《python数据科学：技术详解与商业实践》配套脚本下载地址： https://pan.baidu.com/s/1Q3Di_JfiomLKiSDTcap4HQ 密码: up7w

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本书是一本集数据分析、数据挖掘、机器学习为一体，面向商业实战的养成式学习手册。为有志从事数据科学工作的读者提供系统化的学习路径，使读者掌握数据科学的理念、思路与分析步骤。本书力图淡化技术，对于方法的介绍也尽量避免涉及过多的数学内容，而且都辅以图形进行形象地展现。本书将不同算法看作功能各异的工具，比如用于煮饭的闷锅、用于炒菜的炒锅，每种工具的操作方式都应该遵循相应的说明书，因此对于每种算法我们强调其假设、适用条件与商业数据分析主题的匹配。我们在实践教学中发现，业务经验丰富和有较好商业模式理解能力的学员，在掌握数据科学的技能方面具有明显的优势。这主要是因为这类学员有较强的思辨能力和分析能力，学习的目的性和质量意识较强，不只是简单地模仿和套用数学公式，所以本书也注重对读者思辩能力和分析能力的培养。

使用说明:

1、软件环境为windows7、与Python 3.4-3.6 配套的anaconda,下载地址为https://www.anaconda.com/download/

2、建议解压压缩包后，放在D盘的根目录下

3、内容按照章节分别放在对应的文件夹中，其中以“chapter”开头，并以.py结尾的文件是调试无误的本章python脚本，使用anaconda提供的Spyder软件打开，其他以.py为后缀的为本章使用的由本书作者编写或测试过的非官方包。其他文档为数据。

4、文件夹“未更新的notebook脚本仅供参考”中的内容为Jupter Notebook的文档，里面的内容与.py结尾的文档内容基本一致，但是存在少量错误。提供该文档的目的是供读者可以直接看到以往运行结果。最简单的打开该文档的方式是把该文件夹直接拷贝到我的文档或桌面上，然后使用Jupter Notebook打开。Jupter Notebook的使用更为灵活，只要保证以.ipynb结尾的文档与数据和用到的非官方包在一个文件夹下即可。

5、解压缩后完整的文件夹内容如下，百度网盘在下载时会出现内容不完整，如果出现该情况，请再次下载

前言

第1章 数据科学家的武器库

1.1 数据科学的基本概念

1.2 数理统计技术

1.3 数据挖掘的技术与方法

1.4 描述性数据挖掘算法示例

1.5 预测性数据挖掘算法示例

第2章 Python概述

2.1 Python概述

2.2 Anaconda Python的安装、使用

第3章 数据科学的Python编程基础

3.1 Python的基本数据类型

3.2 Python的基本数据结构

3.3 Python的程序控制

3.4 Python的函数与模块

3.5 Pandas读取结构化数据

第4章 描述性统计分析与绘图

4.1 描述性统计进行数据探索

4.2 制作报表与统计制图

4.3 制图的步骤

第5章 数据整合和数据清洗

5.1 数据整合

5.2 数据清洗

5.3 RFM方法在客户行为分析上的运用

第6章 数据科学的统计推断基础

6.1 基本的统计学概念

6.2 假设检验与单样本t检验

6.3 双样本t检验

6.4 方差分析（分类变量和连续变量关系检验）

6.5 相关分析（两连续变量关系检验）

6.6 卡方检验（二分类变量关系检验）

第7章 客户价值预测：线性回归模型与诊断

7.1 线性回归

7.2 线性回归诊断

7.3 正则化方法

第8章 Logistic回归构建初始信用评级

8.1 Logistic回归的相关关系分析

8.2 Logistic回归模型及实现

8.3 Logistic回归的极大似然估计

8.4 模型评估

第9章 使用决策树进行初始信用评级

9.1 决策树概述

9.2 决策树算法

9.3 在Python中实现决策树

第10章 神经网络

10.1 神经元模型

10.2 单层感知器

10.3 BP神经网络

10.4 多层感知器的scikit-learn代码实现

第11章 分类器入门：最近邻域与朴素贝叶斯

11.1 KNN算法

11.2 朴素贝叶斯分类

第12章 高级分类器：支持向量机

12.1 线性可分与线性不可分

12.2 线性可分支持向量机

12.3 线性支持向量机与软间隔最大化

12.4 非线性支持向量机与核函数

12.5 使用支持向量机的案例

第13章 连续变量的特征选择与转换

13.1 方法概述

13.2 主成分分析

13.3 基于主成分的冗余变量筛选

13.4 因子分析

第14章 客户分群与聚类

14.1 聚类算法概述

14.2 聚类算法基本概念

14.3 聚类模型的评估

14.4 层次聚类

14.5 基于划分的聚类

14.6 基于密度的聚类

14.7 案例：通信客户业务使用偏好聚类

第15章 关联规则

15.1 关联规则

15.2 序列模式

第16章 排序模型的不平衡分类处理

16.1 不平衡分类概述

16.2 欠采样法

16.3 过采样法

16.4 综合采样法

16.5 在Python中实现不平衡分类处理

第17章 集成学习

17.1 集成学习概述

17.2 Bagging

17.3 Boosting

17.4 偏差（Bias）、方差（Variance）与集成方法

第18章 时间序列建模

18.1 认识时间序列

18.2 效应分解法时间序列分析

18.3 平稳时间序列分析ARMA模型

18.4 非平稳时间序列分析ARIMA模型

18.5 ARIMA方法建模总结

第19章 商业数据挖掘案例

19.1 个人贷款违约预测模型

19.2 慈善机构精准营销案例

19.3 旅游企业客户洞察案例

19.4 个人3C产品精准营销案例

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