从实践出发,结合大量数据挖掘工程案例及教学经验,以真实案例为主线,深入浅出地介绍数据挖掘建模过程中的有关任务:数据探索、数据预处理、分类与预测、聚类分析、时序预测、关联规则挖掘、智能推荐和偏差检测等。

因此,图书的编排以解决某个应用的挖掘目标为前提,先介绍案例背景提出挖掘目标,再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。为方便读者轻松地获取真实的实验环境,本书使用目前在数据科学领域非常热门的Python语言对样本数据进行处理以进行挖掘建模



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