具體描述
內容簡介
在本書中，你將深入許多數據挖掘中常被忽視的領域，包括關聯規則挖掘、實體匹配、網絡挖掘、情緒分析、命名實體識彆、文本摘要、主題建模和異常檢測。對於每種數據挖掘技術，我們將在比較解決每種問題所用的各種策略之前，研究目前新的佳實踐。然後，將用來自軟件工程領域的實際數據，實現示例解決方案，並學習理解和解讀所得結果的方法。
目錄
譯者序
關於審稿人
前言
第1章 擴展你的數據挖掘工具箱1
1.1 什麼是數據挖掘2
1.2 如何進行數據挖掘4
1.2.1 Fayyad等人的KDD過程4
1.2.2 韓傢煒等人的KDD過程4
1.2.3 CRISP-DM過程5
1.2.4 六步過程6
1.2.5 哪一種數據挖掘方法最好6
1.3 在數據挖掘中使用哪些技術7
1.4 如何建立數據挖掘工作環境9
1.5 小結14
第2章 關聯規則挖掘16
2.1 什麼是頻繁項集16
2.1.1 都市傳奇“尿布與啤酒”17
2.1.2 頻繁項集挖掘基礎知識18
2.2 邁嚮關聯規則19
2.2.1 支持度20
2.2.2 置信度20
2.2.3 關聯規則21
2.2.4 包含數據的示例21
2.2.5 附加值—修復計劃中的漏洞22
2.2.6 尋找頻繁項集的方法24
2.3 項目—發現軟件項目標簽中的關聯規則25
2.4 小結38
第3章 實體匹配39
3.1 什麼是實體匹配40
3.1.1 數據閤並42
3.1.2 匹配技術45
3.1.3 基於屬性的相似度匹配45
3.1.4 屬性匹配方法46
3.1.5 利用不相交數據集48
3.1.6 基於上下文的相似度匹配48
3.1.7 基於機器學習的實體匹配49
3.1.8 實體匹配技術的評估50
3.2 實體匹配項目53
3.2.1 軟件項目匹配的難度53
3.2.2 兩個例子53
3.2.3 根據項目名稱匹配55
3.2.4 根據人名匹配55
3.2.5 根據URL匹配55
3.2.6 按照主題和描述關鍵詞匹配56
3.2.7 數據集57
3.2.8 代碼58
3.2.9 結果63
3.3 小結66
第4章 網絡分析68
4.1 什麼是網絡68
4.2 網絡計量71
4.2.1 網絡的度數71
4.2.2 網絡直徑72
4.2.3 網絡中的通路、路徑和跡72
4.2.4 網絡的成分73
4.2.5 圖的中心性73
4.3 圖數據的錶示76
4.3.1 鄰接矩陣76
4.3.2 邊錶和鄰接錶77
4.3.3 圖數據結構之間的差彆77
4.3.4 將數據導入圖結構中78
4.4 真實項目84
4.4.1 探索數據84
4.4.2 生成網絡文件89
4.4.3 以網絡的形式理解數據91
4.5 小結107
第5章 文本情緒分析109
5.1 什麼是情緒分析110
5.2 情緒分析基礎知識111
5.2.1 觀點的結構111
5.2.2 文檔級和句子級分析112
5.2.3 觀點的重要特徵113
5.3 情緒分析算法114
5.4 情緒挖掘應用116
5.4.1 項目動機117
5.4.2 數據準備117
5.4.3 聊天消息的數據分析120
5.4.4 電子郵件消息的數據分析124
5.5 小結130
第6章 文本中的命名實體識彆131
6.1 為什麼尋找命名實體？131
6.2 命名實體識彆技術134
6.3 NER係統的構建與評估137
6.3.1 NER和部分匹配137
6.3.2 處理部分匹配138
6.4 命名實體識彆項目140
6.5 小結149
第7章 自動化文本摘要150
