本書是一本關于數(shù)據分析與DeepSeek應用的實用指南，旨在幫助讀者了解數(shù)據分析的基礎知識及如何利用DeepSeek進行高效的數(shù)據處理和分析。隨著大數(shù)據時代的到來，數(shù)據分析已經成為現(xiàn)代企業(yè)和行業(yè)發(fā)展的關鍵驅動力，本書正是為了滿足這一市場需求而誕生。
本書共分為8章，涵蓋了從數(shù)據分析基礎知識、常見統(tǒng)計學方法，到使用DeepSeek進行數(shù)據準備、清洗、特征提取、可視化、回歸分析與預測建模、分類與聚類分析及深度學習和大數(shù)據分析等全面的內容。各章節(jié)詳細介紹了如何運用DeepSeek在數(shù)據分析過程中解決實際問題，并提供了豐富的實例以幫助讀者快速掌握相關技能。
本書適合數(shù)據分析師、數(shù)據科學家、研究人員、企業(yè)管理者、學生及對數(shù)據分析和人工智能技術感興趣的廣大讀者閱讀。通過閱讀本書，讀者將掌握數(shù)據分析的核心概念和方法，并學會如何運用DeepSeek為數(shù)據分析工作帶來更高的效率和價值。
朱寧
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朱寧，中國工程物理研究院碩士，具有豐富的AI研究背景及實戰(zhàn)經驗，曾任華為AI算法工程師，現(xiàn)為微軟資深科學家。深諳機器學習、深度學習和數(shù)據分析的理論與實踐，專注于深度學習、大模型、計算機視覺和自然語言處理的前沿研究。緊跟人工智能大模型技術的發(fā)展，成功將其應用于實際項目中，提升產品在AI方面的能力。
第1章 數(shù)據分析基礎和DeepSeek簡介 001
1.1 數(shù)據分析的定義與重要性 002
1.1.1 數(shù)據分析的定義 002
1.1.2 數(shù)據分析的重要性 002
1.2 數(shù)據分析流程 003
1.2.1 問題定義 003
1.2.2 數(shù)據收集 004
1.2.3 數(shù)據預處理 004
1.2.4 數(shù)據探索 004
1.2.5 特征工程 004
1.2.6 數(shù)據建模 004
1.2.7 結果評估 005
1.2.8 結果解釋與展示 005
1.3 常見的統(tǒng)計學方法 005
1.3.1 描述性統(tǒng)計分析 005
1.3.2 探索性數(shù)據分析 006
1.3.3 概率分布分析 006
1.3.4 參數(shù)估計分析 007
1.3.5 假設檢驗分析 007
1.3.6 回歸分析 008
1.4 數(shù)據分析與機器學習方法 009
1.4.1 監(jiān)督學習 009
1.4.2 無監(jiān)督學習 009
1.4.3 強化學習 010
1.4.4 半監(jiān)督學習 010
1.5 常見的數(shù)據分析工具 011
1.5.1 編程語言和庫 012
1.5.2 數(shù)據分析軟件 013
1.5.3 大數(shù)據處理框架 014
1.5.4 云平臺和數(shù)據分析服務 015
1.6 DeepSeek簡介 015
1.6.1 如何直接使用
DeepSeek 016
1.6.2 本地部署DeepSeek 019
1.6.3 DeepSeek的核心理念和算法 021
1.6.4 DeepSeek在數(shù)據分析中的應用 024
1.7 小結 025
第2章 使用DeepSeek準備數(shù)據 026
2.1 使用DeepSeek編寫數(shù)據收集腳本 027
2.1.1 使用DeepSeek編寫抓取新聞數(shù)據腳本 027
2.1.2使用DeepSeek編寫抓取電影評論數(shù)據腳本 033
2.1.3使用DeepSeek編寫抓取股票數(shù)據腳本 038
2.1.4使用DeepSeek編寫抓取天氣預報的數(shù)據腳本 042
2.1.5 使用DeepSeek編寫抓取商品價格數(shù)據腳本 047
2.1.6 使用DeepSeek編寫抓取社交媒體數(shù)據腳本 056
2.2使用DeepSeek生成數(shù)據樣本 060
2.2.1使用DeepSeek生成電影評論數(shù)據樣本 060
2.2.2使用DeepSeek生成對話數(shù)據樣本 065
