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公认经典，100余所高校用作教材，同时被广大数据科学工作者奉为经典，是该领域公认的事实标准。
内容简介
本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准，第1版销售超过10万册，销售势头依然强劲，被国内100余所高等院校采用为教材，同时也被广大数据科学工作者奉为经典。
作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验，不仅掌握行业的*技术和实践方法，而且洞悉学生和老师的需求与痛点，这为本书的内容和形式提供了强有力的保障，这是本书第1版能大获成功的关键因素。
全书共13章，分为三个部分，从技术理论、工程实践和进阶提升三个维度对数据分析与挖掘进行了详细的讲解。
作者简介
作者张良均，高级信息系统项目管理师，泰迪杯全国大学生数据挖掘竞赛（www.tipdm.org）的发起人。华南师范大学、广东工业大学兼职教授，广东省工业与应用数学学会理事。兼有大型高科技企业和高校的工作经历，主要从事大数据挖掘及其应用的策划、研发及咨询培训。全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试继续教育和CDA数据分析师培训讲师。发表数据挖掘相关论文数二十余篇，已取得国家发明专利12项，主编图书《神经网络实用教程》《数据挖掘:实用案例分析》《Python数据分析与挖掘》等多本畅销图书，主持并完成科技项目9项。获得SAS、SPSS数据挖掘认证及Hadoop开发工程师证书，具有电力、电信、银行、制造企业、电子商务和电子政务的项目经验和行业背景。
章节目录
版权信息
前言
基础篇
第1章 数据挖掘基础
1.1 某知名连锁餐饮企业的困惑
1.2 从餐饮服务到数据挖掘
1.3 数据挖掘的基本任务
1.4 数据挖掘建模过程
1.5 常用的数据挖掘建模工具
1.6 小结
第2章 Python数据分析简介
2.1 搭建Python开发平台
2.2 Python使用入门
2.3 Python数据分析工具
2.4 配套资源使用设置
2.5 小结
第3章 数据探索
3.1 数据质量分析
3.2 数据特征分析
3.3 Python主要数据探索函数
3.4 小结
第4章 数据预处理
4.1 数据清洗
4.2 数据集成
4.3 数据变换
4.4 数据规约
4.5 Python主要数据预处理函数
4.6 小结
第5章 挖掘建模
5.1 分类与预测
5.2 聚类分析
5.3 关联规则
5.4 时序模式
5.5 离群点检测
5.6 小结
实战篇
第6章 电力窃漏电用户自动识别
6.1 背景与挖掘目标
6.2 分析方法与过程
6.3 上机实验
6.4 拓展思考
6.5 小结
第7章 航空公司客户价值分析
7.1 背景与挖掘目标
7.2 分析方法与过程
7.3 上机实验
7.4 拓展思考
7.5 小结
第8章 中医证型关联规则挖掘
8.1 背景与挖掘目标
8.2 分析方法与过程
8.3 上机实验
8.4 拓展思考
8.5 小结
第9章 基于水色图像的水质评价
9.1 背景与挖掘目标
9.2 分析方法与过程
9.3 上机实验
9.4 拓展思考
9.5 小结
第10章 家用电器用户行为分析与事件识别
10.1 背景与挖掘目标
10.2 分析方法与过程
10.3 上机实验
10.4 拓展思考
10.5 小结
第11章 应用系统负载分析与磁盘容量预测
11.1 背景与挖掘目标
11.2 分析方法与过程
11.3 上机实验
11.4 拓展思考
11.5 小结
第12章 电子商务网站用户行为分析及服务推荐
12.1 背景与挖掘目标
12.2 分析方法与过程
12.3 上机实验
12.4 拓展思考
12.5 小结
第13章 财政收入影响因素分析及预测模型
13.1 背景与挖掘目标
13.2 分析方法与过程
13.3 上机实验
13.4 拓展思考
13.5 小结
第14章 基于基站定位数据的商圈分析
14.1 背景与挖掘目标
14.2 分析方法与过程
14.3 上机实验
14.4 拓展思考
14.5 小结
第15章 电商产品评论数据情感分析
15.1 背景与挖掘目标
15.2 分析方法与过程
15.3 上机实验
15.4 拓展思考
15.5 小结
参考文献
Python数据分析与挖掘实战是2015年由机械工业出版社出版,作者王路。
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