这是一本以项目实战案例为驱动的数据挖掘著作，它能帮助完全没有Python编程基础和数据挖掘基础的读者快速掌握Python数据挖掘的技术、流程与方法。 在写作方式上，本书与传统的“理论与实践结合”的入门书不同，它以数据挖掘领域的知名赛事“泰迪杯”数据挖掘挑战赛（已举办10届）和“泰迪杯”数据分析技能赛（已举办5届）（累计1500余所高校的10余万师生参赛）为依托，精选了11个经典赛题，将Python编程知识、数据挖掘知识和行业知识三者融合，让读者在实践中快速掌握电商、教育、交通、传媒、电力、旅游、制造等7大行业的数据挖掘方法。 本书不仅适用于零基础的读者自学，还适用于教师教学，为了帮助读者更加高效地掌握本书的内容，本书提供了以下10项附加价值： （1）建模平台：提供一站式大数据挖掘建模平台，免配置，包含大量案例工程，边练边学，告别纸上谈兵； （2）视频讲解：提供不少于600分钟Python编程和数据挖掘相关教学视频，边看边学，快速收获经验值； （3）精选习题：精心挑选不少于60道数据挖掘练习题，并提供详细解答，边学边练，检查知识盲区； （4）作者答疑：学习过程中有任何问题，通过“树洞”小程序，纸书拍照，一键发给作者，边问边学，事半功倍； （5）数据文件：提供各个案例配套的数据文件，与工程实践结合，开箱即用，增强实操性； （6）程序代码：提供书中代码的电子文件及相关工具的安装包，代码导入平台即可运行，学习效果立竿见影； （7）教学课件：提供配套的PPT课件，使用本书作为教材的老师可以申请，节省备课时间； （8）模型服务：提供不少于10个数据挖掘模型，模型提供完整的案例实现过程，助力提升数据挖掘实践能力； （9）教学平台：泰迪科技为本书提供的附加资源提供一站式数据化教学平台，附有详细操作指南，边看边学边练，节省时间； （10）就业推荐：提供大量就业推荐机会，与1500+企业合作，包含华为、京东、美的等知名企业 通过学习本书，读者可以理解数据挖掘的原理，迅速掌握大数据技术的相关操作，为后续数据分析、数据挖掘、深度学习的实践及竞赛打下良好的技术基础。

这是一本以项目实战案例为驱动的数据挖掘著作，它能帮助完全没有Python编程基础和数据挖掘基础的读者快速掌握Python数据挖掘的技术、流程与方法。 在写作方式上，本书与传统的“理论与实践结合”的入门书不同，它以数据挖掘领域的知名赛事“泰迪杯”数据挖掘挑战赛（已举办10届）和“泰迪杯”数据分析技能赛（已举办5届）（累计1500余所高校的10余万师生参赛）为依托，精选了11个经典赛题，将Python编程知识、数据挖掘知识和行业知识三者融合，让读者在实践中快速掌握电商、教育、交通、传媒、电力、旅游、制造等7大行业的数据挖掘方法。 本书不仅适用于零基础的读者自学，还适用于教师教学，为了帮助读者更加高效地掌握本书的内容，本书提供了以下10项附加价值： （1）建模平台：提供一站式大数据挖掘建模平台，免配置，包含大量案例工程，边练边学，告别纸上谈兵； （2）视频讲解：提供不少于600分钟Python编程和数据挖掘相关教学视频，边看边学，快速收获经验值； （3）精选习题：精心挑选不少于60道数据挖掘练习题，并提供详细解答，边学边练，检查知识盲区； （4）作者答疑：学习过程中有任何问题，通过“树洞”小程序，纸书拍照，一键发给作者，边问边学，事半功倍； （5）数据文件：提供各个案例配套的数据文件，与工程实践结合，开箱即用，增强实操性； （6）程序代码：提供书中代码的电子文件及相关工具的安装包，代码导入平台即可运行，学习效果立竿见影； （7）教学课件：提供配套的PPT课件，使用本书作为教材的老师可以申请，节省备课时间； （8）模型服务：提供不少于10个数据挖掘模型，模型提供完整的案例实现过程，助力提升数据挖掘实践能力； （9）教学平台：泰迪科技为本书提供的附加资源提供一站式数据化教学平台，附有详细操作指南，边看边学边练，节省时间； （10）就业推荐：提供大量就业推荐机会，与1500+企业合作，包含华为、京东、美的等知名企业 通过学习本书，读者可以理解数据挖掘的原理，迅速掌握大数据技术的相关操作，为后续数据分析、数据挖掘、深度学习的实践及竞赛打下良好的技术基础。

《数据挖掘：实用案例分析》是数据挖掘实战领域颇具特色的一部作品，作者曾为10余个行业上百家大型企业提供数据挖掘服务，本书是其在数据挖掘领域探索近10年的经验总结之作。全书以实践和实用为宗旨，深度与广度兼顾，实践与理论并举。 《数据挖掘：实用案例分析》共12章，分三个部分。第一部分是基础篇（第1～4章），主要对数据挖掘的基本概念、应用分类、建模方法及常用的建模工具进行了介绍，并对本书所用到的数据挖掘建模平台TipDM进行了说明。第二部分是实战篇（第5～10章），以案例的形式对数据挖掘技术在金融、电信、电力、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用场景进行了讨论；首先介绍案例背景，然后阐述分析方法与过程，最后完成模型构建；在介绍建模过程的同时穿插操作训练，把相关的知识点嵌入相应的操作过程中；此外，第10章精心设计了6个实验项目，读者可以通过本章介绍的方法...(展开全部)

《数据挖掘：实用案例分析》是数据挖掘实战领域颇具特色的一部作品，作者曾为10余个行业上百家大型企业提供数据挖掘服务，本书是其在数据挖掘领域探索近10年的经验总结之作。全书以实践和实用为宗旨，深度与广度兼顾，实践与理论并举。 《数据挖掘：实用案例分析》共12章，分三个部分。第一部分是基础篇（第1～4章），主要对数据挖掘的基本概念、应用分类、建模方法及常用的建模工具进行了介绍，并对本书所用到的数据挖掘建模平台TipDM进行了说明。第二部分是实战篇（第5～10章），以案例的形式对数据挖掘技术在金融、电信、电力、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用场景进行了讨论；首先介绍案例背景，然后阐述分析方法与过程，最后完成模型构建；在介绍建模过程的同时穿插操作训练，把相关的知识点嵌入相应的操作过程中；此外，第10章精心设计了6个实验项目，读者可以通过本章介绍的方法...(展开全部)

本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘，等等。本书也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等内容。

本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘，等等。本书也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等内容。

本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘，等等。本书也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等内容。本书面向愿意学习和尝试数据挖掘的程序员。

Python是一种带有动态语义的、解释性的、面向对象的高级编程语言。其高级内置数据结构，结合动态类型和动态绑定，使其对于敏捷软件开发非常具有吸引力。同时，Python作为脚本型（胶水）语言连接现有的组件也十分高效。Python语法简洁，可读性强，从而能降低程序的维护成本。不仅如此，Python支持模块和包，鼓励程序模块化和代码重用。

Python是一种带有动态语义的、解释性的、面向对象的高级编程语言。其高级内置数据结构，结合动态类型和动态绑定，使其对于敏捷软件开发非常具有吸引力。同时，Python作为脚本型（胶水）语言连接现有的组件也十分高效。Python语法简洁，可读性强，从而能降低程序的维护成本。不仅如此，Python支持模块和包，鼓励程序模块化和代码重用。