數(shù)據(jù)科學(xué)實戰(zhàn)手冊（第2版）

第 1章　準(zhǔn)備數(shù)據(jù)科學(xué)環(huán)境 1
1．1 理解數(shù)據(jù)科學(xué)管道 2
1．1．1 操作流程 2
1．1．2 工作原理 3
1．2 在Windows、Mac OS X和Linux上安裝R 4
1．2．1 準(zhǔn)備工作 4
1．2．2 操作流程 4
1．2．3 工作原理 6
1．3 在R和RStudio中安裝擴(kuò)展包 6
1．3．1 準(zhǔn)備工作 6
1．3．2 操作流程 6
1．3．3 工作原理 8
1．3．4 更多內(nèi)容 8
1．4 在Linux和Mac OS X上安裝Python 9
1．4．1 準(zhǔn)備工作 9
1．4．2 操作流程 9
1．4．3 工作原理 9
1．5 在Windows上安裝Python 10
1．5．1 操作流程 10
1．5．2 工作原理 11
1．6 在Mac OS X和Linux上安裝Python數(shù)據(jù)庫 11
1．6．1 準(zhǔn)備工作 11
1．6．2 操作流程 12
1．6．3 工作原理 12
1．6．4 更多內(nèi)容 13
1．7 安裝更多Python包 13
1．7．1 準(zhǔn)備工作 14
1．7．2 操作流程 14
1．7．3 工作原理 15
1．7．4 更多內(nèi)容 15
1．8 安裝和使用virtualenv 15
1．8．1 準(zhǔn)備工作 16
1．8．2 操作流程 16
1．8．3 工作原理 18
1．8．4 更多內(nèi)容 18
第 2章　基于R的汽車數(shù)據(jù)可視化分析 19
2．1 簡介 19
2．2 獲取汽車燃料效率數(shù)據(jù) 20
2．2．1 準(zhǔn)備工作 20
2．2．2 操作流程 20
2．2．3 工作原理 21
2．3 為你的第 一個分析項目準(zhǔn)備好R 21
2．3．1 準(zhǔn)備工作 21
2．3．2 操作流程 21
2．3．3 更多內(nèi)容 22
2．4 將汽車燃料效率數(shù)據(jù)導(dǎo)入R 22
2．4．1 準(zhǔn)備工作 22
2．4．2 操作流程 22
2．4．3 工作原理 24
2．4．4 更多內(nèi)容 24
2．5 探索并描述燃料效率數(shù)據(jù) 25
2．5．1 準(zhǔn)備工作 25
2．5．2 操作流程 25
2．5．3 工作原理 27
2．5．4 更多內(nèi)容 28
2．6 分析汽車燃料效率數(shù)據(jù)隨時間的變化情況 29
2．6．1 準(zhǔn)備工作 29
2．6．2 操作流程 29
2．6．3 工作原理 37
2．6．4 更多內(nèi)容 38
2．7 研究汽車的品牌和型號 38
2．7．1 準(zhǔn)備工作 39
2．7．2 操作流程 39
2．7．3 工作原理 41
2．7．4 更多內(nèi)容 41
第3章　基于Python的稅收數(shù)據(jù)應(yīng)用導(dǎo)向分析 42
3．1 簡介 42
3．2 高收入數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)備工作 44
3．2．1 準(zhǔn)備工作 44
3．2．2 操作流程 44
3．2．3 工作原理 45
3．3 導(dǎo)入并探索性地分析世界高收入數(shù)據(jù)集 45
3．3．1 準(zhǔn)備工作 45
3．3．2 操作流程 45
3．3．3 工作原理 51
3．3．4 更多內(nèi)容 52
3．4 分析并可視化美國高收入數(shù)據(jù) 53
3．4．1 準(zhǔn)備工作 53
3．4．2 操作流程 53
3．4．3 工作原理 59
3．5 進(jìn)一步分析美國高收入群體 60
3．5．1 準(zhǔn)備工作 60
3．5．2 操作流程 60
3．5．3 工作原理 64
3．6 使用Jinja2匯報結(jié)果 64
3．6．1 準(zhǔn)備工作 64
3．6．2 操作流程 64
3．6．3 工作原理 69
3．6．4 更多內(nèi)容 69
3．7 基于R的數(shù)據(jù)分析再實現(xiàn) 70
3．7．1 準(zhǔn)備工作 70
3．7．2 操作流程 70
3．7．3 更多內(nèi)容 74
第4章　股市數(shù)據(jù)建模 75
4．1 簡介 75
4．2 獲取股市數(shù)據(jù) 76
4．3 描述數(shù)據(jù) 78
