Python数据挖掘：概念、方法与实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 梅甘·斯夸尔 著，姚军 译

图书标签:

• Python
• 数据挖掘
• 机器学习
• 数据分析
• 数据科学
• 算法
• 统计学习
• 实践
• 案例
• 可视化

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111565482

版次：1

商品编码：12206120

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 数据分析与决策技术丛书

开本：16开

出版时间：2017-05-01

用纸：胶版纸

页数：194

内容简介

在本书中，你将深入许多数据挖掘中常被忽视的领域，包括关联规则挖掘、实体匹配、网络挖掘、情绪分析、命名实体识别、文本摘要、主题建模和异常检测。对于每种数据挖掘技术，我们将在比较解决每种问题所用的各种策略之前，研究目前新的佳实践。然后，将用来自软件工程领域的实际数据，实现示例解决方案，并学习理解和解读所得结果的方法。

目录

译者序
关于审稿人
前言
第1章　扩展你的数据挖掘工具箱1
1.1　什么是数据挖掘2
1.2　如何进行数据挖掘4
1.2.1　Fayyad等人的KDD过程4
1.2.2　韩家炜等人的KDD过程4
1.2.3　CRISP-DM过程5
1.2.4　六步过程6
1.2.5　哪一种数据挖掘方法最好6
1.3　在数据挖掘中使用哪些技术7
1.4　如何建立数据挖掘工作环境9
1.5　小结14
第2章　关联规则挖掘16
2.1　什么是频繁项集16
2.1.1　都市传奇“尿布与啤酒”17
2.1.2　频繁项集挖掘基础知识18
2.2　迈向关联规则19
2.2.1　支持度20
2.2.2　置信度20
2.2.3　关联规则21
2.2.4　包含数据的示例21
2.2.5　附加值—修复计划中的漏洞22
2.2.6　寻找频繁项集的方法24
2.3　项目—发现软件项目标签中的关联规则25
2.4　小结38
第3章　实体匹配39
3.1　什么是实体匹配40
3.1.1　数据合并42
3.1.2　匹配技术45
3.1.3　基于属性的相似度匹配45
3.1.4　属性匹配方法46
3.1.5　利用不相交数据集48
3.1.6　基于上下文的相似度匹配48
3.1.7　基于机器学习的实体匹配49
3.1.8　实体匹配技术的评估50
3.2　实体匹配项目53
3.2.1　软件项目匹配的难度53
3.2.2　两个例子53
3.2.3　根据项目名称匹配55
3.2.4　根据人名匹配55
3.2.5　根据URL匹配55
3.2.6　按照主题和描述关键词匹配56
3.2.7　数据集57
3.2.8　代码58
3.2.9　结果63
3.3　小结66
第4章　网络分析68
4.1　什么是网络68
4.2　网络计量71
4.2.1　网络的度数71
4.2.2　网络直径72
4.2.3　网络中的通路、路径和迹72
4.2.4　网络的成分73
4.2.5　图的中心性73
4.3　图数据的表示76
4.3.1　邻接矩阵76
4.3.2　边表和邻接表77
4.3.3　图数据结构之间的差别77
4.3.4　将数据导入图结构中78
4.4　真实项目84
4.4.1　探索数据84
4.4.2　生成网络文件89
4.4.3　以网络的形式理解数据91
4.5　小结107
第5章　文本情绪分析109
5.1　什么是情绪分析110
5.2　情绪分析基础知识111
5.2.1　观点的结构111
5.2.2　文档级和句子级分析112
5.2.3　观点的重要特征113
5.3　情绪分析算法114
5.4　情绪挖掘应用116
5.4.1　项目动机117
5.4.2　数据准备117
5.4.3　聊天消息的数据分析120
5.4.4　电子邮件消息的数据分析124
5.5　小结130
第6章　文本中的命名实体识别131
6.1　为什么寻找命名实体？131
6.2　命名实体识别技术134
6.3　NER系统的构建与评估137
6.3.1　NER和部分匹配137
6.3.2　处理部分匹配138
6.4　命名实体识别项目140
6.5　小结149
第7章　自动化文本摘要150
7.1　什么是自动化文本摘要151
7.2　文本摘要工具151
7.2.1　使用NTLK的简单文本摘要152
7.2.2　使用Gensim的文本摘要155
7.2.3　使用Sumy的文本摘要157
7.3　小结163
第8章　文本中的主题建模164
8.1　什么是主题建模164
8.2　潜在狄利克雷分配166
8.3　Gensim主题建模167
8.3.1　理解Gensim LDA主题169
8.3.2　理解Gensim LDA的遍数170
8.3.3　对新文档应用Gensim LDA模型172
8.3.4　序列化Gensim LDA对象172
8.4　用于更大项目的Gensim LDA174
8.5　小结176
第9章　挖掘数据异常178
9.1　什么是数据异常178
9.1.1　缺失数据179
9.1.2　修复缺失数据181
9.1.3　数据错误184
9.1.4　离群值186
9.2　小结194