7.1 什麼是自動化文本摘要151
7.2 文本摘要工具151
7.2.1 使用NTLK的簡單文本摘要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 小結163
第8章 文本中的主題建模164
8.1 什麼是主題建模164
8.2 潛在狄利剋雷分配166
8.3 Gensim主題建模167
8.3.1 理解Gensim LDA主題169
8.3.2 理解Gensim LDA的遍數170
8.3.3 對新文檔應用Gensim LDA模型172
8.3.4 序列化Gensim LDA對象172
8.4 用於更大項目的Gensim LDA174
8.5 小結176
第9章 挖掘數據異常178
9.1 什麼是數據異常178
9.1.1 缺失數據179
9.1.2 修復缺失數據181
9.1.3 數據錯誤184
9.1.4 離群值186
9.2 小結194
前言/序言
Preface前言過去十年，數據存儲變得更便宜，硬件變得更快，算法上也有瞭引人注目的進步，這一切為數據科學的快速興起鋪平瞭道路，並推動其發展成為計算領域最重要的機遇。雖然“數據科學”一詞可以包含從數據清理、數據存儲到用圖形圖錶可視化數據的所有環節，但該領域最重要的收獲是發明瞭智能、精密的數據分析算法。使用計算機尋找大量數據中埋藏的有趣模式稱為數據挖掘，這一領域包含瞭數據庫係統、統計學和機器學習等課題。
現在，軟件開發人員可以找到數十種齣色的數據挖掘和機器學習書籍，從而瞭解這一領域的所有最新進展。大部分這類書籍都有一個共同點，即它們都涵蓋瞭尋找數據中模式的少數經過檢驗的方法：分類、聚類、決策樹和迴歸。當然，這些方法對於任何數據挖掘人員都是非常重要的，它們的流行正是因為其有效性。但是，這幾種技術並不是全部。數據挖掘是一個豐富多彩的領域，包括數十種發現模式並做齣預測的技術。真正的數據挖掘大師應該在工具箱中放入許多工具，而不隻是少數幾種。因此，本書的使命是介紹一些通常僅在學校課本中齣現的、鮮為人知的數據挖掘概念。
本書使用Python編程語言和基於項目的方法介紹多種常被忽視的數據挖掘概念，如關聯規則、實體匹配、網絡分析、文本挖掘和異常檢測等。每章都全麵闡述某種特定數據挖掘技術的基礎知識，提供替代方案以評估其有效性，然後用真實的數據實現該技術。
專注於實際數據是本書不同於其他數據挖掘書籍的一個特徵。為瞭驗證我們是否掌握瞭某個概念，判斷方法是看我們能否將某種方法應用於新的未知問題。對我們來說，這意味著將每種數據挖掘方法應用到一個新的問題領域或者新的數據集。強調真實數據還意味著，我們的結果可能不總像預先製作的示例數據集那樣清晰。因此，每一章都包含對如何精密地評估方法的討論。得到的結果是否有意義？結果意味著什麼？如何改善這些結果？所以，在許多方麵，本書包含瞭其他一些數據挖掘書籍遺漏的知識。如果你想用一組有趣但常被忽視的技術補充日益增長的數據挖掘工具箱，那麼學習我們介紹的特定主題，以及在每個章節中的應用方法。
本書主要內容第1章簡單介紹數據挖掘領域，在該章中，我們特彆注意數據挖掘與類似主題（如機器學習和數據科學）的關係。還迴顧瞭許多不同的數據挖掘方法，討論它們的各種優點和缺點。這些基礎知識對我們過渡到本書的其他章節很重要，後續的章節更偏重技術，專注於特定數據挖掘工具的應用。
第2章介紹我們的第一個數據挖掘工具：挖掘一組同時齣現的項目，這有時候被稱為頻繁項集。這裏擴展瞭對頻繁項集挖掘的理解，包含關聯規則的挖掘，並且學習如何評估所找到的規則是否有益。為瞭將知識用於實踐，在該章的最後我們實施瞭一個小項目，尋找選擇用來描述大量軟件項目的關鍵詞中的關聯規則。
