Python大数据机器实战

《python大数据分析与挖掘案例实战》课程教学大纲课程代码：学分：6学时：96（其中：讲课学时：71 实践或实验学时：25 ）先修课程：数学分析、高等代数、概率统计、金融基础知识、Python程序设计基础、Python 大数据分析与挖掘基础适用专业：信息与计算科学建议教材：黄恒秋主编.Python大数据分析与挖掘实战(微课版)[M]. 北京：人民邮电出版社.2019.开课系部：数学与计算机科学学院一、课程的性质与任务课程性质：专业方向选修课。

课程任务：大数据时代，数据成为决策最为重要的参考之一，数据分析行业迈入了一个全新的阶段。

通过学习本课程，使得学生在掌握Python科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模、机器学习与深度学习等基本技能基础上，进一步地扩展应用到金融、地理信息、交通、文本、图像、GUI应用开发等实际问题或具体领域。

本课程为Python在大数据常见领域的具体应用，也是Python在职业技能的重要组成部分，从而使得学生具备一定的行业应用背景及就业技能。

二、课程的基本内容及要求本课程教学时数为96学时，6学分；实验25学时,1.56学分。

第7章基于财务与交易数据的量化投资分析1.课程教学内容：（1）上市公司综合评价、优质股票选择、量化投资等基本概念；（2）基于总体规模与效率指标的主成分分析综合评价方法；（3）股票技术指标分析及程序计算（4）数据预处理及训练、测试样本划分、逻辑回归模型应用（5）量化投资策略设计实现及结果分析。

2.课程的重点、难点：（1）重点：业务数据理解、指标数据的选择、预处理、程序实现；（2）难点：业务数据理解、模型的理解、场景应用。

3.课程教学要求：（1）了解上市公司综合评价的基本概念及模型、股票技术分析指标概念及计算方法；（2）理解业务数据、指标数据选取、预处理、量化投资设计的基本原理、原则及流程；（3）掌握指标数据选取、预处理、程序实现、量化投资策略设计实现的全部流程。

Python机器学习经典案例Python机器学习经典案例随着大数据时代的到来，机器学习逐渐成为了热门的话题。

在机器学习领域，Python是一种十分受欢迎的编程语言之一，得益于其开源性、灵活性等特点，Python在机器学习领域被广泛应用。

本文将介绍几个Python机器学习经典案例，以此为大家提供参考和学习。

案例1：KNN分类器在Iris数据集上的应用工欲善其事，必先利其器。

在开始介绍Python机器学习案例前，我们需要先了解一下几个Python机器学习工具：- Numpy：用于处理大型数组和矩阵、支持数学运算、逻辑运算等。

- Pandas：用于数据操作和数据分析，可以读取各种格式的数据文件。

- Matplotlib：用于制作图表，展示数据结果。

- Scikit-learn（sklearn）：Python机器学习库之一，包含机器学习中的各种算法和工具函数。

接下来我们以Iris数据集为例，介绍如何使用Python机器学习库中的KNN分类器进行数据分类。

Iris数据集是一个经典的数据集，它包含了三种鸢尾花（Iris Setosa、Iris Versicolour、Iris Virginica）的花萼和花瓣长度和宽度共四个属性，共计150条数据。

我们需要利用这些数据，训练出一个KNN分类器，用于预测新鲜的未知鸢尾花属于哪一类。

以下是我们的代码实现：```pythonimport numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn import datasets#加载鸢尾花数据集iris = datasets.load_iris()#将数据集和标签拆分开来x = iris.data[:, :4]y = iris.target#数据分割x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2)#训练分类器kNN = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)kNN.fit(x_train, y_train)#预测并计算准确率y_pred = kNN.predict(x_test)acc = np.mean(y_pred == y_test) * 100print("Accuracy：{:.2f}%".format(acc))```通过运行以上代码我们可以得到一个精度为96.67%的结果，说明这个测试集的预测结果非常准确。

