书籍介绍
本书以Python3版本作为数据分析与挖掘实战的应用工具，从Pyhton的基础语法开始，陆续介绍有关数值计算的Numpy、数据处理的Pandas、数据可视化的Matplotlib和数据挖掘的Sklearn等内容。全书共涵盖15种可视化图形以及10个常用的数据挖掘算法和实战项目，通过本书的学习，读者可以掌握数据分析与挖掘的理论知识和实战技能。
本书适于统计学、数学、经济学、金融学、管理学以及相关理工科专业的本科生、研究生使用，也能够提高从事数据咨询、研究或分析等人士的专业水平和技能。
刘顺祥，统计学硕士，“数据分析1480”微信公众号运营者。曾就职于大数据咨询公司，为联想、亨氏、美丽田园、网鱼网咖等企业项目提供服务；曾在唯品会大数据部担任数据分析师一职，负责电商支付环节的数据分析业务。
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用户评论
不要看硕士写的书（逃
比较乱，不过函数参数那段讲得蛮好的
是一本手把手的实践式入门教材，循循善诱。主要包括数据分析的行业认知、数据挖掘的工作内容、算法的概述、模型核心逻辑的数学解释、模型常用包的参数解释、模型参数的选择和调优、模型的应用实例分析，包括详尽的代码行。Python确实非常适合教学。
东拼西凑，各章节直接毫无连贯性，我也是服了
本书一共包含16个章节，内容涉及Python的基础入门知识，数据分析案例(基于numpy模块，pandas模块的各种数据预处理的讲解；基于matplotlib模块，seaborn模块讲解常用统计图形的绘制过程)，数据挖掘案例(基于sklearn模块，传递十种数据挖掘模型的理论讲解和应用实战，如回归模型，决策树模型，集成树模型，knn模型，贝叶斯模型等)。
这是一本非常适合入门数据挖掘的好书，值得推荐和学习。