Python数据分析与挖掘实战，适用于有一定python基础的数据挖掘人员。

伴随着大数据时代的来临，有关电池分析所需要的数据量也在不断地増大，传统的数据分析软件逐渐不能应付越来越大的数据呈，且有效的整合各种类型的数据也成了当下重要的任务。本文利用适应大型数据分析的语言python及基于其众多开源数据开发工具。开发了两套数据平台。

若按照书上代码运行会出现如下报错（这是因为代码在截取数据时将属性值转为了矩阵）： AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'columns' 解决办法： 方法一：添加代码：x=pd.DataFrame(x) 方法二：将代码： x=data.iloc[:,:3].as_matrix().astype(int) y=data.iloc[:,3].as_matrix().astype(int) 改成： x=data.iloc[:,:3].astype(int) y=data.iloc[:,3].astype(int) 总体

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由于与作者用的版本不同的问题，这本书里面很多代码方式对模块的新版本不适用了，以下作一些记录与修改。 有关书中4-1用拉格朗日法进行插补，会有几处warning和报错, 网上大部分小伙伴都在解决过滤异常值的告警问题，其实真正有问题的是这里： 仅针对课本里出现的问题，正常的索引都是从0开始，但是当n<k的时候，索引就为负的了。老版本时会自动未申明的索引值赋值为none，但是新版本时不好使了，会直接报错。具体可查阅报错信息后的官网链接： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#deprecate-lo

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国外开发者用Python实现的、具有GUI的开源数据挖掘和可视化分析平台；其实现算法和库可供研究和使用

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Python数据挖掘 《 Python数据分析与挖掘实战》原始码和学习总结 第1章数据挖掘基础 第2章Python数据分析简介 第3章数据探索 第4章数据预处理 第5章挖掘建模 第6章电力窃漏电用户自动识别 第7章航空公司客户价值分析 第8章中医证型关联规则挖掘 第9章基于水色图像的水质评价 第10章家用电器用户行为分析与事件识别 第11章应用系统负载分析与磁盘容量预测 第12章电子商务网站用户行为分析及服务推荐 第13章财政收人影响因素分析及预测模型 第14章基于基站定位数据的商圈分析 第15章电商产品评论数据情感分析