前言/序言

　　Preface前言过去十年，数据存储变得更便宜，硬件变得更快，算法上也有了引人注目的进步，这一切为数据科学的快速兴起铺平了道路，并推动其发展成为计算领域最重要的机遇。虽然“数据科学”一词可以包含从数据清理、数据存储到用图形图表可视化数据的所有环节，但该领域最重要的收获是发明了智能、精密的数据分析算法。使用计算机寻找大量数据中埋藏的有趣模式称为数据挖掘，这一领域包含了数据库系统、统计学和机器学习等课题。

　　现在，软件开发人员可以找到数十种出色的数据挖掘和机器学习书籍，从而了解这一领域的所有最新进展。大部分这类书籍都有一个共同点，即它们都涵盖了寻找数据中模式的少数经过检验的方法：分类、聚类、决策树和回归。当然，这些方法对于任何数据挖掘人员都是非常重要的，它们的流行正是因为其有效性。但是，这几种技术并不是全部。数据挖掘是一个丰富多彩的领域，包括数十种发现模式并做出预测的技术。真正的数据挖掘大师应该在工具箱中放入许多工具，而不只是少数几种。因此，本书的使命是介绍一些通常仅在学校课本中出现的、鲜为人知的数据挖掘概念。

　　本书使用Python编程语言和基于项目的方法介绍多种常被忽视的数据挖掘概念，如关联规则、实体匹配、网络分析、文本挖掘和异常检测等。每章都全面阐述某种特定数据挖掘技术的基础知识，提供替代方案以评估其有效性，然后用真实的数据实现该技术。

　　专注于实际数据是本书不同于其他数据挖掘书籍的一个特征。为了验证我们是否掌握了某个概念，判断方法是看我们能否将某种方法应用于新的未知问题。对我们来说，这意味着将每种数据挖掘方法应用到一个新的问题领域或者新的数据集。强调真实数据还意味着，我们的结果可能不总像预先制作的示例数据集那样清晰。因此，每一章都包含对如何精密地评估方法的讨论。得到的结果是否有意义？结果意味着什么？如何改善这些结果？所以，在许多方面，本书包含了其他一些数据挖掘书籍遗漏的知识。如果你想用一组有趣但常被忽视的技术补充日益增长的数据挖掘工具箱，那么学习我们介绍的特定主题，以及在每个章节中的应用方法。

　　本书主要内容第1章简单介绍数据挖掘领域，在该章中，我们特别注意数据挖掘与类似主题（如机器学习和数据科学）的关系。还回顾了许多不同的数据挖掘方法，讨论它们的各种优点和缺点。这些基础知识对我们过渡到本书的其他章节很重要，后续的章节更偏重技术，专注于特定数据挖掘工具的应用。

　　第2章介绍我们的第一个数据挖掘工具：挖掘一组同时出现的项目，这有时候被称为频繁项集。这里扩展了对频繁项集挖掘的理解，包含关联规则的挖掘，并且学习如何评估所找到的规则是否有益。为了将知识用于实践，在该章的最后我们实施了一个小项目，寻找选择用来描述大量软件项目的关键词中的关联规则。

