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Python數據分析與挖掘實戰（第2版）

為了解決華南銀行代碼的問題，作者張良均 這樣論述：

本書是Python資料分析與挖掘領域的公認的事實標準，第1版銷售超過10萬冊，銷售勢頭依然強勁，被國內100餘所高等院校採用為教材，同時也被廣大資料科學工作者奉為經典。 作者在大資料採擷與分析等領域有10餘年的工程實踐、教學和創辦企業的經驗，不僅掌握行業的最新技術和實踐方法，而且洞悉學生和老師的需求與痛點，這為本書的內容和形式提供了強有力的保障，這是本書第1版能大獲成功的關鍵因素。 全書共13章，分為三個部分，從技術理論、工程實踐和進階提升三個維度對資料分析與挖掘進行了詳細的講解。 第一部分基礎篇（第1～5章） 主要講解了Python資料分析與挖掘的工具和技術理論，包括資料採擷的基礎知識

、Python資料採擷與建模工具、資料採擷的建模過程，以及挖掘建模的常用演算法和原理等內容。 第二部分實戰篇（第6～12章） 通過工程實踐案例講解了資料採擷技術在金融、航空、零售、能源、製造、電商等行業的應用。在案例組織結構上，本書按照“介紹案例背景與挖掘目標→闡述分析方法與過程→完成模型構建”的順序進行，在建模過程關鍵環節，穿插程式實現代碼。最後，通過上機實踐加深對案例應用中的資料採擷技術的理解。 第三部分提高篇（第13章） 重點講解了基於Python引擎的開來源資料挖掘建模平臺（TipDM）的功能和使用方法，以航空公司客戶價值分析為案例，介紹了如何使用該平臺快速搭建資料分析與挖掘工程。

本書不僅提供TipDM這樣的上機實踐環境，而且還提供配套的案例建模資料、Python原始程式碼、教學PPT。 張良均 資深大資料採擷與分析專家、模式識別專家、AI技術專家。有10餘年大資料採擷與分析經驗，擅長Python、R、Hadoop、Matlab等技術實現的資料採擷與分析，對機器學習等AI技術驅動的資料分析也有深入研究。 為電信、電力、政府、互聯網、生產製造、零售、銀行、生物、化工、醫藥等多個行業上百家大型企業提供過資料採擷應用與諮詢服務，實踐經驗非常豐富。 華南師範大學、中南財經政法大學、廣東工業大學、西安理工大學、廣西科技大學、重慶交通大學、桂林電子科技大

學等校外碩導或兼職教授。 撰寫了《R語言資料分析與挖掘實戰》《資料採擷：實用案例分析》《Hadoop大資料分析與挖掘實戰》等10餘部暢銷書，累計銷售超過30萬冊。   前言 基礎篇 第1章　資料採擷基礎  2 1.1　某知名連鎖餐飲企業的困惑  2 1.2　從餐飲服務到資料採擷  4 1.3　資料採擷的基本任務  5 1.4　資料採擷建模過程  5 1.4.1　定義挖掘目標  6 1.4.2　數據取樣  6 1.4.3　資料探索  7 1.4.4　數據預處理  8 1.4.5　挖掘建模  8 1.4.6　模型評價  8 1.5　常用資料採擷建模工具  9 1.6　小結  

11 第2章　Python資料分析簡介  12 2.1　搭建Python開發平臺  14 2.1.1　所要考慮的問題  14 2.1.2　基礎平臺的搭建  14 2.2　Python使用入門  16 2.2.1　運行方式  16 2.2.2　基本命令  17 2.2.3　資料結構  19 2.2.4　庫的導入與添加  24 2.3　Python資料分析工具  26 2.3.1　NumPy  27 2.3.2　SciPy  28 2.3.3　Matplotlib  29 2.3.4　pandas  31 2.3.5　StatsModels  33 2.3.6　scikit-learn  33

2.3.7　Keras  34 2.3.8　Gensim  36 2.4　配套附件使用設置  37 2.5　小結  38 第3章　資料探索  39 3.1　資料品質分析  39 3.1.1　缺失值分析  40 3.1.2　異常值分析  40 3.1.3　一致性分析  44 3.2　資料特徵分析  44 3.2.1　分佈分析  44 3.2.2　對比分析  48 3.2.3　統計量分析  51 3.2.4　週期性分析  54 3.2.5　貢獻度分析  55 3.2.6　相關性分析  58 3.3　Python主要資料探索函數  62 3.3.1　基本統計特徵函數  62 3.3.2　拓展統計特

