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Python數據分析與挖掘實戰（第2版）

為了解決資料分析課程的問題，作者張良均 這樣論述：

本書是Python資料分析與挖掘領域的公認的事實標準，第1版銷售超過10萬冊，銷售勢頭依然強勁，被國內100餘所高等院校採用為教材，同時也被廣大資料科學工作者奉為經典。 作者在大資料採擷與分析等領域有10餘年的工程實踐、教學和創辦企業的經驗，不僅掌握行業的最新技術和實踐方法，而且洞悉學生和老師的需求與痛點，這為本書的內容和形式提供了強有力的保障，這是本書第1版能大獲成功的關鍵因素。 全書共13章，分為三個部分，從技術理論、工程實踐和進階提升三個維度對資料分析與挖掘進行了詳細的講解。 第一部分基礎篇（第1～5章） 主要講解了Python資料分析與挖掘的工具和技術理論，包括資料採擷的基礎知識

、Python資料採擷與建模工具、資料採擷的建模過程，以及挖掘建模的常用演算法和原理等內容。 第二部分實戰篇（第6～12章） 通過工程實踐案例講解了資料採擷技術在金融、航空、零售、能源、製造、電商等行業的應用。在案例組織結構上，本書按照“介紹案例背景與挖掘目標→闡述分析方法與過程→完成模型構建”的順序進行，在建模過程關鍵環節，穿插程式實現代碼。最後，通過上機實踐加深對案例應用中的資料採擷技術的理解。 第三部分提高篇（第13章） 重點講解了基於Python引擎的開來源資料挖掘建模平臺（TipDM）的功能和使用方法，以航空公司客戶價值分析為案例，介紹了如何使用該平臺快速搭建資料分析與挖掘工程。

本書不僅提供TipDM這樣的上機實踐環境，而且還提供配套的案例建模資料、Python原始程式碼、教學PPT。 張良均 資深大資料採擷與分析專家、模式識別專家、AI技術專家。有10餘年大資料採擷與分析經驗，擅長Python、R、Hadoop、Matlab等技術實現的資料採擷與分析，對機器學習等AI技術驅動的資料分析也有深入研究。 為電信、電力、政府、互聯網、生產製造、零售、銀行、生物、化工、醫藥等多個行業上百家大型企業提供過資料採擷應用與諮詢服務，實踐經驗非常豐富。 華南師範大學、中南財經政法大學、廣東工業大學、西安理工大學、廣西科技大學、重慶交通大學、桂林電子科技大

學等校外碩導或兼職教授。 撰寫了《R語言資料分析與挖掘實戰》《資料採擷：實用案例分析》《Hadoop大資料分析與挖掘實戰》等10餘部暢銷書，累計銷售超過30萬冊。   前言 基礎篇 第1章　資料採擷基礎  2 1.1　某知名連鎖餐飲企業的困惑  2 1.2　從餐飲服務到資料採擷  4 1.3　資料採擷的基本任務  5 1.4　資料採擷建模過程  5 1.4.1　定義挖掘目標  6 1.4.2　數據取樣  6 1.4.3　資料探索  7 1.4.4　數據預處理  8 1.4.5　挖掘建模  8 1.4.6　模型評價  8 1.5　常用資料採擷建模工具  9 1.6　小結  

11 第2章　Python資料分析簡介  12 2.1　搭建Python開發平臺  14 2.1.1　所要考慮的問題  14 2.1.2　基礎平臺的搭建  14 2.2　Python使用入門  16 2.2.1　運行方式  16 2.2.2　基本命令  17 2.2.3　資料結構  19 2.2.4　庫的導入與添加  24 2.3　Python資料分析工具  26 2.3.1　NumPy  27 2.3.2　SciPy  28 2.3.3　Matplotlib  29 2.3.4　pandas  31 2.3.5　StatsModels  33 2.3.6　scikit-learn  33

2.3.7　Keras  34 2.3.8　Gensim  36 2.4　配套附件使用設置  37 2.5　小結  38 第3章　資料探索  39 3.1　資料品質分析  39 3.1.1　缺失值分析  40 3.1.2　異常值分析  40 3.1.3　一致性分析  44 3.2　資料特徵分析  44 3.2.1　分佈分析  44 3.2.2　對比分析  48 3.2.3　統計量分析  51 3.2.4　週期性分析  54 3.2.5　貢獻度分析  55 3.2.6　相關性分析  58 3.3　Python主要資料探索函數  62 3.3.1　基本統計特徵函數  62 3.3.2　拓展統計特