　　第3章的重点是找出看上去稍有不同但实际上相同的匹配数据元素对。学习如何通过使用数据属性，确定两个项目是否实际上是同一回事。在该章的最后，我们实施一个实体匹配项目，寻找从一个托管服务转移到另一个托管服务中的软件项目，即使该项目的名称和其他重要属性已经改变。

　　第4章是网络或者图形分析的教程，这两种分析用于描述各种相互联系的实体组之间的关系。我们研究各种类型的网络，学习描述和计量它们的方法。然后，将学习到的知识投入实践，描述一个软件开发人员网络是如何随时间而变化的。

　　第5章是本书4个文本挖掘章节中的第一个。该章简单介绍了发展中的文本情绪分析领域。比较情绪挖掘的各种方法并学习结果的评估手段之后，我们实践使用机器学习分类器来确定一组软件开发人员聊天记录和电子邮件记录中的情绪。

　　第6章是关于寻找文本中合适名词和名称的。我们花费一些时间，学习这一任务的用途，了解为什么寻找命名实体有时候比看上去更加困难。在该章的最后，我们在各种不同类型的实际文本（包括电子邮件、聊天记录和董事会会议纪要）上实现了一个命名实体识别系统。在实现过程中，我们应用了不同的技术以量化结果的成败。

　　第7章介绍多种自动创建浓缩的文本摘要的策略。该章强调摘要提取工具，这种工具用来找出文本样本中最重要的句子。为此，我们试验了3种实现这一目标的不同工具，测试摘要方法并了解它们之间的差异。在介绍了每种工具之后，我们尝试提取同一组文本文档的摘要，并对比结果。

　　第8章说明如何使用软件工具揭示给定文本中存在的主题或者概念。我们可以训练一个计算机程序，推断大量文本中存在的主题吗？在一系列试验中，我们学习使用常见的主题建模库揭示软件开发人员电子邮件中存在的主题，以及这些主题如何随时间推移而变化。

　　第9章中我们学习如何使用数据挖掘和统计技术改善自己的数据挖掘过程。虽然本书的其他章节都在寻找数据中不同类型的模式，但该章将重点放在寻找异常或者不匹配特定模式的数据。不管这是因为数据是空白、遗漏还是怪异的，本章都提供了寻找或者修复这类数据并使剩余数据可以被更有效挖掘的策略。

　　阅读准备为了完成本书中的项目，你需要Python3.5或者更高版本。我建议使用AnacondaPython，但是只要包含如下程序包，任何Python分发版本都是可行的：Numpy、MatPlotlib、NetworkX、PyMySQL、Gensim和NTLK。第1章会简单介绍Python的安装和以上程序库，此后，每次使用一个程序库，我们将同时安装或者升级它。

　　因为数据挖掘明显是以数据为中心的，而且我们使用的数据集有时候很大，需要某种持久化数据存储，所以本书选择在一个关系数据库系统上实现一些数据挖掘算法。我们选择MySQL实现这一目标，因为这是一个成熟、容易下载和安装的基础设施。第2章和第3章都使用MySQL与内存密集型算法搭配。同时，本书还在第9章中的某些例子里使用了MySQL，但是没有MySQL也可以完成该章的学习。

　　读者人群如果你为了精通数据挖掘而选择书籍，那么可能已经熟悉了数据分析的基础知识，可能试验过回归、决策树、分类和聚类分析等机器学习技术；如果你有一定的Python经验，理解基本的关系数据库术语，对统计学基础有所了解，能够理解有监督与无监督机器学习技术的基本工作原理，那么就已经为本书的阅读做好了准备。让我们从你已有的知识入手，学习更加不同寻常的数据挖掘策略吧！

　　本书约定在本书中，你将发现许多区分不同信息的文本格式。下面是这些格式的一些例子及对其意义的解释。

　　下面是一个代码块的示例：

　　任何命令输入或者输出使用如下格式：

　　表示警告或者重要说明。

　　表示提示和技巧。

　　下载示例代码你可以在www.packtpub.com上用自己的账户下载示例代码文件。如果在其他地方购买本书，可以访问www.packtpub.com/support注册，这些文件将直接用电子邮件发送给你。

