本書涵蓋數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)知識(shí)、必備工具和有效實(shí)踐方法，能讓讀者充分掌握數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的基本技能。
本書共分為15章，主要內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、探索性數(shù)據(jù)分析、用Sklearn估計(jì)器分類、主流數(shù)據(jù)分析庫、大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫類型、數(shù)據(jù)倉庫/商業(yè)智能、數(shù)據(jù)聚合與分組運(yùn)算、數(shù)據(jù)挖掘工具、挖掘建模、模型評(píng)估、社會(huì)媒體挖掘、圖挖掘分類、基于深度學(xué)習(xí)的驗(yàn)證碼識(shí)別、基于深度學(xué)習(xí)的文本分類挖掘?qū)崿F(xiàn)。
本書采用理論與實(shí)踐相結(jié)合的方式，利用Python語言的強(qiáng)大功能，以最小的編程代價(jià)進(jìn)行數(shù)據(jù)的提取、處理、分析和挖掘，既適合Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘初學(xué)者、大數(shù)據(jù)從業(yè)人員閱讀，也適合高等院校和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)與人工智能相關(guān)專業(yè)的師生教學(xué)參考。