Python数据分析与挖掘实战（第2版）epub,mobi,azw3格式电子书下载，作者：张良均-读书派

《Python数据分析与挖掘实战（第2版）》是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准，第1版销售超过10万册，销售势头依然强劲，被国内100余所高等院校采用为教材，同时也被广大数据科学工作者奉为经典。

作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验，不仅掌握行业的新技术和实践方法，而且洞悉学生和老师的需求与痛点，这为《Python数据分析与挖掘实战（第2版）》的内容和形式提供了强有力的保障，这是《Python数据分析与挖掘实战（第2版）》第1版能大获成功的关键因素。

全书共13章，分为三个部分，从技术理论、工程实践和进阶提升三个维度对数据分析与挖掘进行了详细的讲解。

第一部分基础篇（第1～5章）

主要讲解了Python数据分析与挖掘的工具和技术理论，包括数据挖掘的基础知识、Python数据挖掘与建模工具、数据挖掘的建模过程，以及挖掘建模的常用算法和原理等内容。

第二部分实战篇（第6～12章）

通过工程实践案例讲解了数据挖掘技术在金融、航空、零售、能源、制造、电商等行业的应用。在案例组织结构上，《Python数据分析与挖掘实战（第2版）》按照“介绍案例背景与挖掘目标→阐述分析方法与过程→完成模型构建”的顺序进行，在建模过程关键环节，穿插程序实现代码。最后，通过上机实践加深对案例应用中的数据挖掘技术的理解。

第三部分提高篇（第13章）

重点讲解了基于Python引擎的开源数据挖掘建模平台（TipDM）的功能和使用方法，以航空公司客户价值分析为案例，介绍了如何使用该平台快速搭建数据分析与挖掘工程。

《Python数据分析与挖掘实战（第2版）》不仅提供TipDM这样的上机实践环境，而且还提供配套的案例建模数据、Python源代码、教学PPT。

张良均

资深大数据挖掘与分析专家、模式识别专家、AI技术专家。有10余年大数据挖掘与分析经验，擅长Python、R、Hadoop、Matlab等技术实现的数据挖掘与分析，对机器学习等AI技术驱动的数据分析也有深入研究。

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。

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、桂林电子科技大学等校外硕导或兼职教授。

撰写了《R语言数据分析与挖掘实战》《数据挖掘：实用案例分析》《Hadoop大数据分析与挖掘实战》等10余部畅销书，累计销售超过30万册。

鎌倉の袈裟丸

04-26

内容全面，章节安排合理，个人觉得已经很不错了。但是这本书的难度其实挺大的，全部掌握不容易，需要再好好复习整理。

昊天

07-14

拿到一个观察值序列后，首先要对它的纯随机性和平稳性进行检验，这两个重要的检验称为序列的预处理。纯随机序列又叫白噪声序列，序列的各项之间没有任何相关关系，序列在进行完全无序的随机波动，可以终止对该序列的分析。白噪声序列是没有信息可提取的平稳序列。对于平稳非白噪声序列，它的均值和方差是常数，现已有一套非常成熟的平稳序列的建模方法。通常是建立一个线性模型来拟合该序列的发展，借此提取该序列的有用信息。ARMA模型是最常用的平稳序列拟合模型。对于非平稳序列，由于它的均值和方差不稳定，处理方法一般是将其转变为平稳序列，这样就可以应用有关平稳时间序列的分析方法，如建立ARMA模型来进行相应的研究。如果一个时间序列经差分运算后具有平稳性，则称该序列为差分平稳序列，可以使用ARIMA模型进行分析。

Irenita

05-14

学完这本书之后会踏实很多

Python数据分析与挖掘实战（第2版）

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