徵函數  66 3.3.3　統計繪圖函數  67 3.4　小結  74 第4章　數據預處理  75 4.1　數據清洗  75 4.1.1　缺失值處理  75 4.1.2　異常值處理  80 4.2　資料集成  80 4.2.1　實體識別  81 4.2.2　冗餘屬性識別  81 4.2.3　數據變換  81 4.2.4　簡單函數變換  81 4.2.5　規範化  82 4.2.6　連續屬性離散化  84 4.2.7　屬性構造  87 4.2.8　小波變換  88 4.3　數據歸約  91 4.3.1　屬性歸約  91 4.3.2　數值歸約  95 4.4　Python主要資料預處理函數  9

8 4.5　小結  101 第5章　挖掘建模  102 5.1　分類與預測  102 5.1.1　實現過程  103 5.1.2　常用的分類與預測演算法  103 5.1.3　回歸分析  104 5.1.4　決策樹  108 5.1.5　人工神經網路  115 5.1.6　分類與預測演算法評價  120 5.1.7　Python分類預測模型特點  125 5.2　聚類分析  125 5.2.1　常用聚類分析演算法  126 5.2.2　K-Means聚類演算法  127 5.2.3　聚類分析演算法評價  132 5.2.4　Python主要聚類分析演算法  133 5.3　關聯規則  135

5.3.1　常用關聯規則演算法  136 5.3.2　Apriori演算法  136 5.4　時序模式  142 5.4.1　時間序列演算法  142 5.4.2　時間序列的預處理  143 5.4.3　平穩時間序列分析  145 5.4.4　非平穩時間序列分析  148 5.4.5　Python主要時序模式演算法  156 5.5　離群點檢測  159 5.5.1　離群點的成因及類型  160 5.5.2　離群點檢測方法  160 5.5.3　基於模型的離群點檢測方法  161 5.5.4　基於聚類的離群點檢測方法  164 5.6　小結  167 實戰篇 第6章　財政收入影響因素分析及

預測  170 6.1　背景與挖掘目標  170 6.2　分析方法與過程  171 6.2.1　分析步驟與流程  172 6.2.2　資料探索分析  172 6.2.3　數據預處理  176 6.2.4　模型構建  178 6.3　上機實驗  184 6.4　拓展思考  185 6.5　小結  186 第7章　航空公司客戶價值分析  187 7.1　背景與挖掘目標  187 7.2　分析方法與過程  188 7.2.1　分析步驟與流程  189 7.2.2　資料探索分析  189 7.2.3　數據預處理  200 7.2.4　模型構建  207 7.2.5　模型應用  212 7.3　上機實

驗  214 7.4　拓展思考  215 7.5　小結  216 第8章　商品零售購物籃分析  217 8.1　背景與挖掘目標  217 8.2　分析方法與過程  218 8.2.1　資料探索分析  219 8.2.2　數據預處理  224 8.2.3　模型構建  226 8.3　上機實驗  232 8.4　拓展思考  233 8.5　小結  233 第9章　基於水色圖像的水質評價  234 9.1　背景與挖掘目標  234 9.2　分析方法與過程  235 9.2.1　分析步驟與流程  236 9.2.2　數據預處理  236 9.2.3　模型構建  240 9.2.4　水質評價  24

1 9.3　上機實驗  242 9.4　拓展思考  242 9.5　小結  243 第10章　家用熱水器用戶行為分析與事件識別  244 10.1　背景與挖掘目標  244 10.2　分析方法與過程  245 10.2.1　資料探索分析  246 10.2.2　數據預處理  249 10.2.3　模型構建  260 10.2.4　模型檢驗  261 10.3　上機實驗  262 10.4　拓展思考  264 10.5　小結  265 第11章　電子商務網站使用者行為分析及服務推薦  266 11.1　背景與挖掘目標  266 11.2　分析方法與過程  267 11.2.1　分析步驟與流程

 267 11.2.2　數據抽取  269 11.2.3　資料探索分析  270 11.2.4　數據預處理  279 11.2.5　構建智慧推薦模型  283 11.3　上機實驗  291 11.4　拓展思考  293 11.5　小結  293 第12章　電商產品評論資料情感分析  294 12.1　背景與挖掘目標  294 12.2　分析方法與過程  295 12.2.1　評論預處理  296 12.2.2　評論分詞  297 12.2.3　構建模型  303 12.3　上機實驗  315 12.4　拓展思考  316 12.5　小結  318 提高篇 第13章　基於Python引擎的

