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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7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7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7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。

R語言與數據挖掘

為了解決華南銀行代碼7碼的問題，作者張良均等 這樣論述：

本書主要分為三個部分，基礎篇、建模應用篇和Rattle篇。基礎篇（第1～5章）介紹了有關R語言的安裝與使用、R語言中的數據結構、常用操作和繪圖功能等基礎功能。建模應用篇（第6～10章）主要介紹了目前在數據挖掘中的常用的建模方法在R語言中的實現函數，並對輸出結果進行了解釋，有助於讀者快速掌握應用R語言進行分析挖掘建模的方法。Rattle篇（第11章）介紹了一個R語言的圖形界面工具。圖書配套提供了程序代碼及數據，讀者可通過上機實驗，快速掌握書中所介紹的R語言的使用方法。張良均，資深大數據挖掘專家和模式識別專家，有10多年的大數據挖掘應用、咨詢經驗，10余年數據倉庫系統管理與實施經驗，超過10年的系

統開發與設計經驗。為電信、電力、互聯網、生產制造、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數據挖掘應用與咨詢服務，實踐經驗非常豐富。此外，他精通Java EE企業級應用開發，是廣東工業大學和華南師范大學兼職教授，著有《神經網絡實用教程》、《數據挖掘：實用案例分析》等暢銷書。謝佳標，資深R語言專家，多次於中國R語言大會發表演講，具有十余年的數據挖掘實戰經驗。目前於某上市互聯網游戲公司，任高級數據分析師，負責大數據挖掘及可視化。培訓過的精品課程有：《R語言基礎訓練》《數據分析之R語言實戰》《機器學習與R語言實踐》等。 前 言第一部分 基礎篇第1章 R語言的安裝

與使用 21.1 R安裝與升級 31.2 R使用入門 41.2.1 R操作界面 41.2.2 RStudio窗口介紹 51.2.3 R常用操作 61.3 R數據分析包 81.4 配套資源使用說明 101.5 小結 101.6 上機實驗 10第2章 數據對象與數據讀寫 122.1 數據類型 122.2 數據結構 162.2.1 向量 162.2.2 矩陣 192.2.3 數組 242.2.4 數據框 252.2.5 因子 282.2.6 列表 312.3 數據文件的讀寫 342.3.1 鍵盤輸入數據 342.3.2 讀取不同格式的數據 352.3.3 從其他統計軟件獲取數據 372.3.4 從數

據庫獲取數據 372.3.5 從網頁獲取數據 392.4 小結 402.5 上機實驗 40第3章 R語言常用數據管理 423.1 變量的重命名 423.2 缺失值分析 453.3 數據排序 463.4 隨機抽樣 483.5 數值運算函數 493.6 字符串處理 523.7 文本分詞 563.8 apply函數族 623.9 數據整合 653.10 控制流 683.11 函數的編寫 713.12 小結 723.13 上機實驗 73第4章 圖形探索 754.1 圖形元素 764.1.1 顏色 764.1.2 點 804.1.3 文本 824.1.4 線條 864.1.5 圖例 914.1.6 坐標

軸 924.2 圖形組合 944.3 圖形保存 974.4 圖形函數 984.5 小結 1164.6 上機實驗 116第5章 高級繪圖工具 1175.1 lattice包繪圖工具 1175.1.1 繪圖特色 1175.1.2 基本圖形 1225.2 ggplot2包繪圖工具 1355.2.1 從qplot開始 1355.2.2 ggplot作圖 1375.3 交互式繪圖工具簡介 1425.3.1 rCharts包 1435.3.2 recharts包 1475.3.3 googleVis包 1475.3.4 htmlwidgets包 1485.3.5 shiny包 1535.4 小結 1635

.5 上機實驗 163第二部分 建模應用篇第6章 分類與預測 1666.1 回歸分析 1666.2 決策樹 1756.2.1 C4.5算法 1766.2.2 CART算法 1786.2.3 C5.0算法 1806.3 人工神經網絡 1816.4 KNN算法 1836.5 朴素貝葉斯分類 1856.6 其他分類與預測算法函數 1876.7 分類與預測算法評價 1926.8 小結 1966.9 上機實驗 196第7章 聚類分析 1987.1 K-Means聚類分析函數 1997.2 層次聚類算法 2047.3 其他聚類分析函數 2077.4 小結 2117.5 上機實驗 212第8章 關聯規則 2

138.1 Apriori關聯規則 2148.2 小結 2268.3 上機實驗 226第9章 智能推薦 2289.1 智能推薦模型構建 2289.2 智能推薦模型評價 2329.3 小結 2359.4 上機實驗 235第10章 時間序列 23710.1 ARIMA模型 23710.2 其他時間序列模型 24510.3 小結 25010.4 上機實驗 251第三部分 Rattle篇第11章 可視化數據挖掘工具Rattle 25411.1 Rattle簡介及其安裝 25411.1.1 Rattle簡介 25411.1.2 Rattle安裝 25411.2 功能預覽 25511.3 數據導入 256

11.3.1 導入CSV數據 25611.3.2 導入ARFF數據 26111.3.3 導入ODBC數據 26211.3.4 R Dataset--導入其他數據源 26411.3.5 導入RData File數據集 26711.3.6 導入Library數據 26811.4 數據探索 26911.4.1 數據總體概況 26911.4.2 數據分布探索 27211.4.3 相關性 27511.4.4 主成分 27711.4.5 交互圖 27811.5 數據建模 28311.5.1 聚類分析 28311.5.2 關聯規則 28811.5.3 決策樹 29111.5.4 隨機森林 29311.6 模

型評估 29611.6.1 混淆矩陣 29611.6.2 風險圖 29611.6.3 ROC圖及相關圖表 29711.6.4 模型得分數據集 29811.7 小結 29911.8 上機實驗 299參考資料 301

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7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