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全書以識別數據謊言、造假和欺詐為目標，以數據挖掘為技術手段，以Python編程語言為實現(xiàn)工具，完整展現(xiàn)了數據挖掘的全過程。在業(yè)務層面，涉及互聯(lián)網、財務、稅務、審計、銀行、電商、社保等行業(yè)具體應用場景。在技術層面，涉及統(tǒng)計分析、機器學習、深度學習等建模方法。本書具有龐雜數據可視化，復雜模型簡單化，技術語言通俗化的特點。每個章節(jié)開始，綜合運用各類圖表進行可視化展示，幫助讀者對龐雜的數據集有直觀認識。在算法層面，將使用到的數學模型進行簡化，用形象的比喻、簡化的公式、簡潔的圖表等揭示復雜的算法原理。

第 1章 Python編程基礎知識 …………………………………………………………… 11. 1 Python編程快速入門 ……………………………………………………………… 31. 1. 1 快速入門的幾個問題 ……………………………………………………… 31. 1. 2 安裝 Anaconda ……………………………………………………………… 31. 1. 3 第一個案例 ………………………………………………………………… 61. 2 常見類型數據載入 ………………………………………………………………… 81. 2. 1 讀取 Excel文件 ……………………………………………………………… 81. 2. 2 讀取 txt文件 ………………………………………………………………… 81. 2. 3 讀取 pdf文件 ………………………………………………………………… 91. 2. 4 網頁文本數據獲取 ………………………………………………………… 111. 2. 5 圖片數據讀取 ……………………………………………………………… 121. 2. 6 視頻數據讀取 ……………………………………………………………… 121. 3 pandas數據處理 …………………………………………………………………… 131. 3. 1 pandas中的數據結構 ……………………………………………………… 131. 3. 2 創(chuàng)建 DateFrame數據表 …………………………………………………… 141. 3. 3 查看數據集基本信息 ……………………………………………………… 151. 3. 4 增加行、列 ………………………………………………………………… 171. 3. 5 刪除行、列 ………………………………………………………………… 191. 3. 6 篩選 ……………………………………………………………………… 201. 3. 7 選擇指定數據 ……………………………………………………………… 221. 3. 8 修改列名 …………………………………………………………………… 251. 3. 9 索引的處理 ………………………………………………………………… 261. 3. 10 缺失值處理 ………………………………………………………………… 291. 3. 11 重復值處理 ………………………………………………………………… 331. 3. 12 替換 ………………………………………………………………………… 341. 3. 13 排序 ………………………………………………………………………… 361. 3. 14 連接與合并 ………………………………………………………………… 381. 3. 15 分列 ………………………………………………………………………… 401. 3. 16 分組 ………………………………………………………………………… 411. 3. 17 日期處理 …………………………………………………………………… 411. 3. 18 數據統(tǒng)計 …………………………………………………………………… 421. 3. 19 數據計算 …………………………………………………………………… 431. 3. 20 遍歷 ………………………………………………………………………… 441. 3. 21 應用函數 …………………………………………………………………… 451. 4 數據呈現(xiàn) …………………………………………………………………………… 461. 4. 1 折線圖 ……………………………………………………………………… 461. 4. 2 柱狀圖 ……………………………………………………………………… 471. 4. 3 餅圖 ………………………………………………………………………… 471. 4. 4 箱型圖 ……………………………………………………………………… 481. 4. 5 小提琴圖 …………………………………………………………………… 511. 4. 6 散點圖 ……………………………………………………………………… 511. 4. 7 矩陣熱力圖 ………………………………………………………………… 531. 4. 8 詞云圖 ……………………………………………………………………… 541. 4. 9 動漫風格圖表 ……………………………………………………………… 55本章小結 …………………………………………………………………………………… 62第 2章不同階段常見的數據陷阱 …………………………………………………… 632. 1 數據采集階段 ……………………………………………………………………… 652. 1. 1 數據量不足 ………………………………………………………………… 652. 1. 2 選擇偏差 …………………………………………………………………… 672. 1. 3 幸存者偏差 ………………………………………………………………… 672. 1. 4 中心極限定理 ……………………………………………………………… 672. 2 數據分析階段 ……………………………………………………………………… 692. 2. 1 大數定律 …………………………………………………………………… 692. 2. 2 蒙地卡羅謬誤 ……………………………………………………………… 702. 2. 3 誤判相關因果 ……………………………………………………………… 752. 2. 4 忽略均值回歸 ……………………………………………………………… 772. 2. 5 誰在偷懶 …………………………………………………………………… 782. 2. 6 蒙提 ·霍爾悖論 …………………………………………………………… 812. 2. 7 黑天鵝事件 ………………………………………………………………… 832. 3 數據呈現(xiàn)階段 ……………………………………………………………………… 832. 3. 1 選擇性呈現(xiàn) ………………………………………………………………… 832. 3. 2 辛普森悖論 ………………………………………………………………… 852. 3. 3 用圖表改變數據 …………………………………………………………… 892. 4 數據建模中的常見問題 ………………………………………………………… 912. 4. 1 忽略異常值 ………………………………………………………………… 912. 4. 2 過擬合與欠擬合 …………………………………………………………… 922. 4. 