4．3．1 準(zhǔn)備工作 78
4．3．2 操作流程 78
4．3．3 工作原理 79
4．3．4 更多內(nèi)容 79
4．4 清洗并探索性地分析數(shù)據(jù) 80
4．4．1 準(zhǔn)備工作 80
4．4．2 操作流程 80
4．4．3 工作原理 85
4．5 生成相對估值 85
4．5．1 準(zhǔn)備工作 86
4．5．2 操作流程 86
4．5．3 工作原理 89
4．6 篩選股票并分析歷史價格 90
4．6．1 準(zhǔn)備工作 90
4．6．2 操作流程 90
4．6．3 工作原理 95
第5章　就業(yè)數(shù)據(jù)可視化探索 96
5．1　簡介 96
5．2　分析前的準(zhǔn)備工作 97
5．2．1　準(zhǔn)備工作 97
5．2．2　操作流程 97
5．2．3　工作原理 98
5．3　將就業(yè)數(shù)據(jù)導(dǎo)入R 99
5．3．1　準(zhǔn)備工作 99
5．3．2　操作流程 99
5．3．3　工作原理 99
5．3．4　更多內(nèi)容 100
5．4　探索就業(yè)數(shù)據(jù) 101
5．4．1　準(zhǔn)備工作 101
5．4．2　操作流程 101
5．4．3　工作原理 102
5．5　獲取、合并附加數(shù)據(jù) 103
5．5．1　準(zhǔn)備工作 103
5．5．2　操作流程 103
5．5．3　工作原理 105
5．6　添加地理信息 105
5．6．1　準(zhǔn)備工作 106
5．6．2　操作流程 106
5．6．3　工作原理 108
5．7　提取州和縣級水平的薪資及就業(yè)信息 109
5．7．1　準(zhǔn)備工作 109
5．7．2　操作流程 110
5．7．3　工作原理 111
5．8　可視化薪資的地理分布 112
5．8．1　準(zhǔn)備工作 112
5．8．2　操作流程 113
5．8．3　工作原理 115
5．9　分行業(yè)探索就業(yè)機(jī)會的地理分布 115
5．9．1　操作流程 116
5．9．2　工作原理 117
5．9．3　更多內(nèi)容 117
5．10　繪制地理時間序列的動畫地圖 118
5．10．1　準(zhǔn)備工作 118
5．10．2　操作流程 118
5．10．3　工作原理 122
5．10．4　更多內(nèi)容 122
5．11　函數(shù)基本性能測試 122
5．11．1　準(zhǔn)備工作 123
5．11．2　操作流程 123
5．11．3　工作原理 125
5．11．4　更多內(nèi)容 125
第6章　汽車數(shù)據(jù)可視化（基于Python） 126
6．1　簡介 126
6．2　IPython入門 127
6．2．1　準(zhǔn)備工作 127
6．2．2　操作流程 127
6．2．3　工作原理 130
6．3　熟悉Jupyter Notebook 130
6．3．1　準(zhǔn)備工作 130
6．3．2　操作流程 130
6．3．3　工作原理 132
6．3．4　更多內(nèi)容 132
6．4　為分析汽車燃料效率做好準(zhǔn)備 133
6．4．1　準(zhǔn)備工作 133
6．4．2　操作流程 133
6．4．3　工作原理 134
6．4．4　更多內(nèi)容 134
6．5　用Python探索并描述汽車燃料效率數(shù)據(jù) 135
6．5．1　準(zhǔn)備工作 135
6．5．2　操作流程 135
6．5．3　工作原理 138
6．5．4　更多內(nèi)容 138
6．6　用Python分析汽車燃料效率隨時間變化的情況 139
6．6．1　準(zhǔn)備工作 139
6．6．2　操作流程 139
6．6．3　工作原理 144
6．6．4　更多內(nèi)容 145
6．7　用Python研究汽車的品牌和型號 146
6．7．1　準(zhǔn)備工作 146
6．7．2　操作流程 146
6．7．3　工作原理 149
第7章　社交網(wǎng)絡(luò)分析（基于Python） 151
7．1　簡介 151
7．2　準(zhǔn)備用Python進(jìn)行社交網(wǎng)絡(luò)的分析工作 153
7．2．1　準(zhǔn)備工作 153
7．2．2　操作流程 154
7．2．3　工作原理 154
7．2．4　更多內(nèi)容 154
7．3　導(dǎo)入網(wǎng)絡(luò) 155
7．3．1　準(zhǔn)備工作 155
7．3．2　操作流程 155
7．3．3　工作原理 156
7．4　探索英雄網(wǎng)絡(luò)的子圖 157
