https://item.jd.com/10215374016375.html图书推荐详解NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、StatsModels、Gensim等库的用法剖析5个典型案例帮助读者掌握大数据分析技术。内容简介《Python大数据分析师的算法手册》系统阐述大数据分析方法中的关键算法与实践重点聚焦数据特征分析及第三方开源库的场景化应用。通过工具整合与实例讲解为读者提供从理论到实践的完整学习路径。本书配套示例源码、PPT课件。《Python大数据分析师的算法手册》共9章。第1章概述大数据分析第2章讲解数据特征算法分析第3~7章讲解主流开源的分析工具的用法包括NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、StatsModels、Gensim等第8章讲解分类、聚类、回归、关联规则学习、推荐算法、时间序列分析、异常检测、自然语言处理、深度学习、图算法、优化算法、流数据处理等算法及其示例第9章给出5个典型案例包括文本分析与情感分析、金融大数据分析、社交网络分析、地理数据分析、城市交通数据分析。本书所有示例均在Anaconda3开发环境中调试通过实验数据多源自GitHub公开资源并附有完整源代码便于读者复现与拓展。《Python大数据分析师的算法手册》内容兼顾技术深度与实用性适合大数据分析算法初学者、大数据分析人员、大数据研究人员阅读也可以作为计算机科学与工程、大数据分析、人工智能、统计学和社会科学等专业的大学生或研究生的专业参考书。作者简介邓立国东北大学计算机应用博士广东工业大学教师。主要研究方向为人工智能、计算机与机器视觉、大数据处理、分布式计算等。以第一作者发表学术论文40余篇主编科研著作9部主持科研课题12项多次获得省级科研优秀奖。前 言在这个比特与字节如暴雨般倾泻的数字时代每一天人类集体会产生2.5万亿字节的数据——在这个无形的数字宇宙中蕴藏着改变商业形态、重塑科学发现、颠覆社会认知的巨大潜能。大数据分析算法正是我们在这个混沌数字宇宙中寻找秩序的“罗塞塔石碑”是将无序信息转化为深刻见解的炼金术。当我们谈论算法前瞻性时实际上是在探讨人类如何为即将到来的数据洪流准备智慧之舟。传统数据分析方法如同牛顿力学在有限、结构化的数据世界中运行良好而当今的挑战更接近量子领域——数据以超高速率velocity、超大规模volume和超复杂多样性variety涌现。这种“数据量子化”现象要求算法具备新的“不确定性处理能力”能够在不完整、模糊甚至矛盾的数据流中发现隐藏模式。现代算法不再只是工具它们正在进化为具有预测性和适应性的数字生命体能够从历史数据的“记忆”中学习在现实世界的“经验”中调整在未来可能性的“想象”中预演。算法进化的下一站将彻底模糊“分析”与“创造”的界限。我们正在见证分析算法从“解释已知”到“发现未知”的范式跃迁。强化学习系统通过与环境互动自主开发策略生成对抗网络GAN创造从未存在却真实可信的数据实例Transformer架构不仅理解语言更展现出知识合成的能力。这些突破暗示着一个新纪元算法不再满足于做被动的数据分析者而将成为主动的知识创造者。当分析算法开始提出人类未曾想过的问题时我们是否准备好了接受这些来自硅基智能的“天问”任何技术的出现都伴随着伦理阴影。当算法能够预测犯罪倾向、评估健康风险、影响选举结果时其决策过程的透明性与公平性就成为不可回避的文明考题。前瞻性的算法设计必须将伦理框架编码进其核心架构建立“机器学习宪法”以确保技术进步不沦为偏见放大镜或权力工具。可解释AIXAI的发展表明最智慧的算法或许是那些知道自身局限且愿意向人类“解释”其推理过程的系统。在未来人机协作的图景中优秀的数据算法应当如希腊神话中的雅典娜——既拥有超凡智慧又坚守正义准则。站在计算智能革命的临界点上大数据分析算法正从辅助工具演变为认知伙伴。它们将帮助人类突破生物大脑的信息处理极限在气候变化、疾病治疗、宇宙探索等重大挑战中开辟新路径。这种“增强智能”Augmented Intelligence而非“人工智能”Artificial IntelligenceAI的定位或许才是技术人文主义的真谛。当我们设计下一代算法时实际上是在构建未来文明的基因——那些既包含数学严谨性又蕴含人文关怀的代码片段将成为数字纪元人类精神的新载体。