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📘《Python数据分析与挖掘实战》宝藏指南 | 附资源获取攻略🔥

🌟 书籍亮点速览

1. 全行业覆盖

   以电力、航空、医疗、电商等10+行业真实案例为驱动，涵盖数据采集→清洗→建模→评估全流程，拒绝纸上谈兵！35

2. 双模块结构

   • 基础篇：Python语法速成 + 数据探索/预处理方法论
   • 实战篇：15+项目拆解，含代码逐行解析与行业解决方案710

3. 工具链完整

   深度整合NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等主流库，配套80+源码工具包一键调用！112

📊 硬核内容拆解

❶ 数据预处理黑科技

• 缺失值处理：拉格朗日插值法 vs 随机森林填补
• 异常值检测：3σ原则 + 箱线图可视化9
• 数据规约：主成分分析(PCA)实战演示5

❷ 算法全景图谱

• 分类预测：决策树/随机森林/支持向量机
• 聚类分析：K-means/DBSCAN层次聚类
• 关联规则：Apriori算法购物篮分析11
• 时序预测：ARIMA模型电量预测案例3

❸ 深度案例精选

• 电力行业：窃漏电用户识别系统开发
• 航空领域：客户价值RFM分层模型
• 医疗大数据：中医证型关联规则挖掘
• 社交网络：基于LDA的舆情分析611

🛠️ 小白进阶路线

python
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# 学习路径示例 
1️⃣ 环境搭建 → Anaconda+Jupyter配置 
2️⃣ 数据操作 → Pandas透视表/分组聚合 
3️⃣ 可视化 → Seaborn热力图/时序图 
4️⃣ 建模实战 → Scikit-learn管道技术[4]()[8]()

🎁 资源获取通道

• 扫码回复【数据分析】获取PDF+源码
• 配套数据集含：鸢尾花/泰坦尼克/商品销售等20+数据集
• 进阶礼包：Matplotlib样式库/特征工程模板58

💬 网友热评墙

@数据探险家：

"终于找到带真实业务场景的书了！上周用书里的RFM模型做了客户分层，领导直夸专业度爆表~💼"

@代码萌新兔：

"每个案例都有逐行代码解释，小白也能看懂LSTM预测模型！现在看公司报表都自带分析视角了👀"

@AI炼丹师：

"从数据清洗到模型部署全流程覆盖，跳槽面试时项目经验直接碾压竞争对手！🚀"

@行业观察员：

"医疗数据脱敏处理方案太实用了！我们医院信息科正在参考书里的方法论优化患者画像系统🏥"

🔔 提示：部分案例需配合本地环境调试，建议先完成第三章数据预处理专项练习！遇到报错可参考GitHub issues区解决方案~

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