具体描述
本书是一本全面介绍数据挖掘和知识发现技术的专业书籍。系统化地阐述了数据挖掘和知识发现技术的产生、发展、应用和相关概念、原理、算法。对数据挖掘中的主要技术分支，包括关联规则、分类、聚类、序列、空间以及Web挖掘等进行了理论剖析和算法描述。本书的许多工作是作者们在攻读博士学位期间的工作总结，一方面，对于相关概念和技术的阐述尽量先从理论分析入手，在此基础上进行技术归纳。另一方面，为了保证技术的系统性，所有的挖掘模型和算法描述都在统一的技术归纳框架下进行。同时，为了避免抽象算法描述给读者带来的理解困难，本书的所有典型算法都通过具体跟踪执行实例来进一步说明。
本书共分8章，各章相对独立成篇，以利于读者选择性学习。在每章后面都设置专门一节来对本章内容和文献引用情况进行归纳，它不仅可以帮助读者对相关内容进行整理，而且也起到对本内容相关文献的注释性索引功能。第1章是绪论，系统地介绍了数据挖掘产生的商业和技术背景，从不同侧面剖析了数据挖掘的概念和应用价值；第2章给出了知识发现的过程分析和应用体系结构设计；第3章对关联规则挖掘的原理和算法进行全面阐述；第4章给出分类的主要理论和算法描述；第5章讨论聚类的常用技术和算法；第6章对时间序列分析技术和序列挖掘算法进行论述；第7章系统地介绍了Web挖掘的主要研究领域和相关技术及算法；第8章是对空间数据挖掘技术和算法的分析和讲述。
本书可作为计算机专业研究生或高年级本科生教材，也可以作为从事计算机研究和开发人员的参考资料。作为教材，教师可以根据课时安排进行选择性教学。对于研究人员，本书是一本高参考价值的专业书籍。对于软件技术人员，可以把它当作提高用书或参考资料，一些算法可以通过改造用于实际的应用系统中。
《精通Python数据分析与可视化》 图书简介 全面深入的数据科学实战指南：从基础构建到高级应用 在当今数据爆炸的时代，数据分析与可视化已成为驱动商业决策、科研创新乃至日常生活优化的核心能力。然而，面对海量、复杂的数据集，如何高效地获取、清洗、分析并以直观、有说服力的方式展示洞察，是许多从业者面临的巨大挑战。《精通Python数据分析与可视化》正是为解决这一痛点而精心打造的权威指南。 本书并非停留在基础理论的泛泛而谈，而是聚焦于 Python生态系统 中最强大、最实用的工具集——NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn以及Scikit-learn的核心应用。我们致力于提供一套完整、可复用的实战框架，确保读者能够真正“动手”并“掌握”数据科学的工作流程。 本书结构与核心内容： 本书内容组织遵循从数据准备到模型部署的完整生命周期，共分为五大部分，二十章内容，力求详尽而实用。 --- 第一部分：Python环境与数据科学基石 (Foundation) 本部分旨在为初学者和希望巩固基础的专业人士打下坚实的语言与工具基础。 第一章：Python环境的搭建与优化 详细介绍Anaconda/Miniconda环境管理，虚拟环境的创建与维护。重点讲解Jupyter Notebook、JupyterLab以及VS Code作为主要开发环境的配置与高级特性（如调试、版本控制集成）。探讨如何利用GPU资源进行加速计算的环境准备。 第二章：NumPy：高效数值计算的基石 深入解析NumPy的`ndarray`对象，理解其内存结构和广播机制（Broadcasting）。涵盖向量化操作、矩阵运算的底层优化，以及高级索引技术（Fancy Indexing, Boolean Indexing）。通过大量的性能对比案例，展示向量化代码相较于传统循环的巨大优势。 第三章：Pandas核心：数据结构与操作精通 这是本书的重点之一。详细介绍`Series`和`DataFrame`的内部机制。内容涵盖数据导入导出（CSV, Excel, SQL, Parquet）、复杂的数据清洗（缺失值处理策略、异常值检测与平滑）、数据重塑（Pivot, Melt, Stack, Unstack）以及高效的分组聚合（GroupBy的Split-Apply-Combine机制详解）。特别关注时间序列数据的处理，包括重采样、滚动窗口计算与时间偏移操作。 --- 第二部分：数据清洗、预处理与特征工程 (Wrangling & Feature Engineering) 原始数据往往“脏乱差”，本部分专注于将原始数据转化为可用于建模的优质特征集。 第四章：数据的获取与爬虫基础 介绍使用Requests库进行API数据交互的规范流程。对于Web抓取，详细阐述BeautifulSoup与Scrapy框架的对比和适用场景。强调数据抓取中的伦理规范与反爬机制应对策略（如User-Agent管理、延迟设置）。 第五章：高级数据清洗与数据质量管理 深入探讨结构化数据中的不一致性问题（如日期格式统一、文本大小写规范化）。重点讲解如何使用统计方法（如IQR法则、Z-Score）配合业务逻辑来识别和处理异常值。引入数据验证工具，确保数据流的健壮性。 第六章：特征工程：从数据到洞察的桥梁 特征工程的艺术与科学。讲解如何进行特征选择（Filter, Wrapper, Embedded方法）。深入剖析特征转换技术，如对数转换、Box-Cox转换，以满足模型假设。详细介绍离散化（Binning）技术，并重点讲解独热编码（One-Hot Encoding）与目标编码（Target Encoding）在不同场景下的取舍。 第七章：维度缩减技术 目的在于提高模型效率并对抗维度灾难。详细讲解主成分分析（PCA）的数学原理及其在降噪中的应用。同时介绍奇异值分解（SVD）在线性代数问题中的应用，以及t-SNE和UMAP在高维数据可视化中的作用。 --- 第三部分：探索性数据分析与高级可视化 (EDA & Visualization Mastery) 本部分着重于如何通过视觉化手段快速理解数据分布、识别模式和异常。 第八章：Matplotlib深度剖析与定制化 超越基础绘图，深入探讨`Figure`, `Axes`, `Artist`对象模型。学习如何精确控制图表的每一个元素，包括自定义图例、次坐标轴的设置，以及如何创建复杂的多子图布局（Subplots, Gridspec）。 第九章：Seaborn：统计图形的快捷构建 专注于Seaborn如何高效地绘制描述性统计图形。详尽介绍分布图（如`displot`, `kdeplot`）、关系图（如`scatterplot`, `lmplot`）和分类图（如`boxplot`, `violinplot`）。重点演示如何使用`hue`, `col`, `row`参数进行多变量的条件可视化。 第十章：交互式可视化与叙事性图表 引入Plotly和Altair库，展示如何创建可缩放、可悬停交互的图表。讲解如何利用Dash框架构建简单的交互式数据仪表板（Dashboard）。强调数据叙事（Data Storytelling）的原则，确保可视化结果能够清晰、有力地传达核心信息。 第十一章：地理空间数据可视化 利用GeoPandas和Folium库，学习如何处理Shapefile和GeoJSON数据。涵盖绘制热力图、Choropleth地图以及点密度图，将分析结果与地理背景相结合。 --- 第四部分：数据建模与机器学习应用 (Modeling & ML Applications) 本部分将前期的准备工作付诸实践，使用Scikit-learn构建并评估预测模型。 第十二章：Scikit-learn工作流概述与模型选择 系统梳理Scikit-learn的API标准（`fit`, `predict`, `transform`）。详细讲解交叉验证（Cross-Validation）的各种策略（K-Fold, Stratified K-Fold, Leave-One-Out）。介绍模型评估指标的全面选择（准确率、召回率、F1分数、ROC-AUC、MAE, RMSE等）。 第十三章：监督学习：回归模型精讲 从线性回归到岭回归、Lasso回归，深入探讨正则化对模型稳定性的影响。讲解支持向量回归（SVR）的核函数选择。重点演示如何诊断多重共线性问题并进行特征选择。 第十四章：监督学习：分类模型实战 全面覆盖逻辑回归的概率解释。深入探讨决策树的构建原理（熵与信息增益）。详述支持向量机（SVM）的优化目标和软间隔概念。针对高维稀疏数据，讲解朴素贝叶斯分类器的应用。 第十五章：集成学习：提升预测性能 集成学习的两个核心范式：Bagging（如随机森林）与Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting Machines）。重点深入讲解XGBoost和LightGBM的算法机制、参数调优策略（如学习率、树的深度控制）及其在竞赛中的实战表现。 第十六章：无监督学习：聚类与模式发现 详细讲解K-Means算法的收敛性与初始化敏感性。探讨层次聚类（Agglomerative Clustering）的应用。介绍DBSCAN在发现任意形状簇上的优势。讲解高斯混合模型（GMM）作为软聚类方法的应用。 第十七章：时间序列分析：建模与预测 使用Statsmodels库进行传统时间序列分析，包括平稳性检验（ADF Test）、差分操作、ACF/PACF图的解读。详细介绍ARIMA、SARIMA模型的构建步骤。最后，简要介绍利用LSTM网络进行深度学习时间序列预测的初步流程。 --- 第五部分：模型评估、优化与部署基础 (Evaluation & Deployment) 第十八章：模型性能的诊断与调优 如何识别和解决过拟合与欠拟合问题。系统介绍网格搜索（Grid Search）与随机搜索（Randomized Search）的应用，并引入更高效的贝叶斯优化方法（如Hyperopt库）。讲解模型可解释性工具SHAP值和Permutation Importance在理解“黑箱”模型中的作用。 第十九章：大数据集处理：Dask入门 当数据量超过单机内存时，Dask如何提供Pandas、NumPy和Scikit-learn的并行计算接口。讲解Dask DataFrames的分区策略与计算图的构建。 第二十章：基础模型部署与API化 介绍如何使用Pickle/Joblib持久化训练好的模型。使用Flask或FastAPI框架，将训练好的预测模型封装成RESTful API，实现简单的实时预测服务，为进入生产环境打下概念基础。 --- 本书特色： 代码优先，实例驱动： 所有理论讲解都紧密围绕可执行的Python代码片段和真实世界的数据集案例展开。 强调效率与性能： 大量篇幅讨论Pandas和NumPy的底层优化技巧，确保代码在处理大规模数据时依然保持高效。 全面覆盖主流工具链： 确保读者不仅掌握核心库，还能理解它们在整个数据科学生态中的协作方式。 面向实战项目： 书中包含多个贯穿始终的综合案例，模拟真实工作场景，从数据获取到最终可视化报告的全过程。 本书适合有一定Python基础，希望系统、深入掌握数据分析、数据可视化和应用型机器学习的工程师、数据分析师、量化研究人员以及相关专业的高年级学生。阅读完本书，您将具备独立完成复杂数据分析项目的能力，并将Python打造成您数据驱动决策的最强武器。
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