前言
PREFACE

随着大数据时代的到来，信息化技术得到了普及，但随之而来的海量数据使商业生态环境发生了巨大的变化。数据分析与挖掘技术通过获取数据、处理数据、可视化呈现数据、分析建模等方法，能够帮助企业更为高效地处理业务问题，并为企业的经营决策提供依据和帮助。金融、零售、医疗、互联网、交通物流、制造等行业对数据分析人才的需求巨大，有实践经验的数据分析人才成为各企业争夺的热门。为了满足企业日益增长的对数据分析人才的需求，很多高校开设了数据分析相关课程。

本书特色

● 本书内容契合“1+X”证书制度试点工作中的大数据应用开发（Python）职业技能等级（高级）证书的考核标准。

● 将理论与实战相结合。本书以知识点为主线，将Python数据分析与挖掘的常用技术和基于项目的真实案例相结合，介绍使用Python进行数据分析与挖掘的主要方法。

● 以应用为导向。本书讲解从知识点到算法，再到具体的项目案例，让读者明白如何利用所学知识来解决问题，通过实训和课后习题帮助读者巩固所学知识，从而使读者能够真正理解并应用所学知识。

● 注重启发式教学。本书围绕数据挖掘的流程展开，不堆积知识点，着重于思路的启发与解决方案的实施。通过对从任务需求到任务实现这一完整工作流程的体验，读者将真正理解并掌握Python数据分析与挖掘技术。

本书适用对象

● 开设有数据分析与挖掘相关课程的高校的学生。

● 数据挖掘开发人员。

● 从事数据挖掘研究的科研人员。

● 关注高级数据分析的人员。

● “1+X”证书制度试点工作中的大数据应用开发（Python）职业技能等级（高级）证书的考生。

代码下载及问题反馈

为了帮助读者更好地使用本书，本书配有原始数据文件和程序代码，以及PPT课件、教学大纲、教学进度表和教案等教学资源，读者可以从泰迪云教材网站免费下载，也可登录人民邮电出版社教育社区（www.ryjiaoyu.com）下载。同时欢迎教师加入QQ交流群“人邮大数据教师服务群”（669819871）进行交流探讨。

由于编者水平有限，书中难免出现一些疏漏和不足之处。如果读者有宝贵的意见，欢迎在泰迪学社微信公众号（TipDataMining）回复“图书反馈”进行反馈。更多关于本系列图书的信息可以在泰迪云教材网站查阅。

编者
2022年3月