Python数据分析与挖掘实战是10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。
本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。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。
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Python语言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，在建模过程的关键环节，穿插程序实现代码。最后通过上机实践，加深读者对数据挖掘技术在案例应用中的理解。
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目录
- 第1章 数据挖掘基础2
- 第2章 Python数据分析简介10
- 第3章 数据探索33
- 第4章 数据预处理60
- 第5章 挖掘建模83
- 第6章 电力窃漏电用户自动识别144
- 第7章 航空公司客户价值分析164
- 第8章 中医证型关联规则挖掘180
- 第9章 基于水色图像的水质评价195
- 第10章 家用电器用户行为分析与事件识别204
- 第11章 应用系统负载分析与磁盘容量预测223
- 第12章 电子商务网站用户行为分析及服务推荐238
- 第13章 财政收入影响因素分析及预测模型270
- 第14章 基于基站定位数据的商圈分析297
- 第15章 电商产品评论数据情感分析310