第3章的重點是找齣看上去稍有不同但實際上相同的匹配數據元素對。學習如何通過使用數據屬性，確定兩個項目是否實際上是同一迴事。在該章的最後，我們實施一個實體匹配項目，尋找從一個托管服務轉移到另一個托管服務中的軟件項目，即使該項目的名稱和其他重要屬性已經改變。
第4章是網絡或者圖形分析的教程，這兩種分析用於描述各種相互聯係的實體組之間的關係。我們研究各種類型的網絡，學習描述和計量它們的方法。然後，將學習到的知識投入實踐，描述一個軟件開發人員網絡是如何隨時間而變化的。
第5章是本書4個文本挖掘章節中的第一個。該章簡單介紹瞭發展中的文本情緒分析領域。比較情緒挖掘的各種方法並學習結果的評估手段之後，我們實踐使用機器學習分類器來確定一組軟件開發人員聊天記錄和電子郵件記錄中的情緒。
第6章是關於尋找文本中閤適名詞和名稱的。我們花費一些時間，學習這一任務的用途，瞭解為什麼尋找命名實體有時候比看上去更加睏難。在該章的最後，我們在各種不同類型的實際文本（包括電子郵件、聊天記錄和董事會會議紀要）上實現瞭一個命名實體識彆係統。在實現過程中，我們應用瞭不同的技術以量化結果的成敗。
第7章介紹多種自動創建濃縮的文本摘要的策略。該章強調摘要提取工具，這種工具用來找齣文本樣本中最重要的句子。為此，我們試驗瞭3種實現這一目標的不同工具，測試摘要方法並瞭解它們之間的差異。在介紹瞭每種工具之後，我們嘗試提取同一組文本文檔的摘要，並對比結果。
第8章說明如何使用軟件工具揭示給定文本中存在的主題或者概念。我們可以訓練一個計算機程序，推斷大量文本中存在的主題嗎？在一係列試驗中，我們學習使用常見的主題建模庫揭示軟件開發人員電子郵件中存在的主題，以及這些主題如何隨時間推移而變化。
第9章中我們學習如何使用數據挖掘和統計技術改善自己的數據挖掘過程。雖然本書的其他章節都在尋找數據中不同類型的模式，但該章將重點放在尋找異常或者不匹配特定模式的數據。不管這是因為數據是空白、遺漏還是怪異的，本章都提供瞭尋找或者修復這類數據並使剩餘數據可以被更有效挖掘的策略。
閱讀準備為瞭完成本書中的項目，你需要Python3.5或者更高版本。我建議使用AnacondaPython，但是隻要包含如下程序包，任何Python分發版本都是可行的：Numpy、MatPlotlib、NetworkX、PyMySQL、Gensim和NTLK。第1章會簡單介紹Python的安裝和以上程序庫，此後，每次使用一個程序庫，我們將同時安裝或者升級它。
因為數據挖掘明顯是以數據為中心的，而且我們使用的數據集有時候很大，需要某種持久化數據存儲，所以本書選擇在一個關係數據庫係統上實現一些數據挖掘算法。我們選擇MySQL實現這一目標，因為這是一個成熟、容易下載和安裝的基礎設施。第2章和第3章都使用MySQL與內存密集型算法搭配。同時，本書還在第9章中的某些例子裏使用瞭MySQL，但是沒有MySQL也可以完成該章的學習。
讀者人群如果你為瞭精通數據挖掘而選擇書籍，那麼可能已經熟悉瞭數據分析的基礎知識，可能試驗過迴歸、決策樹、分類和聚類分析等機器學習技術；如果你有一定的Python經驗，理解基本的關係數據庫術語，對統計學基礎有所瞭解，能夠理解有監督與無監督機器學習技術的基本工作原理，那麼就已經為本書的閱讀做好瞭準備。讓我們從你已有的知識入手，學習更加不同尋常的數據挖掘策略吧！
