邀月個人python學習目錄索引，目前正在整理托馬茲·卓巴斯的《數據分析實戰》。
一、《數據分析實戰》：
關於作者
托馬茲·卓巴斯（Tomasz Drabas）是微軟的數據科學家，目前工作於西雅圖。他擁有超過13年的數據分析經驗，行業領域覆蓋高新技術、航空、電信、金融以及諮詢。
2003年，Tomasz獲得戰略管理的碩士學位後，從位於波蘭華沙的LOT波蘭航空公司開啓了他的職業生涯。2007年，他前往悉尼，在新南威爾士大學航空學院攻讀運籌學博士學位；他的研究結合了離散選擇模型和航空作業。在悉尼的日子裏，他曾擔任過Beyond Analysis Australia公司的數據分析師，沃達豐和記澳大利亞公司的高級數據分析師/數據科學家，以及其他職位。他也發表過學術論文，參加過國際會議，並且擔任過學術期刊的審稿人。
2015年，他搬到西雅圖，開始在微軟工作。在這裏他致力於解決高維特徵空間的問題。
本書深入數據分析與建模的世界，使用多種方法、工具及算法，提供了豐富的技巧。
本書第 一部分會講授一些實戰技巧，用於讀取、寫入、清洗、格式化、探索與理解數據；第二部分由一些較深入的主題組成，比如分類、聚類和預測等。第三部分介紹更高深的主題，從圖論到自然語言處理，到離散選擇模型，再到模擬。
通過閱讀本書，你將學到：
- 使用Pandas與OpenRefine讀取、清洗、轉換與存儲數據
- 使用Pandas與D3.js理解數據，探索變量間的關係
- 使用Pandas、mlpy、NumPy與Statsmodels，應用多種技法，分類、聚類銀行的營銷電話
- 使用Pandas、NumPy與mlpy減少數據集的維度，提取重要的特徵
- 使用NetworkX和Gephi探索社交網絡的交互，用圖論的概念識別出欺詐行爲
- 通過加油站的例子，學習代理人基建模的模擬技術
第1章講解了利用多種數據格式與數據庫來讀取與寫入數據的過程，以及使用OpenRefine與Python對數據進行清理。
《數據分析實戰-托馬茲.卓巴斯》讀書筆記第1章-數據格式與數據交互
第2章描述了用於理解數據的多種技巧。我們會了解如何計算變量的分佈與相關性，並生成多種圖表。
《數據分析實戰-托馬茲.卓巴斯》讀書筆記第2章-變量分佈與相關性、圖表
第3章介紹了處理分類問題的種種技巧，從樸素貝葉斯分類器到複雜的神經網絡和隨機樹森林。
《數據分析實戰-托馬茲.卓巴斯》讀書筆記第3章
第4章解釋了多種聚類模型；從最常見的k均值算法開始，一直到高級的BIRCH算法和DBSCAN算法。
《數據分析實戰-托馬茲.卓巴斯》讀書筆記第4章
第5章展示了很多降維的技巧，從最知名的主成分分析出發，經由其核版本與隨機化版本，一直講到線性判別分析。
《數據分析實戰-托馬茲.卓巴斯》讀書筆記第5章
第6章涵蓋了許多回歸模型，有線性的，也有非線性的。我們還會複習隨機森林和支持向量機，它們可用來解決分類或迴歸問題。
《數據分析實戰-托馬茲.卓巴斯》讀書筆記第6章
第7章探索瞭如何處理和理解時間序列數據，並建立ARMA模型以及ARIMA模型。
《數據分析實戰-托馬茲.卓巴斯》讀書筆記第7章
第8章介紹瞭如何使用NetworkX和Gephi來對圖數據進行處理、理解、可視化和分析。
《數據分析實戰-托馬茲.卓巴斯》讀書筆記第8章
第9章描述了多種與分析文本信息流相關的技巧：詞性標註、主題抽取以及對文本數據的分類。
《數據分析實戰-托馬茲.卓巴斯》讀書筆記第9章
第10章解釋了選擇模型理論以及一些流行的模型：多項式Logit模型、嵌套Logit模型以及混合Logit模型。
《數據分析實戰-托馬茲.卓巴斯》讀書筆記第10章
第11章涵蓋了代理人基的模擬；我們模擬的場景有：加油站的加油過程，電動車耗盡電量以及狼——羊的掠食。
《數據分析實戰-托馬茲.卓巴斯》讀書筆記第11章
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