　　你也可以访问华章图书官网www.hzbook.com，通过注册并登录个人账号，下载本书的源代码。

　　TheTranslatorsWords译者序互联网的蓬勃发展引领我们进入一个数据超载的时代，电子商务和社交媒体的兴起使网络成为一个数据宝库。我们现在已经有足够的存储空间和处理能力，去应对以TB甚至PB计算的海量数据。

　　但是，数据并不是我们的目的，只有将其转化为对行动有指导意义的信息，才能真正体现其价值。在人们的不断摸索中，数据挖掘技术逐步成熟，成为大数据时代最炙手可热的领域之一。数据分析的重要性已无须多言，许多分析人员已经熟悉了经典的分析手段，如回归、聚类等，但这些方法并不能应对数据挖掘的所有问题，想要精通数据挖掘技术，就必须有更多的“法宝”，而这正是本书的目的。

　　本书的目标是向具有一定基础的数据分析人员介绍实践中最为常见而在一般数据挖掘书籍中又难以见到的技术与概念，用真实项目、在通用编程环境Python中介绍数据挖掘方法。对于每种方法，书中不仅有对概念的详细解说，还有程序实例、替代方法以及每种方法效能的评估技术，真正帮助读者“知其然，知其所以然”，从而迈向数据挖掘专家的道路。

　　在本书的翻译过程中，我们不仅见识了数据挖掘领域的博大精深，感叹于现代数据分析技术的快速发展，而且在浅显易懂的真实项目引导下，利用许多研究人员精心打造的“神器”，轻松地得到以前难以企及的结果。可以想象，认真阅读本书，读者在增长知识的同时，也将对精通数据挖掘充满信心，可能将其作为未来的一个工作方向。

