大數據分析與挖掘實驗教程

第一章 數據預處理 1
第一節 數據清洗 2
第二節 數據集成 3
第三節 數據變換 5
第四節 數據規約 7
第五節 Python中的數據預處理工具 8
小結 14
第二章 數據可視化 15
第一節 理解數據可視化的概念和重要性 16
第二節 使用Python的matplotlib和seaborn庫繪制基本圖形 17
第三節 繪制柱狀圖、折線圖、散點圖、箱線圖等常見圖形 21
第四節 利用圖形展示數據的關系和趨勢、數據的分析 24
第五節 利用交互式可視化工具進行高級數據可視化 29
小結 33
第三章 分類與預測 34
第一節 理解分類與預測的概念和應用場景 35
第二節 理解機器學習分類算法的基本原理 36
第三節 利用Python的scikit-learn庫進行分類算法的實現 43
第四節 利用交叉驗證、網格搜索等方法對分類算法進行優化 47
小結 51
第四章 聚類與關聯規則挖掘 52
第一節 理解聚類與關聯規則挖掘的概念和應用場景 53
第二節 理解聚類算法的基本原理 54
第三節 利用Python的scikit-learn庫進行聚類算法的實現 55
第四節 理解關聯規則挖掘的基本原理：Apriori算法 60
第五節 利用Python的mlxtend庫進行關聯規則挖掘的實現 64
小結 66
第五章 文本挖掘 67
第一節 理解文本挖掘的概念和應用場景 68
第二節 理解自然語言處理的基本概念及技術 69
第三節 利用Python的NLTK和jieba庫進行文本預處理 71
第四節 理解文本分類的基本原理和算法 79
第五節 利用Python的scikit-learn和keras庫進行文本分類的實現 83
小結 88
第六章 網絡分析 89
第一節 理解網絡分析的概念、應用場景和工具 90
第二節 理解網絡的基本概念 93
第三節 利用Python的NetworkX庫進行網絡構建和分析 95
第四節 理解社交網絡分析的基本原理和方法 98
第五節 利用Python的igraph庫進行社交網絡分析的實現 101
小結 104
第七章 時間序列分析 105
第一節 理解時間序列分析的概念和應用場景 106
第二節 理解時間序列的基本概念 106
第三節 利用Python的pandas庫進行時間序列數據的處理和分析 107
第四節 理解時間序列預測的基本原理和方法 109
第五節 利用Python的statsmodels庫進行時間序列預測的實現 111
小結 113
第八章 情感分析 115
第一節 理解情感分析的概念和應用場景 116
第二節 理解自然語言處理中的情感分析基本原理和方法 117
第三節 利用Python的NLTK和SnowNLP庫進行情感分析的實現 118
第四節 理解深度學習在情感分析中的應用 121
第五節 利用Python的keras和tensorflow庫進行深度學習情感分析
的實現 124
小結 127
第九章 主題模型 129
第一節 理解主題模型的概念和應用場景 130
第二節 理解主題模型的基本原理和方法 131
第三節 利用Python的gensim和scikit-learn庫進行主題模型的實現 133
第四節 理解主題模型在文本分析、信息檢索和推薦系統中的應用 141
第五節 利用主題模型進行文本主題分析和推薦系統的 實現 142
小結 145
附錄A 實驗環境搭建 146
後記 148