83小结88第六章 网络分析89节 理解网络分析的概念、应用场景和工具90第二节 理解网络的基本概念93第三节 利用Python的NetworkX库进行网络构建和分析95第四节 理解社交网络分析的基本原理和方法98第五节 利用Python的igraph库进行社交网络分析的实现101小结104第七章 时间序列分析105节 理解时间序列分析的概念和应用场景106第二节 理解时间序列的基本概念106第三节 利用Python的pandas库进行时间序列数据的处理和分析107第四节 理解时间序列预测的基本原理和方法109第五节 利用Python的statsmodels库进行时间序列预测的实现111小结113第八章 情感分析115节 理解情感分析的概念和应用场景116第二节 理解自然语言处理中的情感分析基本原理和方法117第三节 利用Python的NLTK和SnowNLP库进行情感分析的实现118第四节 理解深度学习在情感分析中的应用121第五节 利用Python的keras和tensorflow库进行深度学习情感分析 的实现124小结127第九章 主题模型129节 理解主题模型的概念和应用场景130第二节 理解主题模型的基本原理和方法131第三节 利用Python的gensim和scikit-learn库进行主题模型的实现133第四节 理解主题模型在文本分析、信息检索和推荐系统中的应用141第五节 利用主题模型进行文本主题分析和推荐系统的 实现142小结145附录A 实验环境搭建146后记148
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