7．4．1　準(zhǔn)備工作 157
7．4．2　操作流程 158
7．4．3　工作原理 160
7．4．4　更多內(nèi)容 160
7．5　找出強關(guān)聯(lián) 160
7．5．1　準(zhǔn)備工作 161
7．5．2　操作流程 161
7．5．3　工作原理 163
7．5．4　更多內(nèi)容 164
7．6　找出關(guān)鍵人物 164
7．6．1　準(zhǔn)備工作 164
7．6．2　操作流程 164
7．6．3　工作原理 168
7．6．4　更多內(nèi)容 168
7．7　探索全網(wǎng)特征 174
7．7．1　準(zhǔn)備工作 174
7．7．2　操作流程 174
7．7．3　工作原理 175
7．8　社交網(wǎng)絡(luò)中的聚類和社群發(fā)現(xiàn) 175
7．8．1　準(zhǔn)備工作 176
7．8．2　操作流程 176
7．8．3　工作原理 179
7．8．4　更多內(nèi)容 179
7．9　可視化圖 180
7．9．1　準(zhǔn)備工作 180
7．9．2　操作流程 180
7．9．3　工作原理 181
7．10　R中的社交網(wǎng)絡(luò)分析 182
7．10．1　準(zhǔn)備工作 182
7．10．2　操作流程 183
7．10．3　工作原理 188
第8章　大規(guī)模電影推薦（基于Python） 189
8．1　簡介 189
8．2　對偏好建模 191
8．2．1　操作流程 191
8．2．2　工作原理 191
8．3　理解數(shù)據(jù) 192
8．3．1　準(zhǔn)備工作 192
8．3．2　操作流程 193
8．3．3　工作原理 194
8．3．4　更多內(nèi)容 194
8．4　提取電影評分?jǐn)?shù)據(jù) 195
8．4．1　準(zhǔn)備工作 195
8．4．2　操作流程 195
8．4．3　工作原理 197
8．5　尋找高評分電影 199
8．5．1　準(zhǔn)備工作 199
8．5．2　操作流程 199
8．5．3　工作原理 200
8．5．4　更多內(nèi)容 201
8．6　改善電影評分系統(tǒng) 201
8．6．1　準(zhǔn)備工作 201
8．6．2　操作流程 201
8．6．3　工作原理 202
8．6．4　更多內(nèi)容 203
8．7　計算用戶在偏好空間中的距離 203
8．7．1　準(zhǔn)備工作 204
8．7．2　操作流程 204
8．7．3　工作原理 205
8．7．4　更多內(nèi)容 206
8．8　計算用戶之間的相關(guān)性 206
8．8．1　準(zhǔn)備工作 206
8．8．2　操作流程 207
8．8．3　工作原理 208
8．8．4　更多內(nèi)容 208
8．9　為用戶尋找最佳影評人 208
8．9．1　準(zhǔn)備工作 209
8．9．2　操作流程 209
8．9．3　工作原理 210
8．10　預(yù)測用戶電影評分 211
8．10．1　準(zhǔn)備工作 211
8．10．2　操作流程 211
8．10．3　工作原理 212
8．11　基于物品的協(xié)同過濾 213
8．11．1　準(zhǔn)備工作 214
8．11．2　操作流程 214
8．11．3　工作原理 215
8．12　建立非負(fù)矩陣分解模型 216
8．12．1　操作流程 217
8．12．2　工作原理 217
8．13　將數(shù)據(jù)集載入內(nèi)存 219
8．13．1　準(zhǔn)備工作 219
8．13．2　操作流程 219
8．13．3　工作原理 220
8．13．4　更多內(nèi)容 221
8．14　導(dǎo)出SVD模型到硬盤 221
8．14．1　操作流程 222
8．14．2　工作原理 223
8．15　訓(xùn)練SVD模型 223
8．15．1　操作流程 223
8．15．2　工作原理 225
8．15．3　更多內(nèi)容 225
8．16　測試SVD模型 226
8．16．1　操作流程 226
8．16．2　工作原理 226
8．16．3　更多內(nèi)容 227
第9章　獲取和定位Twitter數(shù)據(jù)（基于Python） 228
9．1　簡介 228
9．2　創(chuàng)建Twitter應(yīng)用 229
9．2．1　準(zhǔn)備工作 229
9．2．2　操作流程 230
9．2．3　工作原理 232
9．3　了解Twitter API v1．1 232