　　本书的翻译工作主要由姚军完成，方翊、白龙、林耀成、陈霞、宁懿、谢志雄、陈志勇等也为翻译工作做出了贡献。由于译者水平所限，错误在所难免，请广大读者批评指教。

《数据的故事：从搜集到洞察的旅程》 在这信息爆炸的时代，数据如同无垠的海洋，蕴藏着无限的宝藏。然而，要从这片海洋中捞取有价值的珍珠，并非易事。它需要一套系统的方法、精妙的工具，以及一颗善于发现的眼睛。《数据的故事：从搜集到洞察的旅程》正是为每一个渴望驾驭数据、解锁其潜藏力量的你而准备的指南。 本书并非枯燥的技术手册，而是一场引人入胜的探险。我们将一起踏上从原始数据到深刻洞察的完整旅程，学习如何如同侦探般审视数据，如何如同艺术家般雕琢数据，最终如何如同智者般解读数据。我们不会被海量技术术语淹没，而是聚焦于理解数据背后的逻辑，掌握那些能够真正赋能你的核心概念与实用技巧。 第一篇：数据的源头——搜集与准备的艺术 旅程的开端，我们必须找到数据的源头，并将其打磨至可以使用。这一阶段，如同为一道美味佳肴准备食材，每一步都至关重要。 数据的广袤天地： 你将了解到数据是如何产生、存在于何方。从传统的数据库、传感器、日志文件，到社交媒体、网络爬虫、第三方API，我们将探索各种数据来源的特点与获取途径。理解不同类型数据的优劣势，有助于我们在项目初期就做出明智的选择。 挖掘的最初号角： 如何有效地获取数据是首要难题。本书将详细讲解数据采集的技术，包括但不限于： 网络爬虫的艺术： 学习如何使用Python（这里点到语言，但不深入具体实现，而是强调概念）构建强大的网络爬虫，从静态网页到动态交互式网站，都能游刃有余。我们将讨论爬虫的礼仪、伦理，以及如何应对反爬虫机制。 API的语言： 掌握如何与各种应用程序接口（API）交互，高效地从云服务、第三方平台获取结构化数据。理解RESTful API的基本原理，以及如何处理JSON、XML等数据格式。 数据库的深度挖掘： 了解不同类型的数据库（关系型、NoSQL），以及如何使用SQL查询语言（或其对应概念）从结构化数据中提取所需信息。 数据的“七十二变”： 原始数据往往“脏乱差”，充满缺失值、异常值、重复项，格式不统一。数据预处理是连接原始数据与分析模型的桥梁，也是决定分析成败的关键。我们将深入探讨： 清洁的智慧： 如何识别并处理缺失值？是填充（均值、中位数、众数、模型预测），还是删除？每种方法的适用场景是什么？ 异常的辨识： 如何检测并处理异常值？是基于统计学的方法（如Z-score、IQR），还是可视化手段？如何判断一个值是否真的“异常”？ 格式的统一： 如何将不同格式的数据（如日期、文本、数字）转化为统一、标准化的格式，以便后续分析？ 重复的消除： 如何有效地识别和删除重复记录，保证数据的准确性？ 特征工程的启蒙： 理解特征工程的意义——创建新的、更有信息量的特征，以提升模型性能。例如，如何从日期中提取星期几、月份；如何将文本信息转化为数值表示。 数据可视化的前奏： 在深入分析之前，通过可视化来初步了解数据是一个绝佳的起点。我们将介绍一些基础的可视化方法，帮助你快速把握数据的整体分布、变量关系等。 第二篇：揭示模式——数据分析的核心方法 数据准备就绪，我们便进入了揭示数据内在模式的阶段。这里，我们将学习各种分析工具和技术，如同拥有了一套多功能的探测器，能够深入数据的各个角落。 描述性统计的基石： 在深入挖掘之前，先用描述性统计来“认识”你的数据。我们将学习如何计算和解读： 集中趋势： 均值、中位数、众数，它们各自代表什么？何时应该侧重于哪一个？ 离散程度： 方差、标准差、极差，它们告诉我们数据的波动性。 分布的形态： 偏度、峰度，它们揭示了数据的形状，是否有倾向性或极端性。 探索性数据分析（EDA）的魔法： EDA是数据分析的灵魂。通过系统的探索，我们能够发现数据中的隐藏关系、异常模式以及潜在问题。本书将引导你掌握： 变量的剖析： 如何通过直方图、箱线图等分析单个变量的分布特征。 变量间的关系： 如何通过散点图、热力图、相关矩阵来探究变量之间的相关性，是线性还是非线性？ 分组分析的洞察： 如何通过分组聚合、箱线图等方式，比较不同群体之间数据的差异。 分类与聚类的艺术： 数据中的对象并非总是孤立的，它们常常可以被归为不同的类别或群体。 分类的奥秘： 理解分类模型的目的——根据已知标签预测新数据的类别。我们将介绍逻辑回归、决策树、支持向量机等基础分类算法的原理，以及它们的应用场景。 聚类的智慧： 理解聚类的目的——在没有预先标签的情况下，将相似的数据对象划分到一起。