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第1章 數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)和DeepSeek簡介 001 1.1 數(shù)據(jù)分析的定義與重要性 002 1.1.1 數(shù)據(jù)分析的定義 002 1.1.2 數(shù)據(jù)分析的重要性 002 1.2 數(shù)據(jù)分析流程 003 1.2.1 問題定義 003 1.2.2 數(shù)據(jù)收集 004 1.2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理 004 1.2.4 數(shù)據(jù)探索 004 1.2.5 特征工程 004 1.2.6 數(shù)據(jù)建模 004 1.2.7 結(jié)果評估 005 1.2.8 結(jié)果解釋與展示 005 1.3 常見的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 005 1.3.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析 005 1.3.2 探索性數(shù)據(jù)分析 006 1.3.3 概率分布分析 006 1.3.4 參數(shù)估計(jì)分析 007 1.3.5 假設(shè)檢驗(yàn)分析 007 1.3.6 回歸分析 008 1.4 數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)方法 009 1.4.1 監(jiān)督學(xué)習(xí) 009 1.4.2 無監(jiān)督學(xué)習(xí) 009 1.4.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 010 1.4.4 半監(jiān)督學(xué)習(xí) 010 1.5 常見的數(shù)據(jù)分析工具 011 1.5.1 編程語言和庫 012 1.5.2 數(shù)據(jù)分析軟件 013 1.5.3 大數(shù)據(jù)處理框架 014 1.5.4 云平臺和數(shù)據(jù)分析服務(wù) 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(jù)分析中的應(yīng)用 024 1.7 小結(jié) 025 第2章 使用DeepSeek準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 026 2.1 使用DeepSeek編寫數(shù)據(jù)收集腳本 027 2.1.1 使用DeepSeek編寫抓取新聞數(shù)據(jù)腳本 027 2.1.2使用DeepSeek編寫抓取電影評論數(shù)據(jù)腳本 033 2.1.3使用DeepSeek編寫抓取股票數(shù)據(jù)腳本 038 2.1.4使用DeepSeek編寫抓取天氣預(yù)報(bào)的數(shù)據(jù)腳本 042 2.1.5 使用DeepSeek編寫抓取商品價(jià)格數(shù)據(jù)腳本 047 2.1.6 使用DeepSeek編寫抓取社交媒體數(shù)據(jù)腳本 056 2.2使用DeepSeek生成數(shù)據(jù)樣本 060 2.2.1使用DeepSeek生成電影評論數(shù)據(jù)樣本 060 2.2.2使用DeepSeek生成對話數(shù)據(jù)樣本 065 2.2.3使用DeepSeek生成新聞標(biāo)題數(shù)據(jù)樣本 069 2.2.4使用DeepSeek生成產(chǎn)品描述數(shù)據(jù)樣本 074 2.2.5使用DeepSeek生成圖像數(shù)據(jù)樣本 079 2.3 小結(jié) 082 第3章 使用DeepSeek清洗數(shù)據(jù) 083 3.1 使用DeepSeek處理數(shù)據(jù)質(zhì)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(fù)數(shù)據(jù) 101 3.2使用DeepSeek處理數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)問題 104 3.2.1使用DeepSeek進(jìn)行數(shù)據(jù)格式化轉(zhuǎn)換 104 3.2.2 使用DeepSeek合并不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù) 112 3.3 小結(jié) 123 第4章 使用DeepSeek提取特征 124 4.1 使用DeepSeek進(jìn)行特征工程 124 4.1.1 使用DeepSeek進(jìn)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(jìn)行特征降維152 4.2.1 使用DeepSeek實(shí)現(xiàn)主成分分析 152 4.2.2 使用DeepSeek實(shí)現(xiàn)線性判別分析 160 4.3 小結(jié) 169 第5章 使用DeepSeek進(jìn)行數(shù)據(jù)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(diǎn)圖和氣泡圖 196 5.2 使用DeepSeek進(jìn)行高級數(shù)據(jù)可視化 200 5.2.1 使用DeepSeek創(chuàng)建熱力圖和相關(guān)性圖 201 5.2.2 使用DeepSeek創(chuàng)建并行坐標(biāo)圖和雷達(dá)圖 207 5.2.3 使用DeepSeek創(chuàng)建樹形圖和層次圖 213 5.3 小結(jié) 220 第6章 使用DeepSeek進(jìn)行回歸分析與預(yù)測建模 221 6.1 使用DeepSeek進(jìn)行回歸分析 221 6.1.1 使用DeepSeek實(shí)現(xiàn)線性回歸 222 6.1.2使用DeepSeek實(shí)現(xiàn)多項(xiàng)式回歸 233 6.1.3使用DeepSeek實(shí)現(xiàn)嶺回歸與套索回歸 243 6.2 使用DeepSeek進(jìn)行預(yù)測建模 250 6.2.1使用DeepSeek構(gòu)建神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型 250 6.2.2 使用DeepSeek進(jìn)行決策樹和隨機(jī)森林預(yù)測 258 6.3 小結(jié) 265 第7章 使用DeepSeek進(jìn)行分類與聚類分析 267 7.1 使用DeepSeek進(jìn)行分類分析 268 7.1.1 直接使用DeepSeek進(jìn)行情感分類 268 7.1.2使用DeepSeek進(jìn)行 K-近鄰分類 277 7.1.3 使用DeepSeek進(jìn)行樸素貝葉斯分類 291 7.1.4 使用DeepSeek進(jìn)行支持向量機(jī)分類 300 7.2 使用DeepSeek進(jìn)行聚類分析 308 7.2.1 使用DeepSeek進(jìn)行K-Means聚類 308 7.2.2 使用DeepSeek進(jìn)行層次聚類 317 7.3 小結(jié) 326 第8章 使用DeepSeek進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析 328 8.1 使用DeepSeek進(jìn)行深度學(xué)習(xí)分析 329 8.1.1 深度學(xué)習(xí)簡介 329 8.1.2 使用DeepSeek構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 332 8.1.3 使用DeepSeek構(gòu)建循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與長短期記憶網(wǎng)絡(luò) 349 8.2 使用DeepSeek進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析 363 8.2.1 使用DeepSeek與Hadoop集成進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲與處理 364 8.2.2 使用DeepSeek與 Spark集成進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí) 377 8.3 小結(jié) 386