Python数据分析与挖掘实战

这是一篇关于Python数据分析与挖掘实战的思维导图，包括数据采样，数据探索，挖掘模型，数据预处理几个模块的内容。

Python数据分析与挖掘实战

• 定义挖掘目标
• 数据采样
  • 数量
  • 质量
• 数据探索
  • 缺失值分析
  • 异常值分析
  • 不一致值
  • 重复数据和含有特殊符号值
  • 分布分析
    • 定量数据
      • 频率分布直方图/表
      • 茎叶图
    • 定性数据
      • 条形图
      • 饼图
    • 对比分析
      • 绝对数分析
      • 相对数分析
    • 统计量分析
      • 集中趋势
      • 离中趋势
    • 周期性分析
      • 年 节假日 季度等
    • 贡献度分析
      • 28原则分析
    • 相关性分析
• 挖掘模型
  • 分类
  • 回归
  • 聚类
  • 关联准则挖掘
  • 时序模型
  • 离群点检测
• 数据预处理
  • 缺失值处理
  • 异常值处理
  • 数据集成
  • 数据变换
  • 属性构造
  • 小波变换
  • 数据归约