開來源資料挖掘建模平臺（TipDM）  320 13.1　平臺簡介  321 13.1.1　範本  321 13.1.2　資料來源  322 13.1.3　工程  323 13.1.4　系統元件  324 13.1.5　TipDM資料採擷建模平臺的當地語系化部署  326 13.2　快速構建資料採擷工程  327 13.2.1　導入數據  329 13.2.2　配置輸入源元件  331 13.2.3　配置缺失值處理元件  332 13.2.4　配置記錄選擇元件  334 13.2.5　配置資料標準化元件  334 13.2.6　配置K-Means元件  336 13.3　小結  339

為什麼要寫這本書 LinkedIn通過對全球超過3.3億用戶的工作經歷和技能進行分析後得出，在目前炙手可熱的25項技能中，資料採擷人才需求排名第一。那麼資料採擷是什麼呢？ 數據挖掘是從大量資料（包括文本）中挖掘出隱含的、先前未知的、對決策有潛在價值的關係、模式和趨勢，並用這些知識和規則建立用於決策支援的模型，提供預測性決策支援的方法、工具和過程。資料採擷有助於企業發現業務的趨勢，揭示已知的事實，預測未知的結果，因此，資料採擷已成為企業保持競爭力的必要方法。 與國外相比，我國資訊化程度仍不算高，企業內部資訊也不完整，零售、銀行、保險、證券等行業對資料採擷的應用還不太理想。但隨

著市場競爭的加劇，各行業對數據挖掘技術的需求越來越強烈，可以預計，未來幾年各行業的資料分析應用一定會從傳統的統計分析發展到大規模的資料採擷應用。在大資料時代，資料過剩、人才短缺，資料採擷專業人才的培養將離不開專業知識和職業經驗積累。所以，本書注重資料採擷理論與項目案例實踐相結合，讓讀者獲得真實的資料採擷學習與實踐環境，更快、更好地學習資料採擷知識並積累職業經驗。 總的來說，隨著雲時代的來臨，大資料技術將具有越來越重要的戰略意義。大資料已經滲透到每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生產要素，人們對於海量資料的運用將預示著新一輪生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。大資料分析技術將説明企業用戶在

合理的時間內攫取、管理、處理、整理海量資料，為企業經營決策提供積極幫助。   大資料分析作為資料存儲和挖掘分析的前沿技術，廣泛應用於物聯網、雲計算、移動互聯網等戰略性新興產業。雖然目前大資料在國內還處於初級階段，但是其商業價值已經顯現出來，特別是有實踐經驗的大資料分析人才更是各企業爭奪的焦點。為了滿足日益增長的大資料分析人才需求，很多高校開始嘗試開設不同程度的大資料分析課程。“大資料分析”作為大資料時代的核心技術，必將成為高校數學與統計學專業的重要課程之一。

華南銀行代碼進入發燒排行的影片

特約地政士於不動產交易安全角色之探討-以不動產履約保證業務範圍與責任為中心

為了解決華南銀行代碼的問題，作者孫安邦 這樣論述：

仲介公司在不動產交易市場，已佔有其重要位置，此可於各類媒體、街邊，時見其廣告，行路之間亦常見其實體店面，既已受法令管理，又有保障買賣交易安全作法，但似乎從來不缺買賣糾紛事件。目前實務上，仲介公司甚為重視履約保證，藉以降低買賣交易風險，同時以此爭取買賣雙方信任，而實際從事居間買賣業務經紀人員，其應盡注意義務與必須提供不動產資訊，對於買賣雙方有直接且有重要的影響。另外，尤以協助訂定買賣契約行為之特約地政士，在買賣契約履行及履約保證效力涵蓋各個時點，尚須熟嫻、嚴密審核、辦理不動產稅務、移轉登記等各式作業文件及法令規定，適時提請經紀人員、買賣雙方履約期間注意事項與解疑，已非純然代筆人功能，此皆與特約

契約關係與注意義務攸關。從而由交易安全觀點視之，前述各對象，在消費者藉由仲介公司協助買賣房屋時，均無法置之不見，的確有其探討價值與效益。是而，本文以該特約關係為基礎，研究特約地政士在仲介公司居間買賣時，其業務事項、範圍，與該特約性質，牽涉法律所規定注意義務為核心，並探討我國履約保證及與美國 ESCROW 兩者互異之處、成因與根本差別，以及經紀人員因居間所生注意義務與不動產資訊相關義務，盼能以此研究獲得啟迪，亦有益於買賣交易安全。

