商品簡介
本書基於Python進行實踐開發，主要涉及的內容為：用敏捷式大資料開發方法論創建分析應用；用資料—價值棧，在一系列敏捷週期中創建價值；用多種資料結構從單個資料集中提取特徵，獲取洞察；用圖表視覺化資料，通過交互性報表從不同角度展示資料；用歷史資料進行預測，將預測轉化為行動。
作者簡介
王仁武，男，1968年4月出生，工科博士、副教授，現為華東師範大學商學院信息學系教師，主要研究方向為數據分析、數據挖掘和信息系統。
已出版（參編）主要著作：
書名 出版社 出版時間
商業分析 華東師範大學出版社 2014年9月
序列構造神經網絡與多維數據分析 上海社科院出版社 2008年1
名人推薦
本書分為基礎編、分析編、挖掘編和提高編四部分。
基礎編包括數據科學簡介（第1章）和Python基礎知識（第2章）兩章。涉及數據科學的概念、數據科學的學習方法、數據科學家的概念、數據科學家的應備技能、Python與數據科學的關係、數據科學領域中常用的Python包。
分析編包括Python數據獲取和數據預處理（第3章）和利用Python進行數據分析（第4章）兩章。內容包括Python數據獲取的各種方式：從文件中、從數據庫中、從Web網頁中獲取數據，對獲取的數據可採用Python Pandas進行數據清洗、數據集成與數據轉換等數據預處理工作。
挖掘編包括利用Python進行數據挖掘（第5章）和利用Python進行文本挖掘（第6章）兩章。在數據挖掘部分首先簡單介紹了Python的Scikit-Learn數據挖掘庫的安裝與使用，然後結合實例詳細介紹數據挖掘中常用的算法；在文本挖掘部分首先詳細介紹文本挖掘的一般流程，以及如何使用Python來進行文本挖掘，然後文本自動分類、文本聚類、文本情感分析、全文檢索這四個應用為例結合Python實例做具體介紹。
提高編介紹了Python在海量數據分析處理上的應用（第7章）。首先介紹了大數據操作系統Spark的安裝使用，然後以PageRank和推薦系統這兩個典型的海量數據分析（大數據分析）為例來介紹Python在這一方面的應用。