python大数据分析与机器学习商业案例实战技术发展迅猛，大数据和机器学习也变得越来越重要。

这些新技术的发展带来了新的商业案例，有助于公司发展和创造新的商业价值。

为了更好地利用大数据和机器学习，Python语言作为一种有力的工具，受到越来越多公司和组织的青睐。

《Python大数据分析与机器学习商业案例实战》的出版为此提供了一个重要的参考。

本书共分为七部分，全面而深入地介绍了大数据和机器学习的基本概念、Python语言的基础、数据分析的处理过程、数据可视化的工具、以及机器学习的算法和模型应用。

书中提供了许多精心挑选的商业案例，详细讲解了如何开发和实施大数据分析和机器学习的方案，以及如何利用Python语言来实现它们。

首先，书中介绍了大数据和机器学习的基本概念，包括数据挖掘、机器学习、大数据分析等，让读者能够更好地了解这些概念，为进入后面的内容作准备。

接下来，书中介绍了Python语言的基础知识，让读者能够掌握Python的基本语法和特性。

其次，书中介绍了数据分析的整个处理过程，以及如何采用Python完成数据分析任务。

例如，介绍如何使用Python生成数据视图、绘制分类曲线以及聚类分析等，以实现数据挖掘。

再次，书中介绍了各类数据可视化工具的使用，以及如何利用数据可视化发现新的价值。

最后，书中介绍了如何使用机器学习算法和模型来解决问题，并利用Python语言实现它们的应用。

书中还提供了许多相关的示例，帮助读者更好地理解这些知识和技术。

《Python大数据分析与机器学习商业案例实战》是一本值得推荐的参考书，它通过实例和案例让读者能够深入了解大数据分析和机器学习的原理，以及如何使用Python语言来操作。