大数据分析的终极前瞻性或许不在于算法能有多“智能”而在于它们能否帮助我们保持“人性”。本书目的本书的目的是展现基于Python 3的大数据分析方法中的核心算法与实践重点介绍数据特征算法分析第三方开源库NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、StatsModels、Gensim等在大数据分析中的用法与示例以及五个典型案例包括文本分析与情感分析、金融大数据分析、社交网络分析、地理数据分析、城市交通数据分析帮助读者掌握大数据分析技术及其应用场景。本书内容本书共分9章系统讲解大数据的特征算法分析及其实际应用。第1、2章简要介绍大数据分析的背景、应用和数据特征分析第3~7章介绍典型开源工具与应用场景第8、9章介绍基于Python 3的典型大数据分析算法、示例及五大应用案例。本书的例子均在Python 3集成开发环境Anaconda3中实际调试通过书中示例的大部分实验数据来自GitHub书中全部的例子也给出了源代码读者可以参考实现。配套资源下载本书配套示例源码、PPT课件读者需要使用自己的微信扫描下面的二维码获取。如果在阅读过程中发现问题或有任何建议请联系下载资源中提供的微信号。本书读者本书内容兼顾技术深度与实用性适合大数据分析算法初学者、大数据分析人员、大数据研究人员阅读也可以作为计算机科学与工程、大数据分析、人工智能、统计学和社会科学等专业的大学生或研究生的专业参考书。致谢这里要感谢家人的支持与关爱。同时也要感谢我的同事与他们的交流和探讨使得本书得以修正错误和完善知识结构。由于作者水平有限书中有纰漏之处在所难免敬请读者批评指正。作 者2026年1月目录目 录 第1章 大数据分析概述 1 1.1 大数据分析背景 1 1.2 大数据分析的应用 2 1.3 大数据分析算法 3 1.4 大数据分析工具 5 1.5 本章小结 8 第2章 数据特征算法分析 9 2.1 数据分布性分析 9 2.1.1 数据分布特征集中趋势的测定 9 2.1.2 数据分布特征离散程度的测定 14 2.1.3 数据分布特征偏态与峰度的测定 17 2.2 数据相关性分析 19 2.2.1 数据相关关系 19 2.2.2 数据相关分析的主要内容 22 2.2.3 相关关系的测定 22 2.3 数据聚类分析 24 2.3.1 聚类分析定义 24 2.3.2 聚类类型 25 2.3.3 聚类应用 26 2.4 数据主成分分析 27 2.4.1 主成分分析的原理及模型 27 2.4.2 数据主成分分析的几何解释 29 2.4.3 数据主成分的导出 30 2.4.4 证明主成分的方差是依次递减的 31 2.4.5 数据主成分分析的计算 32 2.5 数据动态性分析 33 2.6 数据可视化 36 2.7 本章小结 38 第3章 大数据分析工具NumPy 39 3.1 NumPy简介 39 3.2 NumPy环境安装配置 40 3.3 ndarray对象 41 3.4 数据类型 42 3.5 数组属性 45 3.6 数组创建例程 47 3.7 基本切片和高级索引 52 3.8 广播 55 3.9 数组与元素操作 56 3.9.1 数值迭代 56 3.9.2 数组变形 60 3.9.3 数组翻转 62 3.9.4 修改维度 65 3.9.5 数组连接 69 3.9.6 数组分割 73 3.9.7 添加/删除元素 75 3.10 位操作与字符串函数 80 3.11 数学运算函数 84 3.12 算术运算 86 3.13 统计函数 89 3.14 排序、搜索和计数函数 93 3.15 字节交换 96 3.16 副本和视图 96 3.17 矩阵库 99 3.18 线性代数模块 101 3.19 Matplotlib库 104 3.20 Matplotlib绘制直方图 106 3.21 IO文件操作 107 3.22 NumPy实例GPS定位 108 3.23 本章小结 111 第4章 大数据分析工具SciPy 112 4.1 SciPy简介 112 4.2 文件输入和输出SciPy.io 113 4.3 特殊函数SciPy.special 114 4.4 线性代数操作SciPy.linalg 115 4.5 快速傅里叶变换Scipy.fftpack 115 4.6 优化器SciPy.optimize 116 4.7 统计工具SciPy.stats 117 4.8 SciPy实例 118 4.8.1 