Hadoop大數據開發基礎

為了解決華南銀行代碼的問題，作者余明輝等（主編） 這樣論述：

本書以任務為導向，較為全面地介紹了Hadoop大數據技術的相關知識。全書共6章，具體內容包括Hadoop介紹、Hadoop集群的搭建及配置、Hadoop基礎操作、MapReduce編程入門、MapReduce進階編程、項目案例：電影網站用戶性別預測。本書的2～5章包含了實訓與課后練習，通過練習和操作實踐，幫助讀者鞏固所學的內容。本書可以作為高校大數據技術類專業的教材，也可作為大數據技術愛好者的自學用書。張良均，信息系統項目管理師，泰迪杯全國大學生數據挖掘競賽的發起人。華南師范大學、廣東工業大學兼職教授，廣東省工業與應用數學學會理事。兼有大型高科技企業和高校的工作經歷，主要從事大數據挖掘及其應用

的策划、研發及咨詢培訓。全國計算機技術與軟件專業技術資格（水平）考試繼續教育和CDA數據分析師培訓講師。發表數據挖掘相關論文數二十余篇，已取得國家發明專利12項，主編圖書《神經網絡實用教程》《數據挖掘:實用案例分析》《Python數據分析與挖掘》等多本暢銷圖書，主持並完成科技項目9項。獲得SAS、SPSS數據挖掘認證及Hadoop開發工程師證書，具有電力、電信、銀行、制造企業、電子商務和電子政務的項目經驗和行業背景。 第1章　Hadoop介紹　11.1　Hadoop概述　11.1.1　Hadoop簡介　11.1.2　Hadoop的發展歷史　21.1.3　Hadoop的特點　

31.2　Hadoop核心　41.2.1　分布式文件系統——HDFS　41.2.2　分布式計算框架——MapReduce　71.2.3　集群資源管理器——YARN　91.3　Hadoop生態系統　121.4　Hadoop應用場景　14小結　15第2章　Hadoop集群的搭建及配置　16任務2.1　安裝及配置虛擬機　172.1.1　創建Linux虛擬機　172.1.2　設置固定IP　252.1.3　遠程連接虛擬機　272.1.4　虛擬機在線安裝軟件　292.1.5　任務實現　32任務2.2　安裝Java　322.2.1　在Windows下安裝Java　332.2.2　在Linux下安裝Java　

352.2.3　任務實現　36任務2.3　搭建Hadoop完全分布式集群　362.3.1　修改配置文件　362.3.2　克隆虛擬機　412.3.3　配置SSH免密碼登錄　432.3.4　配置時間同步服務　442.3.5　啟動關閉集群　462.3.6　監控集群　47小結　50實訓　50實訓1　為Hadoop集群增加一個節點　50實訓2　編寫Shell腳本同步集群時間　51課后練習　51第3章　Hadoop基礎操作　53任務3.1　查看Hadoop集群的基本信息　543.1.1　查詢集群的存儲系統信息　553.1.2　查詢集群的計算資源信息　58任務3.2　上傳文件到HDFS目錄　593.2.1　

了解HDFS文件系統　593.2.2　掌握HDFS的基本操作　623.2.3　任務實現　65任務3.3　運行MapReduce任務　673.3.1　了解Hadoop官方的示例程序包　673.3.2　提交MapReduce任務給集群運行　68任務3.4　管理多個MapReduce任務　713.4.1　查詢MapReduce任務　723.4.2　中斷MapReduce任務　74小結　76實訓　77實訓1　統計文件中所有單詞的平均長度　77實訓2　查詢與中斷MapReduce任務　77課后練習　78第4章　MapReduce編程入門　80任務4.1　使用Eclipse創建MapReduce工程　81

4.1.1　下載與安裝Eclipse　814.1.2　配置MapReduce環境　824.1.3　新建MapReduce工程　84任務4.2　通過源碼初識MapReduce編程　864.2.1　通俗理解MapReduce原理　864.2.2　了解MR實現詞頻統計的執行流程　884.2.3　讀懂官方提供的WordCount源碼　89任務4.3　編程實現按日期統計訪問次數　944.3.1　分析思路與處理邏輯　944.3.2　編寫核心模塊代碼　954.3.3　任務實現　97任務4.4　編程實現按訪問次數排序　994.4.1　分析思路與處理邏輯　994.4.2　編寫核心模塊代碼　1004.4.3　任務