本书的内容丰富，写得精细，是大数据和机器学习的强大武器，可以帮助公司更好地发掘数据的价值，创造新的商业价值。

Python中的数据挖掘实战案例数据挖掘是一门应用于发现有用信息的过程，它利用计算机科学和统计学的方法来分析大量数据。

而Python作为一种强大的编程语言，在数据挖掘领域也被广泛应用。

本文将介绍几个Python中的数据挖掘实战案例，展示其在不同领域的应用。

案例一：用户推荐系统推荐系统是一种数据挖掘技术，它根据用户的历史行为、兴趣等信息，为用户提供个性化的推荐。

Python中的机器学习库如scikit-learn和TensorFlow提供了强大的工具，可以用来构建和训练用户推荐系统。

比如，在电子商务网站中，我们可以通过分析用户的购买记录和浏览行为，使用Python实现一个基于内容的推荐系统，向用户推荐与其兴趣相关的商品或服务。

案例二：文本情感分析文本情感分析是指通过对文本进行处理和分析，从中提取出文本背后的情感色彩。

Python中的自然语言处理库如NLTK和spaCy提供了用于处理和分析文本的工具和算法。

比如，在社交媒体中，我们可以使用Python实现一个文本情感分析系统，根据用户在社交媒体上的发帖内容和评论，判断其情感倾向，从而进行舆情监控和情感分析。

案例三：图像识别图像识别是一种将图像中的对象或场景进行分类和识别的技术。

Python中的深度学习库如Keras和PyTorch提供了用于构建和训练图像识别模型的工具和算法。

比如，在人脸识别领域，我们可以使用Python实现一个人脸识别系统，通过对图像中的人脸进行分析和识别，实现自动化的身份认证和安全监控。

案例四：时序数据分析时序数据是指按照时间顺序排列的数据集合，如股票价格、气象数据等。

Python中的时间序列库如pandas和statsmodels提供了用于处理和分析时序数据的工具和算法。

比如，在金融领域，我们可以使用Python实现一个时序数据分析系统，对股票价格数据进行分析和预测，从而辅助投资决策和风险管理。

以上仅是Python中数据挖掘实战案例的一个简要介绍。

Python中的大数据处理实战案例随着信息技术的快速发展，大数据已成为当今社会中一个重要的资源。

在处理大数据时，Python作为一种高级编程语言，被广泛应用于数据分析和处理领域。

本文将介绍几个Python中实践大数据处理的案例，以帮助读者更好地了解并运用Python进行大数据处理。

一、数据清洗与预处理大数据处理的第一步是数据清洗与预处理。

Python提供了许多功能强大的工具和库，例如pandas和numpy，可以帮助我们对数据进行清洗和预处理。

下面是一个数据清洗的案例。

案例一：缺失数据处理假设我们有一个包含学生信息的数据集，其中某些学生的成绩数据缺失。

我们可以使用pandas库中的dropna()函数删除缺失数据的行，或者使用fillna()函数填充缺失数据。

```pythonimport pandas as pd# 读取包含学生信息的数据集df = pd.read_csv('students.csv')# 删除缺失数据的行clean_df = df.dropna()# 填充缺失数据filled_df = df.fillna(0)```二、数据分析与可视化在大数据处理过程中，数据分析和可视化是不可或缺的环节。

Python提供了多个库和工具，如matplotlib和seaborn，可以用于数据分析和可视化。

下面是一个数据可视化的案例。

案例二：销售数据分析假设我们有一个包含销售数据的数据集，我们可以使用matplotlib 库绘制一些常见的图表，如折线图、柱状图和散点图，以展示销售情况。

```pythonimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 读取包含销售数据的数据集df = pd.read_csv('sales.csv')# 统计每个月的销售额monthly_sales = df.groupby('Month')['Sales'].sum()# 绘制折线图plt.plot(monthly_sales.index, monthly_sales.values) plt.xlabel('Month')plt.ylabel('Sales')plt.title('Monthly Sales')plt.show()# 绘制柱状图plt.bar(monthly_sales.index, monthly_sales.values) plt.xlabel('Month')plt.ylabel('Sales')plt.title('Monthly Sales')plt.show()# 绘制散点图plt.scatter(df['Price'], df['Sales'])plt.xlabel('Price')plt.ylabel('Sales')plt.title('Price vs Sales')plt.show()```三、机器学习与大数据处理在大数据处理中，机器学习是一个重要的技术手段。

第4章pandas进阶教案课程名称：Python机器学习编程与实战课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时（其中理论36学时，实验28学时）总学分：4.0学分本章学时：8学时一、材料清单（1）《Python机器学习编程与实战》教材。

（2）配套PPT。

（3）数据（4）代码（5）引导性提问。

（6）探究性问题。

（7）拓展性问题。

二、教学目标与基本要求1.教学目标介绍文本文件，Excel数据和数据库数据三种常用的数据读取与写入方式。

介绍DataFrame的常用描述性统计分析方法。

介绍时间序列的移动窗口方法。

剖析分组聚合方法groupby的原理，用法和三种分组计算方法。

展现透视表与交叉表的制作方法。

介绍缺失值与重复数据的检测和处理方法。

介绍连续型数据离散化的方法和类别型数据的哑变量处理方法。

为使用pandas进行机器学习中的数据准备工作打下基础。

2.基本要求（1）掌握常见的数据读写方式。

（2）掌握常用的描述性统计分析方法。

（3）掌握移动窗口的方法。

（4）掌握分组聚合的原理与方法。

（5）掌握透视表与交叉表的制作。

（6）掌握缺失值与重复数据的检测和处理方法。

（7）掌握连续型数据离散化的方法。

（8）掌握哑变量处理类别型数据的方法。

三、问题1.引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。

（1）常见的结构化数据读取方式有哪些？（2）常见的描述性统计分析指标有哪些？（3）Excel透视表如何制作？2.探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。

或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。

（1）读取数据库数据为什么需要别的库？（2）重复值是否一定要处理？（3）以百万级的数据为例，Excel制作透视表和Python制作透视表哪个速度更快？3.拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。