我们将学习K-Means等常用聚类算法，以及如何评估聚类结果。 回归的预测力量： 当我们想预测一个连续数值时，回归模型就派上了用场。 线性回归的本质： 学习如何建立线性模型来预测目标变量与一个或多个自变量之间的关系。理解回归系数的含义，以及如何评估模型的拟合优度（如R²）。 非线性回归的扩展： 了解何时需要使用多项式回归、Lasso、Ridge等更复杂的回归技术来捕捉非线性关系或处理多重共线性问题。 关联规则的发现： 在零售、推荐系统中，找出数据项之间的关联性至关重要。我们将学习如何使用Apriori等算法，发现“啤酒与尿布”式的有趣关联。 第三篇：洞察的升华——模型评估与结果解读 分析的结果是否可靠？洞察是否深刻？这需要严谨的模型评估和恰当的结果解读。 模型的“体检报告”： 如何评价一个模型的表现，而非仅仅看其“分数”？我们将深入了解： 分类模型的度量： 精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值，它们分别衡量了模型的哪些方面？如何根据业务场景选择合适的评估指标？ 回归模型的度量： 平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、决定系数（R²），它们如何反映模型的预测误差和解释力？ 避免“过拟合”的陷阱： 训练好的模型在未知数据上的表现往往不如在训练数据上。我们将学习如何识别和避免过拟合，例如： 交叉验证的威力： 理解K折交叉验证等技术，如何更鲁棒地评估模型性能。 正则化的作用： 了解L1和L2正则化如何约束模型复杂度，提升泛化能力。 模型的可解释性： 即使模型预测准确，我们也需要理解“为什么”它做出这样的预测。 特征重要性的揭示： 如何理解决策树、随机森林等模型中的特征重要性？ 模型行为的探究： 学习一些初步的可解释性技术，以理解模型如何根据输入特征做出决策。 洞察的“翻译官”： 分析结果最终需要转化为有意义的业务洞察。我们将讨论： 如何将统计结果转化为业务语言： 避免技术术语的堆砌，用清晰、简洁的语言向非技术人员解释发现。 故事化的呈现： 如何通过可视化、报告等形式，将数据分析的过程和结论，编织成一个引人入胜的故事。 行动的建议： 基于数据洞察，提出切实可行的业务改进建议。 第四篇：实战的磨砺——案例驱动的实践 理论终究要回归实践。在本书的最后，我们将通过一系列精心设计的案例，将前面学到的知识融会贯通，并在实际操作中得到检验。 真实场景的应用： 从市场营销中的客户分群，到金融领域的风险预测，从电商平台的商品推荐，到医疗健康的数据分析，我们将走进不同的行业，用数据解决实际问题。 循序渐进的挑战： 每个案例都会从数据搜集、预处理开始，逐步引导你完成数据分析、模型构建、评估和结果解读的全过程。 工具的灵活运用： 在案例中，我们将看到如何灵活运用各种数据分析工具和库（这里点到“库”，但不具体展开，强调其作为工具的角色），它们如何协同工作，帮助我们高效地完成任务。 思考与反思： 每个案例结束后，我们会引导你思考： 哪些方法取得了成功？原因是什么？ 过程中遇到了哪些挑战？如何克服的？ 如果换一种方法，结果会有什么不同？ 如何进一步优化分析过程或提升模型性能？ 《数据的故事：从搜集到洞察的旅程》是一段赋能之旅。它将帮助你建立起对数据的直觉，掌握分析的思维，并学会将这些能力转化为解决实际问题的强大力量。无论你是初入数据领域的探索者，还是希望深化技能的实践者，这本书都将是你不可或缺的伙伴。准备好，让我们一起，倾听数据无声的诉说，发掘其背后隐藏的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有一定Python基础，但对数据挖掘了解不深的读者，这本书无疑为我打开了一扇新世界的大门。它并没有上来就抛出深奥的理论，而是从最基本的数据处理讲起，比如缺失值填补、异常值检测、特征缩放等等，这些都是实际工作中不可或缺的步骤。我特别喜欢书中对聚类算法的讲解，比如K-Means和DBSCAN，以及如何选择合适的聚类数量。这些算法的原理清晰明了，而且书中提供了大量的代码示例，让我能够亲手实践，加深理解。这本书的逻辑性非常强，每个章节都建立在前一章节的基础上，使得学习过程顺畅自然。而且，作者在讲解过程中，始终强调“实践”的重要性，鼓励读者动手尝试，这对于培养数据挖掘能力至关重要。这本书让我从一个旁观者变成了一个参与者，让我能够真正地运用Python来分析和挖掘数据。