2.2.3使用DeepSeek生成新聞標題數(shù)據樣本 069
2.2.4使用DeepSeek生成產品描述數(shù)據樣本 074
2.2.5使用DeepSeek生成圖像數(shù)據樣本 079
2.3 小結 082
第3章 使用DeepSeek清洗數(shù)據 083
3.1 使用DeepSeek處理數(shù)據質量問題 084
3.1.1使用DeepSeek處理缺失值 084
3.1.2 使用DeepSeek檢測和處理異常值 093
3.1.3使用DeepSeek檢測和刪除重復數(shù)據 101
3.2使用DeepSeek處理數(shù)據結構問題 104
3.2.1使用DeepSeek進行數(shù)據格式化轉換 104
3.2.2 使用DeepSeek合并不同數(shù)據源的數(shù)據 112
3.3 小結 123
第4章 使用DeepSeek提取特征 124
4.1 使用DeepSeek進行特征工程 124
4.1.1 使用DeepSeek進行特征選擇 125
4.1.2 使用DeepSeek創(chuàng)建衍生特征 139
4.2 使用DeepSeek進行特征降維152
4.2.1 使用DeepSeek實現(xiàn)主成分分析 152
4.2.2 使用DeepSeek實現(xiàn)線性判別分析 160
4.3 小結 169
第5章 使用DeepSeek進行數(shù)據可視化 170
5.1 使用DeepSeek創(chuàng)建基本圖表 171
5.1.1 使用DeepSeek創(chuàng)建折線圖和趨勢圖 171
5.1.2 使用DeepSeek創(chuàng)建柱狀圖和條形圖 184
5.1.3使用DeepSeek創(chuàng)建餅圖和環(huán)形圖 192
5.1.4 使用DeepSeek創(chuàng)建散點圖和氣泡圖 196
5.2 使用DeepSeek進行高級數(shù)據可視化 200
5.2.1 使用DeepSeek創(chuàng)建熱力圖和相關性圖 201
5.2.2 使用DeepSeek創(chuàng)建并行坐標圖和雷達圖 207
5.2.3 使用DeepSeek創(chuàng)建樹形圖和層次圖 213
5.3 小結 220
第6章 使用DeepSeek進行回歸分析與預測建模 221
6.1 使用DeepSeek進行回歸分析 221
6.1.1 使用DeepSeek實現(xiàn)線性回歸 222
6.1.2使用DeepSeek實現(xiàn)多項式回歸 233
6.1.3使用DeepSeek實現(xiàn)嶺回歸與套索回歸 243
6.2 使用DeepSeek進行預測建模 250
6.2.1使用DeepSeek構建神經 網絡預測模型 250
6.2.2 使用DeepSeek進行決策樹和隨機森林預測 258
6.3 小結 265
第7章 使用DeepSeek進行分類與聚類分析 267
7.1 使用DeepSeek進行分類分析 268
7.1.1 直接使用DeepSeek進行情感分類 268
7.1.2使用DeepSeek進行 K-近鄰分類 277
7.1.3 使用DeepSeek進行樸素貝葉斯分類 291
7.1.4 使用DeepSeek進行支持向量機分類 300
7.2 使用DeepSeek進行聚類分析 308
7.2.1 使用DeepSeek進行K-Means聚類 308
7.2.2 使用DeepSeek進行層次聚類 317
7.3 小結 326
第8章 使用DeepSeek進行深度學習和大數(shù)據分析 328
8.1 使用DeepSeek進行深度學習分析 329
8.1.1 深度學習簡介 329
8.1.2 使用DeepSeek構建卷積神經網絡 332
8.1.3 使用DeepSeek構建循環(huán)神經網絡與長短期記憶網絡 349
8.2 使用DeepSeek進行大數(shù)據分析 363
8.2.1 使用DeepSeek與Hadoop集成進行數(shù)據存儲與處理 364
8.2.2 使用DeepSeek與 Spark集成進行數(shù)據分析與機器學習 377
8.3 小結 386
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