本書約定在本書中，你將發現許多區分不同信息的文本格式。下麵是這些格式的一些例子及對其意義的解釋。
下麵是一個代碼塊的示例：
任何命令輸入或者輸齣使用如下格式：
錶示警告或者重要說明。
錶示提示和技巧。
下載示例代碼你可以在www.packtpub.com上用自己的賬戶下載示例代碼文件。如果在其他地方購買本書，可以訪問www.packtpub.com/support注冊，這些文件將直接用電子郵件發送給你。
你也可以訪問華章圖書官網www.hzbook.com，通過注冊並登錄個人賬號，下載本書的源代碼。
TheTranslatorsWords譯者序互聯網的蓬勃發展引領我們進入一個數據超載的時代，電子商務和社交媒體的興起使網絡成為一個數據寶庫。我們現在已經有足夠的存儲空間和處理能力，去應對以TB甚至PB計算的海量數據。
但是，數據並不是我們的目的，隻有將其轉化為對行動有指導意義的信息，纔能真正體現其價值。在人們的不斷摸索中，數據挖掘技術逐步成熟，成為大數據時代最炙手可熱的領域之一。數據分析的重要性已無須多言，許多分析人員已經熟悉瞭經典的分析手段，如迴歸、聚類等，但這些方法並不能應對數據挖掘的所有問題，想要精通數據挖掘技術，就必須有更多的“法寶”，而這正是本書的目的。
本書的目標是嚮具有一定基礎的數據分析人員介紹實踐中最為常見而在一般數據挖掘書籍中又難以見到的技術與概念，用真實項目、在通用編程環境Python中介紹數據挖掘方法。對於每種方法，書中不僅有對概念的詳細解說，還有程序實例、替代方法以及每種方法效能的評估技術，真正幫助讀者“知其然，知其所以然”，從而邁嚮數據挖掘專傢的道路。
在本書的翻譯過程中，我們不僅見識瞭數據挖掘領域的博大精深，感嘆於現代數據分析技術的快速發展，而且在淺顯易懂的真實項目引導下，利用許多研究人員精心打造的“神器”，輕鬆地得到以前難以企及的結果。可以想象，認真閱讀本書，讀者在增長知識的同時，也將對精通數據挖掘充滿信心，可能將其作為未來的一個工作方嚮。
本書的翻譯工作主要由姚軍完成，方翊、白龍、林耀成、陳霞、寜懿、謝誌雄、陳誌勇等也為翻譯工作做齣瞭貢獻。由於譯者水平所限，錯誤在所難免，請廣大讀者批評指教。
用戶評價
這本書帶來的啓發是巨大的。它讓我看到瞭數據背後隱藏的巨大潛力，並且為我提供瞭實現這一潛力的工具和方法。我一直對機器學習的模型訓練和調優過程感到好奇，這本書在這方麵的內容非常詳實。作者不僅介紹瞭各種超參數調優的技術，如網格搜索和隨機搜索，還深入講解瞭交叉驗證的重要性，以及如何避免過擬閤和欠擬閤。更讓我驚喜的是，書中還涉及瞭一些更高級的主題，比如文本挖掘和時間序列分析，這些內容大大拓寬瞭我的視野。我嘗試著將書中的一些技巧應用到我自己的項目中，效果非常顯著。這本書的閱讀體驗是層層遞進的，一開始可能覺得有些基礎，但隨著深入，你會發現越來越多的寶藏。它不僅僅是一本技術書籍，更是一本能夠激發你探索未知、解決問題的啓迪之書。
評分這本書簡直是Python數據挖掘領域的寶藏！我一直對數據驅動的決策很感興趣，但又擔心技術門檻太高。拿到這本書後，我驚喜地發現它用非常清晰易懂的方式介紹瞭數據挖掘的核心概念。從數據預處理的細緻講解，到各種監督和無監督學習算法的原理闡述，再到模型評估與優化的實踐步驟，作者都做到瞭循序漸進，沒有絲毫的跳躍感。特彆是書中關於特徵工程的部分，提供瞭很多實用的技巧和建議，讓我能夠更好地理解數據，挖掘齣隱藏在其中的價值。我最喜歡的一點是，作者並沒有止步於理論，而是結閤瞭大量的Python代碼示例，幾乎涵蓋瞭所有主流的數據挖掘庫，比如`pandas`、`numpy`、`scikit-learn`等等。我跟著書中的例子一步步操作，真的感覺自己掌握瞭實際操作的技能。對於初學者來說，這本絕對是入門的絕佳選擇，它為你打下瞭堅實的基礎，讓你能夠自信地開始你的數據挖掘之旅。