评分☆☆☆☆☆

我带着对数据分析的模糊兴趣开始翻阅这本书，一开始对那些复杂的数学公式和统计术语感到一丝畏惧。但很快，这本书的魅力就显现出来了。作者巧妙地将理论与实践相结合，用通俗易懂的语言解释了数据挖掘的整个流程。我最深刻的印象是关于数据可视化部分的讲解，它让我明白，一个好的可视化图表比枯燥的数字更能直观地揭示数据中的规律。书中提供的各种Python库的用法，例如`matplotlib`和`seaborn`，让我能够轻松地创建出精美的图表。此外，在模型评估这一环节，作者详细介绍了各种评估指标，并解释了它们在不同场景下的意义，这让我意识到，仅仅构建一个模型是不够的，如何准确地评估其性能同样至关重要。这本书的结构非常完整，从数据准备到模型部署，几乎涵盖了数据挖掘的每一个环节，为我提供了一个清晰的路线图，指引我如何一步步地解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感觉是：厚重且实用，知识点非常密集，但又因为作者的叙事方式而显得不那么枯燥。它不仅仅是罗列算法，更是在讲解如何将这些算法应用到实际问题中。我特别欣赏书中对于不同算法适用场景的分析，以及如何根据具体业务需求来选择最合适的方法。例如，在讲解分类算法时，作者对比了逻辑回归、决策树、支持向量机和集成方法（如随机森林和梯度提升），详细阐述了它们的优劣势和适用范围，这对于我这种在实际项目中经常纠结于选择哪种模型的人来说，简直是福音。而且，书中的案例非常贴近现实，涉及的领域也很广泛，从用户行为分析到金融风控，让我看到了数据挖掘在不同行业中的强大力量。虽然有些章节需要反复阅读和思考，但每一次回顾都能有新的体会，感觉自己的知识体系在不断完善。这本书确实需要投入时间和精力去消化，但绝对是值得的投资。

评分☆☆☆☆☆

这本书带来的启发是巨大的。它让我看到了数据背后隐藏的巨大潜力，并且为我提供了实现这一潜力的工具和方法。我一直对机器学习的模型训练和调优过程感到好奇，这本书在这方面的内容非常详实。作者不仅介绍了各种超参数调优的技术，如网格搜索和随机搜索，还深入讲解了交叉验证的重要性，以及如何避免过拟合和欠拟合。更让我惊喜的是，书中还涉及了一些更高级的主题，比如文本挖掘和时间序列分析，这些内容大大拓宽了我的视野。我尝试着将书中的一些技巧应用到我自己的项目中，效果非常显著。这本书的阅读体验是层层递进的，一开始可能觉得有些基础，但随着深入，你会发现越来越多的宝藏。它不仅仅是一本技术书籍，更是一本能够激发你探索未知、解决问题的启迪之书。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是Python数据挖掘领域的宝藏！我一直对数据驱动的决策很感兴趣，但又担心技术门槛太高。拿到这本书后，我惊喜地发现它用非常清晰易懂的方式介绍了数据挖掘的核心概念。从数据预处理的细致讲解，到各种监督和无监督学习算法的原理阐述，再到模型评估与优化的实践步骤，作者都做到了循序渐进，没有丝毫的跳跃感。特别是书中关于特征工程的部分，提供了很多实用的技巧和建议，让我能够更好地理解数据，挖掘出隐藏在其中的价值。我最喜欢的一点是，作者并没有止步于理论，而是结合了大量的Python代码示例，几乎涵盖了所有主流的数据挖掘库，比如`pandas`、`numpy`、`scikit-learn`等等。我跟着书中的例子一步步操作，真的感觉自己掌握了实际操作的技能。对于初学者来说，这本绝对是入门的绝佳选择，它为你打下了坚实的基础，让你能够自信地开始你的数据挖掘之旅。

评分☆☆☆☆☆

印刷还不错挺好

评分☆☆☆☆☆

书应该不错。一次性买太多书，目前还沒详看。希望看时能获益多多。先好评，再追评吧。

评分☆☆☆☆☆

书质量很不错，摸起来很舒服，挺好的，是正版。

评分☆☆☆☆☆

不错的书，孩子很喜欢！

评分☆☆☆☆☆

很好的书，快递很快，书很新

评分☆☆☆☆☆

不错了，活动价格便宜

评分☆☆☆☆☆

书不错，物流的速度很快。

评分☆☆☆☆☆

对里面的预测的章节有兴趣也好奇，加油(? •?_•?)?

评分☆☆☆☆☆

书很不错。快递速度真是太让人满意了。看完书再来评价书。