鄧立國，東北大學計算機應用博士畢業。2005年開始在沈陽師範大學軟件學院、教育技術學院任教，主要研究方向：數據挖掘、知識工程、大數據處理、云計算、分布式計算等。以第一作者發表學術論文30多篇（26篇EI），主編教材 1 部，主持科研課題6項，經費10餘萬元，多次獲得校級科研優秀獎，作為九三社員提出的智能城市提案被市政府采納，研究成果被教育廳等單位采用。
前 言
在當今大數據驅動的時代，要想從事機器學習、人工智能、數據挖掘等前沿技術，離不開數據跟蹤與分析，通過NumPy、Pandas等進行數據科學計算，通過Seaborn、Matplotlib等進行數據可視化展示，從實戰的角度出發，讓你在數據科學領域邁出重要的一步，開啟數據分析與挖掘的開發之旅。目前數據分析與挖掘行業火爆，人才供不應求。機器學習、自然語言處理、數據可視化、數據探索、數據分析和數據挖掘，這些火熱的前沿技術都是數據科學體系的範疇，是信息時代的高薪領域。而Python是用於數據分析與挖掘的必備工具！
大數據時代是海量數據同完美計算能力相結合的產物，確切地說是移動互聯網、物聯網產生了海量的數據，大數據計算技術完全勝任海量數據的收集、存儲、計算、分析等問題。綜合來看，未來幾年大數據在商業智能、智能城市和精準營銷等領域的應用將發揮主導作用。
讀者需要了解的重要信息
本書作為數據分析與挖掘專業的圖書，介紹數據挖掘的算法流程、必備工具和實踐方法，案例采用Python3來實現。本書涵蓋從數據獲得到數據處理和結果展示輸出的全過程，以數據分析與挖掘五大環節（數據采集、數據預處理、探索分析、挖掘建模、模型評估）為軸線，理論與實踐相結合，所有案例均具有代表性，明確了數據分析與挖掘目標及完成效果。分析挖掘的基本任務是從數據中提取商業價值，具體涵蓋分類和預測、聚類分析、關聯規則、時序模式、偏差檢驗、智能推薦等。
本書以真實案例驅動，配以分析用的數據與源代碼，科學系統地介紹數據分析與挖掘建模領域的科學思維、必備知識、專業工具、完整流程以及編程技巧，讓你能夠快速勝任數據分析師崗位。
本書內容
本書整體分為15章，系統講解機器學習的典型算法，主要內容如下：
第1章簡要介紹大數據獲取，第2章是數據預處理，第3章是探索性數據分析，第4章是用Sklearn估計器分類，第5章是主流數據分析庫，第6章是大數據數據庫介紹，第7章是數據倉庫/商業智能，第8章是數據聚合與分組運算，第9章是數據挖掘工具，第10章是挖掘建模，第11章是模型評估，第12章是社會媒體挖掘，第13章是用圖挖掘分類，第14章是基於深度神經網絡的驗證碼識別，第15章是基於深度學習的文本分類挖掘實現。
源代碼和源數據下載
本書的例子都是在Python3集成開發環境Anaconda3中通過實際調試的典型案例。配套的示例源代碼和源數據可通過使用微信掃描下方的二維碼獲取（可通過下載頁面，把鏈接發到自己的郵箱中下載）。如果有任何疑問，請聯系，郵件主題為“Python數據分析與挖掘實戰”。
致謝
本書完成之際，要由衷感謝家人的支持，是他們的付出使筆者擁有近一年的時間來寫作，由於水平有限，書中難免有紕漏之處，還請讀者不吝賜教。本書寫作過程中參考的圖書均在參考文獻中列出，在此對相關作者表示感謝。
鄧立國
2021年2月
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