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本教材書系統介紹了數據預處理、數據倉庫和數據挖掘的原理、方法及應用技術，以及使用目前在數據分析與挖掘領域非常熱門的Python語言對數據進行分析處理及挖掘建模。本書一共有11章，分為2篇。一為理論篇，第1章緒論介紹了數據分析與挖掘領域中的一些基本理論、研究方法等，也簡單介紹Python數據分析與挖掘相關的知識；第2-6章按照數據分析與挖掘的過程安排各章節，介紹數據預處理的方法技術、數據倉庫的構建與OLAP技術、數據挖掘原理及算法(包括關聯規則挖掘方法、聚類分析方法、分類規則挖掘方法，在每章中，採用小數據集為例詳細介紹各種挖掘算法)。二為實驗篇，第7章介紹採用python進行數據預處理的各種常見方法、技術；第8章介紹基於SQLServer2022構建數據倉庫及OLAP的過程；第9-11章為使用Python進行關聯規則、聚類、分類挖掘算法的實踐，在內容的安排上，先採用小數據集進行初步實踐，然後再採用大數據集進行綜合實踐，對於綜合實踐，按照：挖掘目標數據的探索分析、數據預處理及數據抽取、挖掘模型的構建及可視化、分析挖掘結果的順序進行，通過完整的案例，加深對數據挖掘算法的理解，最終讓讀者由易到難、很好地掌握用Python進行數據分析與挖掘的完整過程。本書採用理論與實踐相結合的方式，以小數據集為例詳細介紹各種挖掘算法，使讀者更易掌握挖掘算法的基本原理及過程；使用熱門實用的Python語言實踐數據預處理及各種挖掘算法，實戰性強，也符合目前數據分析與挖掘的發展趨勢。既適合Python數據分析與數據挖掘初學者、大數據從業人員閱讀，也適合高等院校和培訓機構大數據與人工智能相關專業的師生教學參考。
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