徵函數  66 3.3.3　統計繪圖函數  67 3.4　小結  74 第4章　數據預處理  75 4.1　數據清洗  75 4.1.1　缺失值處理  75 4.1.2　異常值處理  80 4.2　資料集成  80 4.2.1　實體識別  81 4.2.2　冗餘屬性識別  81 4.2.3　數據變換  81 4.2.4　簡單函數變換  81 4.2.5　規範化  82 4.2.6　連續屬性離散化  84 4.2.7　屬性構造  87 4.2.8　小波變換  88 4.3　數據歸約  91 4.3.1　屬性歸約  91 4.3.2　數值歸約  95 4.4　Python主要資料預處理函數  9

8 4.5　小結  101 第5章　挖掘建模  102 5.1　分類與預測  102 5.1.1　實現過程  103 5.1.2　常用的分類與預測演算法  103 5.1.3　回歸分析  104 5.1.4　決策樹  108 5.1.5　人工神經網路  115 5.1.6　分類與預測演算法評價  120 5.1.7　Python分類預測模型特點  125 5.2　聚類分析  125 5.2.1　常用聚類分析演算法  126 5.2.2　K-Means聚類演算法  127 5.2.3　聚類分析演算法評價  132 5.2.4　Python主要聚類分析演算法  133 5.3　關聯規則  135

5.3.1　常用關聯規則演算法  136 5.3.2　Apriori演算法  136 5.4　時序模式  142 5.4.1　時間序列演算法  142 5.4.2　時間序列的預處理  143 5.4.3　平穩時間序列分析  145 5.4.4　非平穩時間序列分析  148 5.4.5　Python主要時序模式演算法  156 5.5　離群點檢測  159 5.5.1　離群點的成因及類型  160 5.5.2　離群點檢測方法  160 5.5.3　基於模型的離群點檢測方法  161 5.5.4　基於聚類的離群點檢測方法  164 5.6　小結  167 實戰篇 第6章　財政收入影響因素分析及

預測  170 6.1　背景與挖掘目標  170 6.2　分析方法與過程  171 6.2.1　分析步驟與流程  172 6.2.2　資料探索分析  172 6.2.3　數據預處理  176 6.2.4　模型構建  178 6.3　上機實驗  184 6.4　拓展思考  185 6.5　小結  186 第7章　航空公司客戶價值分析  187 7.1　背景與挖掘目標  187 7.2　分析方法與過程  188 7.2.1　分析步驟與流程  189 7.2.2　資料探索分析  189 7.2.3　數據預處理  200 7.2.4　模型構建  207 7.2.5　模型應用  212 7.3　上機實

驗  214 7.4　拓展思考  215 7.5　小結  216 第8章　商品零售購物籃分析  217 8.1　背景與挖掘目標  217 8.2　分析方法與過程  218 8.2.1　資料探索分析  219 8.2.2　數據預處理  224 8.2.3　模型構建  226 8.3　上機實驗  232 8.4　拓展思考  233 8.5　小結  233 第9章　基於水色圖像的水質評價  234 9.1　背景與挖掘目標  234 9.2　分析方法與過程  235 9.2.1　分析步驟與流程  236 9.2.2　數據預處理  236 9.2.3　模型構建  240 9.2.4　水質評價  24

1 9.3　上機實驗  242 9.4　拓展思考  242 9.5　小結  243 第10章　家用熱水器用戶行為分析與事件識別  244 10.1　背景與挖掘目標  244 10.2　分析方法與過程  245 10.2.1　資料探索分析  246 10.2.2　數據預處理  249 10.2.3　模型構建  260 10.2.4　模型檢驗  261 10.3　上機實驗  262 10.4　拓展思考  264 10.5　小結  265 第11章　電子商務網站使用者行為分析及服務推薦  266 11.1　背景與挖掘目標  266 11.2　分析方法與過程  267 11.2.1　分析步驟與流程

 267 11.2.2　數據抽取  269 11.2.3　資料探索分析  270 11.2.4　數據預處理  279 11.2.5　構建智慧推薦模型  283 11.3　上機實驗  291 11.4　拓展思考  293 11.5　小結  293 第12章　電商產品評論資料情感分析  294 12.1　背景與挖掘目標  294 12.2　分析方法與過程  295 12.2.1　評論預處理  296 12.2.2　評論分詞  297 12.2.3　構建模型  303 12.3　上機實驗  315 12.4　拓展思考  316 12.5　小結  318 提高篇 第13章　基於Python引擎的