評分這本書給我的整體感覺是：厚重且實用，知識點非常密集，但又因為作者的敘事方式而顯得不那麼枯燥。它不僅僅是羅列算法，更是在講解如何將這些算法應用到實際問題中。我特彆欣賞書中對於不同算法適用場景的分析，以及如何根據具體業務需求來選擇最閤適的方法。例如，在講解分類算法時，作者對比瞭邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機和集成方法（如隨機森林和梯度提升），詳細闡述瞭它們的優劣勢和適用範圍，這對於我這種在實際項目中經常糾結於選擇哪種模型的人來說，簡直是福音。而且，書中的案例非常貼近現實，涉及的領域也很廣泛，從用戶行為分析到金融風控，讓我看到瞭數據挖掘在不同行業中的強大力量。雖然有些章節需要反復閱讀和思考，但每一次迴顧都能有新的體會，感覺自己的知識體係在不斷完善。這本書確實需要投入時間和精力去消化，但絕對是值得的投資。
評分我帶著對數據分析的模糊興趣開始翻閱這本書，一開始對那些復雜的數學公式和統計術語感到一絲畏懼。但很快，這本書的魅力就顯現齣來瞭。作者巧妙地將理論與實踐相結閤，用通俗易懂的語言解釋瞭數據挖掘的整個流程。我最深刻的印象是關於數據可視化部分的講解，它讓我明白，一個好的可視化圖錶比枯燥的數字更能直觀地揭示數據中的規律。書中提供的各種Python庫的用法，例如`matplotlib`和`seaborn`，讓我能夠輕鬆地創建齣精美的圖錶。此外，在模型評估這一環節，作者詳細介紹瞭各種評估指標，並解釋瞭它們在不同場景下的意義，這讓我意識到，僅僅構建一個模型是不夠的，如何準確地評估其性能同樣至關重要。這本書的結構非常完整，從數據準備到模型部署，幾乎涵蓋瞭數據挖掘的每一個環節，為我提供瞭一個清晰的路綫圖，指引我如何一步步地解決實際問題。
評分作為一名有一定Python基礎，但對數據挖掘瞭解不深的讀者，這本書無疑為我打開瞭一扇新世界的大門。它並沒有上來就拋齣深奧的理論，而是從最基本的數據處理講起，比如缺失值填補、異常值檢測、特徵縮放等等，這些都是實際工作中不可或缺的步驟。我特彆喜歡書中對聚類算法的講解，比如K-Means和DBSCAN，以及如何選擇閤適的聚類數量。這些算法的原理清晰明瞭，而且書中提供瞭大量的代碼示例，讓我能夠親手實踐，加深理解。這本書的邏輯性非常強，每個章節都建立在前一章節的基礎上，使得學習過程順暢自然。而且，作者在講解過程中，始終強調“實踐”的重要性，鼓勵讀者動手嘗試，這對於培養數據挖掘能力至關重要。這本書讓我從一個旁觀者變成瞭一個參與者，讓我能夠真正地運用Python來分析和挖掘數據。
評分此用戶未填寫評價內容
評分還沒看 感覺很不錯
評分彩色印刷就完美瞭，內容豐富，很好的一本書
評分非常好，一直在京東買圖書，希望有優惠
評分嗯嗯，活動買的。挺喜歡的
評分書應該不錯。一次性買太多書，目前還沒詳看。希望看時能獲益多多。先好評，再追評吧。
評分買完瞭，比想象中頁數少很多。
評分不錯的書，好好學習，湊滿10個字
評分首先物流速度賊快，前一天四點下單，第二天上午10點左右就到瞭，包裝很好，可以看起來學起來瞭，fighting?
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