Python数据分析与挖掘实战

副标题：无

作者: 张良均 等著

内容简介：

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前言

为什么要写这本书

LinkedIn对全球超过3.3亿用户的工作经历和技能进行分析后得出，目前最炙手可热的25项技能中，数据挖掘排名第一。那么数据挖掘是什么？

数据挖掘是从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。数据挖掘有助于企业发现业务的趋势，揭示已知的事实，预测未知的结果，因此“数据挖掘”已成为企业保持竞争力的必要方法。

但跟国外相比，由于我国信息化程度不太高，企业内部信息不完整，零售业、银行、保险和证券等对数据挖掘的应用并不理想。但随着市场竞争的加剧，各行业对数据挖掘技术的需求越来越强烈，可以预计，未来几年各行业的数据分析应用一定会从传统的统计分析发展到大规模数据挖掘应用。在大数据时代，数据过剩、人才短缺，数据挖掘专业人才的培养又需要专业知识和职业经验积累。本书注重数据挖掘理论与项目案例实践相结合，可以让读者获得真实的数据挖掘学习与实践环境，更快、更好地学习数据挖掘知识与积累职业经验。

总的来说，随着云时代的来临，大数据技术将具有越来越重要的战略意义。大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产要素，人们对于海量数据的运用预示着新一轮生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内攫取、管理、处理、整理海量数据，为企业经营决策提供帮助。大数据分析作为数据存储和挖掘分析的前沿技术，广泛应用于物联网、云计算和移动互联网等战略性新兴产业。虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是其商业价值已经显现出来，特别是有实践经验的大数据分析人才更是各企业争夺的热门。为了满足日益增长的大数据分析人才需求，很多大学开始尝试开设不同程度的大数据分析课程。“大数据分析”作为大数据时代的核心技术，必将成为高校数学与

目录预览：

​ Python数据分析与挖掘实战 (大数据技术丛书)
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
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