開來源資料挖掘建模平臺（TipDM）  320 13.1　平臺簡介  321 13.1.1　範本  321 13.1.2　資料來源  322 13.1.3　工程  323 13.1.4　系統元件  324 13.1.5　TipDM資料採擷建模平臺的當地語系化部署  326 13.2　快速構建資料採擷工程  327 13.2.1　導入數據  329 13.2.2　配置輸入源元件  331 13.2.3　配置缺失值處理元件  332 13.2.4　配置記錄選擇元件  334 13.2.5　配置資料標準化元件  334 13.2.6　配置K-Means元件  336 13.3　小結  339

為什麼要寫這本書 LinkedIn通過對全球超過3.3億用戶的工作經歷和技能進行分析後得出，在目前炙手可熱的25項技能中，資料採擷人才需求排名第一。那麼資料採擷是什麼呢？ 數據挖掘是從大量資料（包括文本）中挖掘出隱含的、先前未知的、對決策有潛在價值的關係、模式和趨勢，並用這些知識和規則建立用於決策支援的模型，提供預測性決策支援的方法、工具和過程。資料採擷有助於企業發現業務的趨勢，揭示已知的事實，預測未知的結果，因此，資料採擷已成為企業保持競爭力的必要方法。 與國外相比，我國資訊化程度仍不算高，企業內部資訊也不完整，零售、銀行、保險、證券等行業對資料採擷的應用還不太理想。但隨

著市場競爭的加劇，各行業對數據挖掘技術的需求越來越強烈，可以預計，未來幾年各行業的資料分析應用一定會從傳統的統計分析發展到大規模的資料採擷應用。在大資料時代，資料過剩、人才短缺，資料採擷專業人才的培養將離不開專業知識和職業經驗積累。所以，本書注重資料採擷理論與項目案例實踐相結合，讓讀者獲得真實的資料採擷學習與實踐環境，更快、更好地學習資料採擷知識並積累職業經驗。 總的來說，隨著雲時代的來臨，大資料技術將具有越來越重要的戰略意義。大資料已經滲透到每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生產要素，人們對於海量資料的運用將預示著新一輪生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。大資料分析技術將説明企業用戶在

合理的時間內攫取、管理、處理、整理海量資料，為企業經營決策提供積極幫助。   大資料分析作為資料存儲和挖掘分析的前沿技術，廣泛應用於物聯網、雲計算、移動互聯網等戰略性新興產業。雖然目前大資料在國內還處於初級階段，但是其商業價值已經顯現出來，特別是有實踐經驗的大資料分析人才更是各企業爭奪的焦點。為了滿足日益增長的大資料分析人才需求，很多高校開始嘗試開設不同程度的大資料分析課程。“大資料分析”作為大資料時代的核心技術，必將成為高校數學與統計學專業的重要課程之一。

資料分析課程進入發燒排行的影片

身體的程式設計：肢體活動融入運算思維課程之STEAM教學

為了解決資料分析課程的問題，作者陳亞馨 這樣論述：

在21世紀新一代數位原民崛起的時代，傳統口述操作型的資訊科技課程已經無法滿足學生的需求與科技社會的要求，學習如何靈活運用科技工具成為更迫切的議題。本研究以STEAM教學為核心概念，設計將肢體活動融入運算思維課程中，讓學生可以透過身體，實際將抽象思維轉換成為應用能力。本研究採行動研究，課程主要實施對象為臺北市某國小之五年級學生，兩班共38人，課程為期十週，每週一節課40分鐘，採用教學計畫、錄影、課後回饋單、教學日誌、觀課紀錄表、協同教師回饋，運用多重檢核法進行資料分析。課程設計以「身體的程式設計」為課程主題，總共執行五個單元，每個單元的執行設計，分別為（1）體驗肢體活動（2）運算思維概念轉化（

3）Scratch程式設計實作（4）自由創作。學生將透過肢體活動，以身體具體理解程式設計中運算思維的概念，而後實作於Scratch中。研究發現，本研究之課程設計，能應用身體連結運算思維與日常生活之間的關聯性，其次，學生能夠透過此課程與科技共好、理解科技的力量並且培養科技素養，最後，教師能夠透過此課程，營造開放與自由的教室環境，並將資訊科技課程的主體從電腦回歸到師生之間的互動與討論，且在跨領域的課程中，發覺教師自我的多元潛能。