實現　102小結　104實訓　104實訓1　獲取成績表的高分記錄　104實訓2　對兩個文件中的數據進行合並與去重　105課后練習　107第5章　MapReduce進階編程　110任務5.1　篩選日志文件並生成序列化文件　1115.1.1　MapReduce輸入格式　1115.1.2　MapReduce輸出格式　1135.1.3　任務實現　113任務5.2　Hadoop Java API讀取序列化日志文件　1155.2.1　FileSystem API管理文件夾　1155.2.2　FileSystem API操作文件　1195.2.3　FileSystem API讀寫數據　1215.2.4　任務

實現　123任務5.3　優化日志文件統計程序　1245.3.1　自定義鍵值類型　1245.3.2　初步探索Combiner　1285.3.3　淺析Partitioner　1305.3.4　自定義計數器　1325.3.5　任務實現　134任務5.4　Eclipse提交日志文件統計程序　1375.4.1　傳遞參數　1375.4.2　Hadoop輔助類ToolRunner　1395.4.3　Eclipse自動打包並提交任務　140小結　144實訓　144實訓1　統計全球每年的高氣溫和低氣溫　144實訓2　篩選氣溫在15～25℃之間的數據　145課后練習　146第6章　項目案例：電影網站用戶性別預測　

151任務6.1　認識KNN算法　1526.1.1　KNN算法簡介　1526.1.2　KNN算法原理及流程　152任務6.2　數據預處理　1546.2.1　獲取數據　1546.2.2　數據變換　1556.2.3　數據清洗　1606.2.4　划分數據集　163任務6.3　實現用戶性別分類　1676.3.1　實現思路　1676.3.2　代碼實現　169任務6.4　評價分類結果的准確性　1796.4.1　評價思路　1796.4.2　實現分類評價　1806.4.3　尋找優K值　184小結　188參考文獻　189

超商業、金融業之知識分享與服務創新關係之實證比較

為了解決華南銀行代碼的問題，作者劉仲軒 這樣論述：

摘要學號 : M10758010論文名稱 : 超商業、金融業之知識分享與服務創新關係之實證比較總頁數 : 134學校名稱 : 國立屏東科技大學 系(所)別 : 企業管理系畢業時間及摘要別 : 一百零八學年度第二學期碩士學位論文摘要研究生 : 劉仲軒 指導教授 : 洪春吉 博士蔡展維 博士論文摘要內容 :知識分享與服務創新皆為管理領域內重要議題，本研究以台灣重要產業之金融業、超商業為研究母體，實證探討金融業、超商業之知識分享與服務創新之實證比較。本研究所採用之量表為 Bock & Kim (2002)所設計之知識分享量表，以及莊立民

（2002）所發展之服務創新量表，經學者及本研究之測試，量表信效度皆高。本研究以天下雜誌(2019)所列國內前一百大金融業及連鎖超商業為 研究母體。本研究以金融業 47 家、超商業 58 家共 105 家公司。本研究先以電話聯絡及親自拜訪所有母體公司，徵求配合之意願，針對配合參與之公司，以親自拜訪及郵寄的方式發放問卷，總共發放600份問卷，有效問卷共 513 份，其中金融業 279 份、超商業 234 份，有效問卷回收率為 89%。本研究實證結果發現如下 :一、 超商業在知識分享「期望關係」、「期望貢獻」、「期望報酬」、「知識分享的行為」之認知高於金融業。二、 超商業在服務創新「新

服務概念」、「新顧客介面」之認知高於金融業。三、 金融業之知識分享之「知識分享的行為」、「期望貢獻」、「期望關係」構面均能影響服務創新。四、 超商業之知識分享之「期望報酬」、「期望貢獻」構面均能影響服務創新。五、 金融業之知識分享與服務創新呈現高度顯著正相關，超商業亦然。六、 就企業變項而言，(一)金融業之知識分享之不同「職位階層」、不同「服務年資」都有顯著差異；(二)金融業之服務創新之不同「職位階層」、不同「服務年資」都有顯著差異；就企業變項而言超商業則無顯著差異。七、 就人口統計變項而言，(一)金融業之知識分享之不同「婚姻狀況」、不同「年齡」、不同「教育程度」

都有部分顯著差異；(二)金融業之服務創新之不同「婚姻狀況」、不同「年齡」、不同「教育程度」亦都有部分顯著差異；(一)超商業之知識分享之不同「性別」、不同「年齡」亦然有部分顯著差異；(二)超商業之服務創新則無顯著差異。關鍵字 : 知識分享、服務創新、超商業、金融業