9．3．1　準(zhǔn)備工作 233
9．3．2　操作流程 233
9．3．3　工作原理 234
9．3．4　更多內(nèi)容 235
9．4　獲取粉絲和好友信息 236
9．4．1　準(zhǔn)備工作 236
9．4．2　操作流程 236
9．4．3　工作原理 238
9．4．4　更多內(nèi)容 238
9．5　獲取Twitter用戶信息 239
9．5．1　準(zhǔn)備工作 239
9．5．2　操作流程 239
9．5．3　工作原理 240
9．5．4　更多內(nèi)容 240
9．6　避免Twitter速度限制 241
9．6．1　準(zhǔn)備工作 241
9．6．2　操作流程 241
9．6．3　工作原理 242
9．7　存儲JSON數(shù)據(jù)至硬盤 242
9．7．1　準(zhǔn)備工作 242
9．7．2　操作流程 242
9．7．3　工作原理 243
9．8　搭建MongoDB存儲Twitter數(shù)據(jù) 243
9．8．1　準(zhǔn)備工作 244
9．8．2　操作流程 244
9．8．3　工作原理 245
9．8．4　更多內(nèi)容 245
9．9　利用PyMongo存儲用戶信息到MongoDB 246
9．9．1　準(zhǔn)備工作 246
9．9．2　操作流程 246
9．9．3　工作原理 247
9．10　探索用戶地理信息 247
9．10．1　準(zhǔn)備工作 248
9．10．2　操作流程 248
9．10．3　工作原理 249
9．10．4　更多內(nèi)容 250
9．11　利用Python繪制地理分布圖 250
9．11．1　準(zhǔn)備工作 250
9．11．2　操作流程 250
9．11．3　工作原理 251
9．11．4　更多內(nèi)容 252
第 10章　預(yù)測新西蘭的海外游客 254
10．1　簡介 254
10．2　時間序列（ts）對象 255
10．2．1　準(zhǔn)備工作 256
10．2．2　操作流程 256
10．2．3　工作原理 257
10．3　可視化時間序列數(shù)據(jù) 257
10．3．1　準(zhǔn)備工作 258
10．3．2　操作流程 258
10．3．3　工作原理 260
10．4　簡單的線性回歸模型 261
10．4．1　準(zhǔn)備工作 261
10．4．2　操作流程 261
10．4．3　工作原理 265
10．5　ACF和PACF 265
10．5．1　準(zhǔn)備工作 266
10．5．2　操作流程 266
10．5．3　工作原理 267
10．6　ARIMA模型 267
10．6．1　準(zhǔn)備工作 268
10．6．2　操作流程 268
10．6．3　工作原理 275
10．7　精確性評估 275
10．7．1　準(zhǔn)備工作 276
10．7．2　操作流程 276
10．7．3　工作原理 276
10．8　擬合季節(jié)性ARIMA模型 277
10．8．1　準(zhǔn)備工作 277
10．8．2　操作流程 277
10．8．3　工作原理 279
10．8．4　更多內(nèi)容 279
第 11章　德國信用數(shù)據(jù)分析 280
11．1　簡介 280
11．2　簡單數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 281
11．2．1　準(zhǔn)備工作 281
11．2．2　操作流程 281
11．2．3　工作原理 283
11．2．4　更多內(nèi)容 283
11．3　可視化分類數(shù)據(jù) 283
11．3．1　準(zhǔn)備工作 284
11．3．2　操作流程 284
11．3．3　工作原理 286
11．4　判別分析 286
11．4．1　準(zhǔn)備工作 287
11．4．2　操作流程 287
11．4．3　工作原理 290
11．5　劃分?jǐn)?shù)據(jù)和ROC 290
11．5．1　準(zhǔn)備工作 292
11．5．2　操作流程 292
11．6　擬合邏輯回歸模型 293
11．6．1　準(zhǔn)備工作 293
11．6．2　操作流程 293
11．6．3　工作原理 297
11．7　決策樹和決策規(guī)則 298
11．7．1　準(zhǔn)備工作 298
11．7．2　操作流程 298
11．7．3　工作原理 301
11．8　德國信用數(shù)據(jù)決策樹 301
11．8．1　準(zhǔn)備工作 301
11．8．2　操作流程 301
11．8．3　工作原理 304