臨床醫學研究中的統計分析和圖形表達實例詳解（第2版）

為了解決資料分析課程的問題，作者周登遠 這樣論述：

本書分為預備篇、統計分析篇、統計繪圖篇、量表（問卷）分析篇和Meta分析篇。   預備篇介紹了統計學基本知識、統計方法的選擇和建立資料檔案；統計分析篇以SPSS中文版為介紹物件，實例解說了計量資料、計數資料、生存資料和診斷試驗中的統計分析；統計繪圖篇則介紹如何採用GraphPadPrism繪製出版級統計圖；量表（問卷）分析篇介紹了網路問卷製作和發放、問卷中的多選題分析以及量表中的區分度、信度和效度分析。Meta分析篇則以RevMan為介紹物件，實例分析了分類資料和計量資料的分析流程和結果解釋。   本書見解獨到、語言幽默、簡單實用、適合臨床醫生、護理專業、研究生和高年級本科生，同時對基礎醫學科

研工作者也有極大的參考價值。 周登遠，男,1978年生，2002年畢業于天津醫科大學公共衛生學院衛生統計和流行病學專業，碩士，現就職于天津中醫藥研究院實驗中心，同時擔任天津市衛生局繼續教育的臨床資料分析課程主講。 第一篇：預備篇 第一章統計學的基本概念 第二章統計方法的選擇 第一節計量資料的統計方法選擇 第二節計數資料的統計方法選擇 第三節生存資料的統計方法選擇 第四節診斷試驗資料的統計方法選擇 第五節兩個打架容易迷惑的問題 第三章資料檔案的建立 第一節用SPSS建立資料檔案 第二節EpiData資料錄入 第二篇：統計分析篇（SPSS中文版） 第四章t檢

驗 第一節單樣本t檢驗 第二節配對t檢驗 第三節成組t檢驗 第五章：方差分析 第一節完全隨機設計資料的方差分析 第二節隨機區組設計資料的方差分析 第三節析因設計資料的方差分析 第四節重複測量資料的方差分析 第五節協方差分析 第六章：秩和檢驗 第一節單樣本秩和檢驗 第二節配對秩和檢驗 第三節兩組獨立樣本秩和檢驗 第四節多組獨立樣本秩和檢驗 第七章：相關分析 第一節線性相關 第二節秩相關 第八章：線性回歸分析 第一節簡單線性回歸分析 第二節多重線性回歸分析 第九章四格表卡方檢驗 第一節一般四格表卡方檢驗 第二節配對四格表卡方檢驗 第三節分層卡方檢驗 第十章列聯表分析 第一節雙向無序的列聯表分析 第

二節單向有序的列聯表分析 第三節雙向有序且屬性不同的列聯表分析 第四節雙向有序且屬性相同的列聯表分析 第十一章Logistic回歸 第一節非條件logistic回歸 第二節條件Logistic回歸 第十二章生存分析 第一節壽命表法 第二節單因素生存曲線比較（kaplan—Meier法） 第三節多因素生存分析（Cox回歸分析） 第十三章診斷試驗的統計分析 第一節準確性檢驗（ROC曲線） 第二節一致性檢驗（Bland—Altman圖） 第三篇：統計繪圖篇（GraphPadPrism5） 第十四章統計圖基本知識 第十五章GraphPadPrism5繪圖介面介紹 第十六章各種統計方法所對應的統計圖繪製

第一節配對t檢驗的圖形繪製 第二節成組t檢驗的圖形繪製 第三節完全隨機設計資料方差分析的圖形繪製 第四節析因設計資料方差分析的圖形繪製 第五節重複測量資料方差分析的圖形繪製 第六節兩組獨立樣本秩和檢驗的圖形繪製 第七節多組獨立樣本秩和檢驗的圖形繪製 第八節簡單直線回歸和線性相關的圖形繪製 第九節列聯表分析的圖形繪製 第十節生存分析的圖形繪製 第十七章：統計圖的排版和匯出 第四篇問卷和量表的製作和分析 第十八章網路問卷（量表）的製作和回收 第十九章問卷分析 第一節多選題分析 第二節定向多選題分析 第二十章量表分析 第一節量表的基本概念 第二節區分度分析 第三節信度分析 第四節效度分析 第五篇m

eta分析 第二十一章Meta分析概述 第二十二章分類資料的meta分析 第一節比值比OR的meta分析 第二節相對危險度RR的meta分析 第三節率差RD的meta分析 第二十三連續變數資料的meta分析 第一節加權均數差WMD的meta分析 第二節標準均數差SMD的meta分析 附錄EpiData，SPSS，GraphPadPrism，LISREL，RevMan介紹 參考文獻 第三篇：統計繪圖篇（GraphPadPrism5） 第十四章統計圖基本知識 第十五章GraphPadPrism5繪圖介面介紹 第十六章各種統計方法所對應的統計圖繪製 第一節配對t檢驗的圖形繪製 第二節成組t檢驗的圖形

