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内容简介

这是一本以Python为工具，以商业实战为导向的数据科学家养成手册，从技术、业务、商业实战3个维度为有志成为数据科学家的读者提供了系统化的学习路径。 3位作者是数据科学和金融领域的资深专家，不仅技术精湛、经验丰富，而且在本书的写作上也颇下功夫：首先，将数学和算法等复杂的技术用图形化的方式来展现，尽可能降低读者的理解难度；其次，本书不是一本教科书或案例集，而是针对数据科学家的能力模型提供系统化的解决方案。 全书一共19章：内容依次围绕技术、业务和商业实战3个维度展开： 技术维度：较为系统和深度地讲解了数据挖掘、数据分析以及机器学习等数据科学中核心的技术。 业务维度：围绕宏观业务分析和微观客户分析展现了数据科学在市场研究、企业管理、客户画像与分析、精准营销、风险度量、流失预警等方面的知识点。 实战维度：以案例的形式全面展现了著名咨询公司从事客户量化分析的方法论，为读者提供了标准的数据科学工作模板。 本书脚本请到作者的Github主页上下载（https://github.com/changgz/Pydsci）。

作者简介

常国珍 资深数据科学专家和金融技术专家。北京大学会计学博士，中国大数据产业生态联盟专家委员会委员。 2005年进入数据科学领域，先后在亚信、德勤等企业从事电信、金融行业数据挖掘工作，现就职于中银消费金融有限公司数据管理部。专注于消费金融领域的数据治理、客户智能与风险智能。 赵仁乾 资深数据科学家，在电信大数据和机器学习领域有丰富的实践经验。 现就职于北京电信规划设计院任高级经济师，负责通信、ICT项目工程与业务咨询，专注电信市场数据分析，重点研究方向包括离网用户挖掘、市场细分与精准营销、移动网络价值区域分析、大数据及人工智能运营规划等。 张秋剑 资深大数据专家和金融行业技术专家，上海师范大学计算机科学技术硕士。 现任星环科技金融事业部总监，大数据技术架构行业顾问专家，云析学院发起人，AICUG社区联合发起人，曾在IEEE等期刊发表多篇论文。目前主要为银行、证券和保险等行业客户提供大数据平台及人工智能平台的整体规划和项目建设等工作。

网友热评

风寒感冒爱睡觉: “这本书烂的要死，非常烂，非常烂，注意!理论和实践都没讲清楚，排版极差，语意不清，结构混乱，病句连篇，基本上是四处抄的外国书，然后百度翻译一下” 昊天: 内容基本都是一般机器学习书籍都有的，代码还非常不清晰，截个图就出书了！ 黄家仪: 学过老师的配套课程 看到老师出书了 果断入手 出版人杨福川: 本书从数据挖掘、数据分析、机器学习等维度讲解了如何用Python进行数据科学实践。

