数据分析与挖掘算法：Python实战

本书是一本介绍数据分析相关算法的学习指南，主要包括数据分析及数据挖掘相关概念介绍、数据思维及各种数据分析算法的原理及实现方法。本书的每个数据分析算法都介绍了数学原理、Python代码实现以及实战案例，内容丰富、容易理解。 本书共9章，第1章介绍了数据挖掘与数据分析、机器学习之间的关系；第2 章介绍了数据分析人员应该具备的数据思维，包括数据思维认知、数据挖掘“定律”；第3~9章介绍了各种数据分析算法的原理、实现方法及实战案例，其中包括逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、聚类分析、关联规划、人工神经网络、集成学习。 本书适合从事数据分析工作的读者自学，也可作为产品经理、运营人员、市场人员和对数据分析感兴趣的读者的参考用书。

这是一本以Python为工具，深入讲解数据分析与挖掘算法的综合性教材。本书共九章，涵盖了数据挖掘与机器学习的关系、数据分析师所需的数据思维、各种数据分析算法的原理及实现方法等内容。 在数据挖掘与机器学习的关系方面，本书深入浅出地阐述了数据挖掘和机器学习之间的相互关系，强调了数据挖掘在利用机器学习算法从大量数据中挖掘出有用信息中的重要作用，同时也指出了机器学习通过数据挖掘来提高计算机处理问题的性能的重要性。 在数据分析师所需的数据思维方面，本书详细介绍了数据分析师应该具备的数据思维，包括动态性认知路径、主观性认知、全局性认知路径、客观性认知以及主客观性的认知统一等多个方面。 在具体的算法讲解上，本书详细介绍了逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、聚类分析、关联规则、人工神经网络、集成学习等多种数据分析算法。以逻辑回归为例，本书不仅介绍了逻辑回归的基本原理和实现方法，还通过Python代码实现和实战案例的方式，让读者更加深入地理解逻辑回归算法的应用。 此外，本书还详细介绍了KDD(Knowledge Discovery in Database)的五个主要步骤，包括清洗与集成、选择与转换、数