最小二乘拟合 118 4.8.2 函数最小值 119 4.9 本章小结 121 第5章 大数据分析工具Matplotlib 122 5.1 初级绘制 122 5.2 图像、子区、子图、刻度 128 5.3 其他种类的绘图 130 5.4 本章小结 136 第6章 大数据分析工具Pandas 137 6.1 Pandas系列 137 6.2 Pandas数据帧 140 6.3 Pandas面板 144 6.4 Pandas快速入门 147 6.5 本章小结 158 第7章 大数据分析工具Statsmodels与Gensim 159 7.1 Statsmodels 159 7.1.1 Statsmodels统计数据库 159 7.1.2 Statsmodels典型的拟合模型概述 161 7.1.3 Statsmodels举例 162 7.2 Gensim 164 7.2.1 基本概念 164 7.2.2 训练语料的预处理 164 7.2.3 主题向量的变换 166 7.2.4 文档相似度的计算 167 7.3 本章小结 167 第8章 大数据分析算法 168 8.1 分类算法 168 8.1.1 决策树 169 8.1.2 随机森林 174 8.1.3 支持向量机 177 8.1.4 朴素贝叶斯 180 8.1.5 K最近邻 182 8.1.6 逻辑回归 185 8.2 聚类算法 188 8.2.1 K均值 188 8.2.2 层次聚类 192 8.2.3 DBSCAN 194 8.2.4 高斯混合模型 195 8.3 回归算法 198 8.3.1 线性回归 198 8.3.2 岭回归 201 8.3.3 Lasso回归 203 8.3.4 多项式回归 204 8.4 关联规则学习 206 8.4.1 Apriori算法 206 8.4.2 FP-Growth算法 210 8.5 降维算法 213 8.5.1 线性判别分析 214 8.5.2 t-分布邻域嵌入 216 8.5.3 自编码器实现 219 8.5.4 局部线性嵌入 222 8.5.5 多维缩放 224 8.5.6 独立成分分析 225 8.5.7 因子分析 228 8.5.8 奇异值分解 229 8.6 推荐算法 231 8.6.1 基于内容的推荐 231 8.6.2 协同过滤 233 8.6.3 矩阵分解 235 8.6.4 基于深度学习的推荐算法 237 8.6.5 混合推荐算法 240 8.6.6 基于图的推荐算法 242 8.6.7 基于上下文感知的推荐 245 8.6.8 基于强化学习的推荐算法 247 8.6.9 评估推荐算法的指标 250 8.6.10 冷启动问题的解决方案 252 8.7 时间序列分析 253 8.7.1 自回归移动平均数 255 8.7.2 指数平滑 257 8.7.3 Prophet 261 8.8 异常检测 263 8.8.1 Z-Score 264 8.8.2 LOF 266 8.8.3 Isolation Forest 268 8.8.4 One-Class SVM 270 8.8.5 生成对抗网络 272 8.9 自然语言处理 276 8.9.1 词袋模型 277 8.9.2 TF-IDF 278 8.9.3 主题模型LDA 280 8.9.4 词嵌入Word2Vec 282 8.9.5 N-gram 284 8.10 深度学习 288 8.10.1 卷积神经网络 289 8.10.2 循环神经网络 292 8.10.3 长短期记忆网络 296 8.11 图算法 298 8.11.1 PageRank 299 8.11.2 社区发现 302 8.11.3 最短路径算法Dijkstra算法 305 8.12 优化算法 307 8.12.1 随机梯度下降 308 8.12.2 遗传算法 310 8.12.3 粒子群优化 313 8.12.4 模拟退火 316 8.13 流数据处理 318 8.13.1 滑动窗口 319 8.13.2 聚合计算 322 8.13.3 过滤 324 8.13.4 模式匹配 331 8.14 本章小结 337 第9章 经典案例分析 338 9.1 文本分析与情感分析 338 9.2 金融大数据分析 352 9.3 社交网络分析 360 9.4 地理数据分析 372 9.5 城市交通数据分析 383 9.6 本章小结 392 参考文献 394