3 如何應對數據量不足 ……………………………………………………… 952. 4. 4 非均衡數據處理 …………………………………………………………… 96本章小結 …………………………………………………………………………………… 97目錄第 3章利用本福特定律分析公司年報 ……………………………………………… 993. 1 準備工作 …………………………………………………………………………… 1013. 1. 1 財報造假識別理論本福特定律 ……………………………………… 1013. 1. 2 建模思路 …………………………………………………………………… 1023. 1. 3 編程環(huán)境 …………………………………………………………………… 1023. 2 利用本福特定律判斷 Meta公司年報可信度 ………………………………… 1033. 2. 1 獲取 Meta公司年報數據 ………………………………………………… 1043.2.2 全選、復制網頁文本 …………………………………………………… 1053.2.3 正則表達式提取網頁中的數字 ……………………………………… 1063. 2. 4 提取首位數字 ……………………………………………………………… 1083. 2. 5 利用本福特定律建模 ……………………………………………………… 1103. 2. 6 可信度判斷 ………………………………………………………………… 1113. 2. 7 形成結論 …………………………………………………………………… 1143. 3 利用本福特定律分析 A股上市公司的年報 ………………………………… 1143. 3. 1 載入 pdf格式的公司年報 ………………………………………………… 1143. 3. 2 中文年報文本數據分析 …………………………………………………… 1153. 3. 3 年份數字對本福特定律的影響 …………………………………………… 1183. 3. 4 提取表格內數字并分析 …………………………………………………… 1203. 3. 5 結論 ………………………………………………………………………… 1233. 4 本福特定律的延伸 ……………………………………………………………… 1243. 4. 1 還有哪些數據可能符合本福特定律 ……………………………………… 1243. 4. 2 本福特定律應用場景 ……………………………………………………… 124本章小結 ………………………………………………………………………………… 125第 4章利用規(guī)模法則發(fā)現(xiàn)財務數據異常 ………………………………………… 1274. 1 規(guī)模法則 …………………………………………………………………………… 1294. 1. 1 認識規(guī)模法則 ……………………………………………………………… 1294. 1. 2 如何將規(guī)模法則用于監(jiān)測公司財務數據異常 …………………………… 1294. 2 探索性數據分析 ………………………………………………………………… 1314. 2. 1 獲取 A股上市公司財務數據 …………………………………………… 1314. 2. 2 缺失數據可視化 …………………………………………………………… 1334. 2. 3 統(tǒng)一收入單位 ……………………………………………………………… 1344. 2. 4 數據集分布形態(tài) …………………………………………………………… 1354. 2. 5 數據集關系分析 …………………………………………………………… 1364. 2. 6 對數變換 …………………………………………………………………… 1374. 3 利用規(guī)模法則進行數據建模 …………………………………………………… 1394. 3. 1 變量選取 …………………………………………………………………… 1394. 3. 2 線性回歸 …………………………………………………………………… 1404. 3. 3 財務數據異常的公司名單 ………………………………………………… 142Python數據挖掘實戰(zhàn) 數據陷阱與異常檢測本章小結 ………………………………………………………………………………… 145第 5章利用決策樹進行信貸數據異常檢測 ……………………………………… 1475. 1 數據可視化與異常數據處理 …………………………………………………… 1495. 1. 1 數據集概覽 ………………………………………………………………… 1495. 1. 2 數據缺失情況統(tǒng)計 ………………………………………………………… 1515. 1. 3 利用直方圖查看數據分布 ………………………………………………… 1535. 1. 4 利用箱型圖查看異常數據 ………………………………………………… 1565. 1. 5 異常值處理 ………………………………………………………………… 1585. 1. 6 利用小提琴圖展示異常值處理后的數據 ………………………………… 1595. 2 利用決策樹進行逾期風險預判 ………………………………………………… 1615. 2. 1 決策樹建模流程 …………………………………………………………… 1615. 2. 2 決策樹原理簡介 …………………………………………………………… 1615. 2. 3 模型實現(xiàn) …………………………………………………………………… 1665. 2. 4 模型優(yōu)化 …………………………………………………………………… 172本章小結 ………………………………………………………………………………… 177第 6章利用 AP聚類算法識別電商平臺刷單行為 ……………………………… 1796. 1 數據建模 …………………………………………………………………………… 1816. 1. 1 問題轉換思路 ……………………………………………………………… 1816. 1. 2 數據獲取 …………………………………………………………………… 1816. 1. 3 建模工具 …………………………………………………………………… 1836. 2 探索性數據分析 ………………………………………………………………… 1846. 2. 1 商品顏色分析 ……………………………………………………………… 1846. 2. 2 商品尺碼分析 ……………………………………………………………… 1876. 2. 3 評論時間異常分析 ………………………………………………………… 1886. 2. 4 利用詞袋模型分析 ………………………………………………………… 1906. 3 利用 AP聚類識別刷評論行為 ………………………………………………… 1946.3.1 AP聚類基本概念 ………………………………………………………… 1946. 3. 2 模型設計 …………………………………………………………………… 1956. 3. 3 程序實現(xiàn) …………………………………………………………………… 1966. 3. 4 聚類算法 …………………………………………………………………… 204本章小結 ………………………………………………………………………………… 204

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