本书共16章，共三篇。基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具MATALB进行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。实战篇（第6～15章），重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上，本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建的顺序进行的，在建模过程关键环节，穿插程序实现代码。最后通过上机实践，加深数据挖掘技术在案例应用中的理解。提高篇（第16章），介绍了基于MATLAB二次开发的数据挖掘应用软件——TipDM数据挖掘建模工具，并以此工具为例详细介绍了基于MATLAB接口完成数据挖掘二次开发的各个步骤，使读者体验到通过MATLAB实现数据挖掘二次开发的强大魅力。

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*新技术和实践方法，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。 第壹部分 基础篇（第1～5章） 主要讲解了Python数据分析与挖掘的工具和技术理论，包括数据挖掘的基础知识、Python数据挖掘与建模工具、数据挖掘的建模过程，以及挖掘建模的常用算法和原理等内容。 第二部分 实战篇（第6～12章） 通过工程实践案例讲解了数据挖掘技术在金融、航空、零售、能源、制造、电商等行业的应用。在案例组织结构上，本书按照“介绍案例背景与挖掘目标→阐述分析方法与过程→完成模型构建”的顺序进行，在建模过程关键环节，穿插程序实现代码。*后，通过上机实践加深对案例应用中的数据挖掘技术的理解。 第三部分 提高篇（第13章） 重点讲解了基于Python引擎的开源数据挖掘建模平台（TipDM）的功能和使用方法，以航空公司客户价值分析为案例，介绍了如何使用该平台快速搭建数据分析与挖掘工程。 本书不仅提供TipDM这样的上机实践环境，而且还提供配套的案例建模数据、Python源代码、教学PPT。

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*新技术和实践方法，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。 第壹部分 基础篇（第1～5章） 主要讲解了Python数据分析与挖掘的工具和技术理论，包括数据挖掘的基础知识、Python数据挖掘与建模工具、数据挖掘的建模过程，以及挖掘建模的常用算法和原理等内容。 第二部分 实战篇（第6～12章） 通过工程实践案例讲解了数据挖掘技术在金融、航空、零售、能源、制造、电商等行业的应用。在案例组织结构上，本书按照“介绍案例背景与挖掘目标→阐述分析方法与过程→完成模型构建”的顺序进行，在建模过程关键环节，穿插程序实现代码。*后，通过上机实践加深对案例应用中的数据挖掘技术的理解。 第三部分 提高篇（第13章） 重点讲解了基于Python引擎的开源数据挖掘建模平台（TipDM）的功能和使用方法，以航空公司客户价值分析为案例，介绍了如何使用该平台快速搭建数据分析与挖掘工程。 本书不仅提供TipDM这样的上机实践环境，而且还提供配套的案例建模数据、Python源代码、教学PPT。

本书以Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍Python数据分析与挖掘的重要内容。本书共11章，分为基础篇（第1～5章）和实战篇（第6～11章），基础篇包括数据挖掘基础、Python数据挖掘编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识；实战篇包括6个案例，分别为信用卡高风险客户识别、餐饮企业菜品关联分析、金融服务机构资金流量预测、O2O优惠券使用预测、电视产品个性化推荐，以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现金融服务机构资金流量预测。本书大部分章节包含实训和课后习题，通过练习和操作实践，可帮助读者巩固所学的内容。 本书可作为“1+X”证书制度试点工作中的大数据应用开发（Python）职业技能等级（高级）证书的教学和培训用书，也可作为高校数据科学或人工智能相关专业的教材，还可作为数据挖掘爱好者的自学用书。

本书共16章，分三个部分：基础篇、实战篇、提高篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。高级篇介绍了基于R语言二次开发的数据挖掘应用软件，使读者体验到数据挖掘二次的开发的魅力。

本书由实战经验丰富的两位数据分析师执笔，首先介绍了商业领域里通用的数据分析框架，然后根据该框架，结合8个真实的案例，详细解说了通过数据分析解决各种商业问题的流程，让读者在解决问题的过程中学习各种数据分析方法，包括柱状图、交叉列表统计、A/B测试、多元回归分析、逻辑回归分析、主成分分析、聚类、决策树分析、机器学习等。特别是书中使用的数据都是未经清洗的原始数据，能够让读者了解真实的数据分析流程，避免纸上谈兵。

本书由实战经验丰富的两位数据分析师执笔，首先介绍了商业领域里通用的数据分析框架，然后根据该框架，结合8个真实的案例，详细解说了通过数据分析解决各种商业问题的流程，让读者在解决问题的过程中学习各种数据分析方法，包括柱状图、交叉列表统计、A/B测试、多元回归分析、逻辑回归分析、主成分分析、聚类、决策树分析、机器学习等。特别是书中使用的数据都是未经清洗的原始数据，能够让读者了解真实的数据分析流程，避免纸上谈兵。

本书共14章，分三个部分：基础篇、实战篇、高级篇。基础篇介绍了数据挖掘、Hadoop大数据的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得大数据项目挖掘分析经验，同时快速领悟看似难懂的大数据分析与挖掘理论知识。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助TipDM-HB大数据挖掘建模平台，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。

本书结合实战案例介绍了Eviews软件的使用方法。首先介绍了Eviews软件的整体架构和设计理念，然后围绕截面数据、时间序列、面板数据 3 种典型类型的数据，介绍了Eviews软件的功能。通过配合实战案例，本书重点介绍了Eviews的操作步骤、指令和输出结果的解读。 本书分为23章，主要内容有Eviews简介、Eviews的安装、初识Eviews、工作文件、对象、序列、组、样本、图形、图形工具、截面数据的基础性分析、回归分析、定性因变量模型、受限因变量模型、分位数回归模型、工具变量、岭回归和LASSO、主成分分析、因子分析、时间序列的基础性分析、ARIMA 模型、GARCH 模型、面板数据模型。 本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合 Eviews的入门用户和进阶用户阅读，也适合对经济计量学、金融计量学、统计学感兴趣的读者阅读。另外，本书也适合政府部门、研究机构从事经济管理工作的人士使用。

本书以R语言简介、数据挖掘基础为开篇，旨在让读者对所用工具及数据挖掘方法有所了解。随后的章节借助实际案例（数据挖掘网站用户行为分析及网页智能推荐、生活服务点评网站客户分群、水冷中央空调系统的优化控制策略、电商评价文本的主题特征词分析、均线投资策略等），从数据预处理、模型选择、算法介绍、R语言实现、结论分析及评价等方面进行详尽的论述，希望读者既可以了解数据分析与挖掘的一般流程及方法，又能对常用的算法及模型有所了解。每个案例分析都是一篇完整的论文，初学者通过它们可以了解数据分析与挖掘的一般流程及方法，有一定基础的读者可以思考算法的优劣与选择。不管是对数据分析与挖掘感兴趣的入门者，还是希望获得实践经验的初学者，都可以从本书中获得支持。