Python-for-Data-Mining支持Python数据挖掘和分析的实用资源

嘿，数据挖掘这块，如果你对数据库和模型训练感兴趣，挺推荐你试试这款资源。它基于Python3和Jupyter Notebook环境，操作简单。只需要下载相关的数据库，把文件复制到Jupyter Notebook中，就能运行两个文件，进行数据和。你不用担心流程复杂，相关的操作步骤已经清晰地在两个 IPython 笔记本中了，操作起来还挺方便的。 此外，资源里也涉及了Kaggle数据集，适合那些刚入门的数据挖掘爱好者。如果你对视频游戏销售数据感兴趣，也可以从这份作业中获得一些启发。通过这样一个实际案例，你能更好地了解如何应用 Python 进行数据，尤其是在数据挖掘和上的技能。 ，挺适合做数据的练

数据挖掘其实挺有意思的，它能从海量数据中发现潜在的模式和规律，是在大数据时代，简直是个必备技能。Coursera 上的课程“数据挖掘中的模式发现”就适合入门。它深入了数据清洗、聚类、分类、关联规则等一整套数据挖掘技术，最关键的是，课程大部分内容都用Python编写，挺适合想学数据和机器学习的同学。课程内容包含了数据预、特征选择、模型评估等实践步骤，还有不少代码示例，你快速掌握这些技术。课程包里不仅有课程材料，还有练习用的数据集和作业项目，做完作业后还能对比方案，看看自己哪里做得不够好。，不管你是为了提升技能，还是想为职业发展铺路，这门课程都能让你收获满满。

斯坦福教授写的大数据挖掘书，内容不光硬核，讲法也接地气。讲到MapReduce和HDFS时，举了不少实战例子，分布式入门蛮合适的。还有像MinHash、LSH这种搞相似性搜索的算法，解释得也比较易懂，适合你这种边学边用的节奏。 大数据里的实时流，书里专门拿出一章来讲，像什么滑动窗口算法啊、在线算法啊都有提到。做社交数据或者风控的你，肯定会用得上。还有经典的PageRank、链接垃圾检测这些，嗯，搜索相关的项目也挺依赖这些。 像频繁项集挖掘，除了说A-Priori，还给了优化版本的思路，跑大数据集不会卡顿。聚类部分也不含糊，书里提到不少适合高维数据的方案，适合搞推荐系统的同学看看。 还有广告投放

Web 数据挖掘的经典书，内容比较系统，从信息抽取、结构到用户行为都有讲，蛮适合前端工程师补数据的底子。你要是平时在搞数据可视化，或者和后端合作做推荐系统啥的，看这本书挺有。 数据挖掘的东西一开始看确实有点抽象，嗯，但书里用了不少网页上的实际例子，比如从新闻站抓取关键词、点击流，讲得还算接地气。配合上你的 JS 技能，理解起来更轻松。 像用户行为建模这块内容，对做前端埋点的你来说，蛮有用的。知道后面怎么这些数据，再设计事件采集和埋点方案时更有数。 链接我放这了：Web 数据挖掘，建议下来看电子版，搜关键词方便，章节也比较清晰。 如果你刚好在折腾数据相关的项目，或者想对产品的数据逻辑看得更透点，

英文原版的《数据挖掘手册》，内容挺全，讲得也算通俗易懂。适合你平时查概念、过一遍流程逻辑，是遇到一些算法搞不清楚的时候，翻一下它还挺有用的。页面排版清爽，不会那种一页密密麻麻，全是干货但读着还挺轻松。 数据挖掘的核心概念，比如分类、聚类、关联规则这些，在这本里都有。每个方法后面还配了具体例子，逻辑走得也比较顺，有点像入门+实战的组合拳。像是 Apriori 算法，除了原理，还提了下实际业务场景，挺接地气的。 如果你平时用Python或者R搞点小项目，这本也能当工具书用，比如模型评估那一章就系统，不是那种蜻蜓点水的讲法。哦对了，英文不算复杂，差不多技术文档水平，读起来还行。 你要是刚开始入门，想

资源目录：1.数据分析技术2.数据表达逻辑3.实战数据分析项目4.企业级数据分析5.数据爬虫策略6.数据爬虫实际项目7.企业级数据爬虫8.机器学习算法9.Kaggle挑战10.企业级数据挖掘实战###Python数据挖掘分析微专业概述####一、数据分析技术数据分析是数据科学中不可或缺的部分，包括数据的收集、整理、转换和解读等环节。本章节详细介绍以下几个方面：1. 数据预处理：涵盖数据清理（如去除缺失值和异常值）、数据转换（例如数据标准化和归一化）。2. 探索性数据分析（EDA）：利用图表和统计测试揭示数据的基本特征和潜在模式。3. 统计学基础：涵盖概率论、假设检验和置信区间等基础理论，为高级

数据挖掘领域的老司机大多都听说过这本《Data Mining：Practical Machine Learning Tools and Techniques》，名字挺长，但内容真不啰嗦。理论讲得比较系统，实践案例也蛮多，适合那种想边学边上手的你。 决策树、朴素贝叶斯、KNN、SVM……这些常见的机器学习算法在书里都有，不是那种光讲公式的书，配了不少实际案例，代码逻辑也清楚。像WEKA这种工具，书里也讲得挺细，安装、使用都带着手把手讲的那种。 前期的数据预也讲得比较实在，什么数据清洗、归约、变换都有提到，哪一步该注意什么，读起来一目了然。嗯，适合做企业项目或者学生科研时参考用。 书后面的部分讲到

数据挖掘的日常里，Python真的是个挺得力的工具。上手快、库多、文档全，关键还不啰嗦，写起来特顺手。Pandas表格数据又快又清爽，Scikit-Learn直接带你跑模型，调参数也方便，适合原型阶段用来快速验证思路。你如果是刚进门或者正琢磨做点挖掘类项目，不妨从 Python 搞起，效率真挺高的。

数据挖掘标准里的 PMML 规范，挺适合做模型互通用的。如果你做的是模型导出、模型部署这块，那这个标准就蛮值得了解下。用的是 XML 格式，解析起来不复杂，像用DOM4J或者Java的 XML 库都能搞定。 PMML这套规范最大的优点就是统一。不同的数据挖掘工具之间，用 PMML 格式交换模型文件，省了不少麻烦。比如你用 R 训练模型，部署的时候想用 Java，直接转成 PMML 就行，省得重写逻辑。 CRISP-DM这个流程也比较经典，适合做数据项目的全流程规划。你要是新带项目，或者想梳理清楚数据挖掘的步骤，按照这个来走，比较靠谱。相关文档我给你列在下面了，包含流程、视图解析，还有中文版的优