繪製 第三節完全隨機設計資料方差分析的圖形繪製 第四節析因設計資料方差分析的圖形繪製 第五節重複測量資料方差分析的圖形繪製 第六節兩組獨立樣本秩和檢驗的圖形繪製 第七節多組獨立樣本秩和檢驗的圖形繪製 第八節簡單直線回歸和線性相關的圖形繪製 第九節列聯表分析的圖形繪製 第十節生存分析的圖形繪製 第十七章：統計圖的排版和匯出 第四篇問卷和量表的製作和分析 第十八章網路問卷（量表）的製作和回收 第十九章問卷分析 第一節多選題分析 第二節定向多選題分析 第二十章量表分析 第一節量表的基本概念 第二節區分度分析 第三節信度分析 第四節效度分析 第五篇meta分析 第二十一章Meta分析概述 第二十二章分

類資料的meta分析 第一節比值比OR的meta分析 第二節相對危險度RR的meta分析 第三節率差RD的meta分析 第二十三連續變數資料的meta分析 第一節加權均數差WMD的meta分析 第二節標準均數差SMD的meta分析 附錄EpiData，SPSS，GraphPadPrism，LISREL，RevMan介紹 參考文獻

以專業學習社群提升課後照顧老師班級經營能力之行動研究

為了解決資料分析課程的問題，作者林佳梅 這樣論述：

在現今繁忙的社會中，課後照顧為家庭重要的依賴，課後照顧老師的專業能力已逐漸成為重要的議題，研究者任職於非營利機構師資培育部門，對於課後照顧老師的專業發展相當關注，企圖在現有的課後照顧老師在職訓練模式下，探究另一種不同的專業發展進修途徑。本研究宗旨在探討以專業學習社群提升課後照顧老師班級經營能力之行動方案之運作狀況，及課後照顧老師參與社群後其班級經營能力改變之情形。 本研究採行動研究，邀請參與研究者任職機構辦理專業學習社群之桃桃基金會課後照顧老師4名及業務管理督導2名為研究對象，研究者主要設計六個主題，共十次以專業學習社群提升課後照顧老師行動方案，每次兩小時聚會時間。社群聚會活動，藉

由社會建構共同對話，反思，以參與觀察省思、文件蒐集、訪談及班級經營能力前後測為研究工具，以瞭解課後照顧老師參與專業學習社群對其班級經營能力改變之情形。 本研究發現發展專業學習社群提升課後照顧老師班級經營能力行動方案實施關鍵在於專業學習社群的運作方式須注意「專業對話及省思」、「互助合作」、「共同備課」、「教學實踐」。而在專業學習社群運作中，針對課後照顧老師班級經營能力的面向包含：「兒童生活安全照顧」、「兒童行為輔導」、「教學活動執行」、「環境氛圍營造」、「親師生互動」，透過專業學習社群不斷的對話、反思、修正其行動方案。 依據研究目的與研究結果，研究者歸納出以下結論：一、組成專業學習社群，

可從「意見回饋」調查及邀約報名著手二、依課後照顧老師班級經營面向規劃適切的專業學習社群活動內容三、執行課後照顧老師級經營能力專業學習社群行動方案之歷程，可訂定社群目標，建立合作對話平台，並檢討改進（一）專業學習社群活動內容應依社群成員的興趣及學習狀況，調性調整活動聚會時間及任務，　　　方能促使社群順暢運作，提升其班級經營能力（二）專業學習社群以專業對話及省思、互助合作、共同備課及教學實踐之運作方式進行四、實施專業學習社群行動方案有效提升課後照顧老師班級經營能力（一）課後照顧老師在設計活動時，能引導學童討論適切的活動執行時間，及慎選活動教材，以維護兒童在教室裡安全活動（二）課後照顧老師在進行活動

演練討論時，能切身感受兒童在執行活動時可能面臨情緒上的行為問題，並討論可採行的策略（三）課後照顧老師在教學活動執行時，能掌握教學目標設定，擬定適切的教學活動（四）課後照顧老師能營造良好的環境氛圍，引起學童學習動機（五）課後照顧老師能與家長及學童保持良好的親師生互動，建立默契與情感連結五、課後照顧老師班級經營能力專業學習社群方案執行提升專業成長，豐富行動研究知能（一）瞭解規劃執行課後照顧老師班級經營能力提升之行動方案之重點，並做適切的調整（二）關注課後照顧老師班級經營能力提升的狀況，並鼓勵參與專業學習社群的學習（三）專業學習社群行動方案促使課後照顧老師情感建立，及共同解決教學現場問題