为什么要写这本书LinkedIn对全球超过3.3亿用户的工作经历和技能进行分析后得出，目前最炙手可热的25项技能中，数据挖掘排名第一。那么数据挖掘是什么？数据挖掘是从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。数据挖掘有助于企业发现业务的趋势，揭示已知的事实，预测未知的结果，因此“数据挖掘”已成为企业保持竞争力的必要方法。 但跟国外相比，由于我国信息化程度不太高，企业内部信息不完整，零售业、银行、保险和证券等对数据挖掘的应用并不理想。但随着市场竞争的加剧，各行业对数据挖掘技术的需求越来越强烈，可以预计，未来几年各行业的数据分析应用一定会从传统的统计分析发展到大规模数据挖掘应用。在大数据时代，数据过剩、人才短缺，数据挖掘专业人才的培养又需要专业知识和职业经验积累。本书注重数据挖掘理论与项目案例实践相结合，可以让读者获得真实的数据挖掘学习与实践环境，更快、更好地学习数据挖掘知识与积累职业经验。总的来说，随着云时代的来临，大数据技术将具有越来越重要的战略意义。大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的
第1章 数据挖掘基础1.1 某知名连锁餐饮企业的困惑1.2 从餐饮服务到数据挖掘1.3 数据挖掘的基本任务1.4 数据挖掘建模过程1.5 常用的数据挖掘建模工具1.6 小结第2章 Python数据分析简介2.1 搭建Python开发平台2.2 Python使用入门2.3 Python数据分析工具2.4 配套资源使用设置2.5 小结第3章 数据探索3.1 数据质量分析3.2 数据特征分析3.3 Python主要数据探索函数3.4 小结第4章 数据预处理4.1 数据清洗4.1.1 缺失值处理4.1.2 异常值处理4.2 数据集成4.2.1 实体识别4.2.2 冗余属性识别4.3 数据变换4.3.1 简单函数变换4.3.2 规范化4.3.3 连续属性离散化4.3.4 属性构造4.3.5 小波变换4.4 数据规约4.4.1 属性规约4.4.2 数值规约4.5 Python主要数据预处理函数4.6 小结第5章 挖掘建模5.1 分类与预测5.1.1 实现过程5.1.2 常用的分类与预测算法5.1.3 回归分析5.1.4 决策树5.1.5 人工神经网络5.1.6 分类与预测算法评价5.1.7 Python分类预测模型特点5.2 聚类分析5.2.1 常用聚类分析算法5.2.2 K-Means聚类算法5.2.3 聚类分析算法评价5.2.4 Python主要聚类分析算法5.3 关联规则5.3.1 常用关联规则算法5.3.2 Apriori算法5.4 时序模式5.4.1 时间序列算法5.4.2 时间序列的预处理5.4.3 平稳时间序列分析5.4.4 非平稳时间序列分析5.4.5 Python主要时序模式算法5.5 离群点检测5.5.1 离群点检测方法5.5.2 基于模型的离群点检测方法5.5.3 基于聚类的离群点检测方法5.6 小结
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