图书目录

前言 第1章数据科学家的武器库 1.1数据科学的基本概念 1.2数理统计技术 1.2.1描述性统计分析 1.2.2统计推断与统计建模 1.3数据挖掘的技术与方法 1.4描述性数据挖掘算法示例 1.4.1聚类分析——客户细分 1.4.2关联规则分析 1.5预测性数据挖掘算法示例 1.5.1决策树 1.5.2KNN算法 1.5.3Logistic回归 1.5.4神经网络 1.5.5支持向量机 1.5.6集成学习 1.5.7预测类模型讲解 1.5.8预测类模型评估概述 第2章Python概述 2.1Python概述 2.1.1Python简介 2.1.2Python与数据科学 2.1.3Python2与Python3 2.2AnacondaPython的安装、使用 2.2.1下载与安装 2.2.2使用JupyterNotebook 2.2.3使用Spyder 2.2.4使用conda或pip管理 第三方库 第3章数据科学的Python编程基础 3.1Python的基本数据类型 3.1.1字符串(str) 3.1.2浮点数和整数（float、int） 3.1.3布尔值（Bool：True/False） 3.1.4其他 3.2Python的基本数据结构 3.2.1列表（list） 3.2.2元组（tuple） 3.2.3集合（set） 3.2.4字典（dict） 3.3Python的程序控制 3.3.1三种基本的编程结构简介 3.3.2顺承结构 3.3.3分支结构 3.3.4循环结构 3.4Python的函数与模块 3.4.1Python的函数 3.4.2Python的模块 3.5Pandas读取结构化数据 3.5.1读取数据 3.5.2写出数据 第4章描述性统计分析与绘图 4.1描述性统计进行数据探索 4.1.1变量度量类型与分布类型 4.1.2分类变量的统计量 4.1.3连续变量的分布与集中趋势 4.1.4连续变量的离散程度 4.1.5数据分布的对称与高矮 4.2制作报表与统计制图 4.3制图的步骤 第5章数据整合和数据清洗 5.1数据整合 5.1.1行列操作 5.1.2条件查询 5.1.3横向连接 5.1.4纵向合并 5.1.5排序 5.1.6分组汇总 5.1.7拆分、堆叠列 5.1.8赋值与条件赋值 5.2数据清洗 5.2.1重复值处理 5.2.2缺失值处理 5.2.3噪声值处理 5.3RFM方法在客户行为分析上的运用 5.3.1行为特征提取的RFM方法论 5.3.2使用RFM方法计算变量 5.3.3数据整理与汇报 第6章数据科学的统计推断基础 6.1基本的统计学概念 6.1.1总体与样本 6.1.2统计量 6.1.3点估计、区间估计和中心极限定理 6.2假设检验与单样本t检验 6.2.1假设检验 6.2.2单样本t检验 6.3双样本t检验 6.4方差分析（分类变量和连续变量关系检验） 6.4.1单因素方差分析 6.4.2多因素方差分析 6.5相关分析（两连续变量关系检验） 6.5.1相关系数 6.5.2散点矩阵图 6.6卡方检验（二分类变量关系检验） 6.6.1列联表 6.6.2卡方检验 第7章客户价值预测：线性回归模型与诊断 7.1线性回归 7.1.1简单线性回归 7.1.2多元线性回归 7.1.3多元线性回归的变量筛选 7.2线性回归诊断 7.2.1残差分析 7.2.2强影响点分析 7.2.3多重共线性分析 7.2.4小结线性回归诊断 7.3正则化方法 7.3.1岭回归 7.3.2LASSO回归 第8章Logistic回归构建初始信用评级 8.1Logistic回归的相关关系分析 8.2Logistic回归模型及实现 8.2.1Logistic回归与发生比 8.2.2Logistic回归的基本原理 8.2.3在Python中实现Logistic回归 8.3Logistic回归的极大似然估计 8.3.1极大似然估计的概念 8.3.2Logistics回归的极大似然估计 8.4模型评估 8.4.1模型评估方法 8.4.2ROC曲线的概念 8.4.3在Python中实现ROC曲线 第9章使用决策树进行初始信用评级 9.1决策树概述 9.2决策树算法 9.2.1ID3建树算法原理 9.2.2C4.5建树算法原理 9.2.3CART建树算法原理 9.2.4决策树的剪枝 9.3在Python中实现决策树 9.3.1建模 9.3.2模型评估 9.3.3决策树的可视化 9.3.4参数搜索调优 第10章神经网络 10.1神经元模型 10.2单层感知器 10.3BP神经网络 10.4多层感知器的scikitlearn代码实现 第11章分类器入门：最近邻域与朴素贝叶斯 11.1KNN算法 11.1.1KNN算法原理 11.1.2在Python中实现KNN算法 11.2朴素贝叶斯分类 11.2.1贝叶斯公式 11.2.2朴素贝叶斯分类原理 11.2.3朴素贝叶斯的参数估计 11.2.4在Python中实现朴素贝叶斯 第12章高级分类器：支持向量机 12.1线性可分与线性不可分 12.2线性可分支持向量机 12.2.1函数间隔和几何间隔 12.2.2学习策略 12.2.3对偶方法求解 12.2.4线性可分支持向量机例题 12.3线性支持向量机与软间隔最大化 12.4非线性支持向量机与核函数 12.4.1核函数 12.4.2非线性支持向量机的学习 12.4.3示例与Python实现 12.5使用支持向量机的案例 第13章连续变量的特征选择与转换 13.1方法概述 13.2主成分分析 13.2.1主成分分析简介 13.2.2主成分分析原理 13.2.3主成分分析的运用 13.2.4在Python中实现主成分分析 13.3基于主成分的冗余变量筛选 13.4因子分析 13.4.1因子分析模型 13.4.2因子分析算法 13.4.3在Python中实现因子分析 第14章客户分群与聚类 14.1聚类算法概述 14.2聚类算法基本概念 14.2.1变量标准化与分布形态转换 14.2.2变量的维度分析 14.3聚类模型的评估 14.4层次聚类 14.4.1层次聚类原理 14.4.2层次聚类在Python中的实现 14.5基于划分的聚类 14.5.1kmeans聚类原理 14.5.2kmeans聚类的应用场景 14.5.3在Python中实现kmeans聚类 14.6基于密度的聚类 14.6.1详谈基于密度聚类 14.6.2在Python中实现密度聚类 14.7案例:通信客户业务使用偏好聚类 14.7.1保持原始变量分布形态进行聚类 14.7.2对变量进行分布形态转换后聚类 第15章关联规则 15.1关联规则 15.1.1关联规则的一些概念 15.1.2Apriori算法原理 15.1.3在Python中实现关联规则 15.2序列模式 15.2.1序列模式简介与概念 15.2.2序列模式算法 15.2.3在Python中实现序列模式 第16章排序模型的不平衡分类处理 16.1不平衡分类概述 16.2欠采样法 16.2.1随机欠采样法 16.2.2TomekLink法 16.3过采样法 16.3.1随机过采样法 16.3.2SMOTE法 16.4综合采样法 16.5在Python中实现不平衡分类处理 第17章集成学习 17.1集成学习概述 17.2Bagging 17.2.1Bagging算法实现 17.2.2随机森林 17.3Boosting 17.4偏差（Bias）、方差（Variance）与集成方法 17.4.1偏差与方差 17.4.2Bagging与Boosting的直观理解 第18章时间序列建模 18.1认识时间序列 18.2效应分解法时间序列分析 18.3平稳时间序列分析ARMA模型 18.3.1平稳时间序列 18.3.2ARMA模型 18.3.3在Python中进行AR建模 18.4非平稳时间序列分析ARIMA模型 18.4.1差分与ARIMA模型 18.4.2在Python中进行ARIMA建模 18.5ARIMA方法建模总结 第19章商业数据挖掘案例 19.1个人贷款违约预测模型 19.1.1数据介绍 19.1.2业务分析 19.1.3数据理解 19.1.4数据整理 19.1.5建立分析模型 19.1.6模型运用 19.1.7流程回顾 19.2慈善机构精准营销案例 19.2.1构造营销响应模型 19.2.2构造客户价值预测模型 19.2.3制订营销策略 19.2.4案例过程回顾与不足 19.3旅游企业客户洞察案例 19.3.1案例说明 19.3.2数据预处理 19.3.3使用kmeans聚类建模 19.3.4对各个簇的特征进行描述 19.4个人3C产品精准营销案例 19.4.1案例说明 19.4.2数据预处理 19.4.3建模 19.4.4模型评估 19.4.5下一步建议 附录A数据说明 参考文献