数据挖掘原理与实践

本书共8章，第1章介绍新媒体数据分析的基础知识；第2章介绍各种新媒体数据分析指标；第3章介绍新媒体数据的采集；第4章介绍新媒体数据处理；第5章介绍新媒体数据分析的思维和方法；第6章介绍新媒体数据可视化；第7章介绍不同新媒体平台的数据分析方法和实战技能；第8章介绍新媒体数据分析报告的制作。

本书围绕新工科背景下大数据人才培养需求编写，既涵盖了大数据的基础知识，又介绍了大数据分析的相关工具与案例。全书共9章，介绍了大数据采集与预处理、大数据存储与管理、大数据处理与分析、大数据可视化处理流程；重点分析了科大讯飞大数据平台在政务、交通、金融和用户画像等实际场景中的应用，还介绍了大数据实验环境的详细搭建步骤，方便读者快速理解和体验大数据应用技术；最后介绍了大数据治理中法律政策、行业标准建设的

数据挖掘算法为大数据与人工智能的核心，掌握数据挖掘各算法的编程实现，有助于提升大数据的实践运用能力。本书详细阐述了数据挖掘常用算法与编程实现，同时，本书以多个经典的数据挖掘赛题为案例，详细论述了数据预处理、特征选择、可视化、算法选择等全流程数据挖掘过程的编程实现，有助于提升读者面对实际数据问题时灵活运用各类算法能力。

本书本书基于业务问题，就如何搭建分析框架，厘清分析思路，按照标准分析步骤对数据进行怡当的预处理，选择合适的分析方法和分析模型，使用恰当的分析工具对数据进行分析，以及对分析结果进行可视化和符合业务要求的解读等内容展开讲解，帮助业务专家做出合适的业务判断，制定准确的业务策略。

本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准，前两版销售超过15万册，被国内100余所院校采用为教材，同时也被广大数据科学工作者奉为经典。本书以真实项目案例为驱动，以真实的行业应用为依托，帮助读者快速掌握数据分析与挖掘的相关技术、流程与方法。本书精选了7个经典实战案例，涵盖了房地产、零售、互联网等多个领域，将Python编程知识、数据分析与挖掘知识和行业知识融合，让读者在实践中快速地掌握针

本书分为4篇，第1篇是基础入门篇，主要介绍数据分析与挖掘的基本概念及Python语言的数据分析基础；第2篇是数据分析篇，主要介绍常用的数据分析方法；第3篇是数据挖掘篇，主要介绍常用的数据挖掘方法；第4篇是实战应用篇，介绍两个完整的数据分析与挖掘案例。

本书较全面地介绍了MySQL数据库的基础知识及其应用。本书共11章，包括数据库基础，MySQL的安装与配置，数据库的基本操作，数据表的基本操作，表数据的增、改、删操作，数据查询，视图，索引，存储过程与触发器，事务，数据安全等内容。本书采用案例教学方式，每章以应用实例的方式阐述知识要点，再通过实训项目分析综合应用，最后辅以思考与练习巩固所学知识。应用实例、实训项目、思考与练习这3个部分分别采用3个不

本书以Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍Python数据分析与挖掘的重要内容。本书共11章，分为基础篇（第1～5章）和实战篇（第6～11章），基础篇包括数据挖掘基础、Python数据挖掘编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识；实战篇包括6个案例，分别为信用卡高风险客户识别、餐饮企业菜品关联分析、金融服务机构资金流量预测、O2O优惠券使用预

本书以Kettle实现ETL流程为目标，将ETL知识点与任务相结合，配套真实案例，深入浅出地介绍了ETL数据整合与处理的相关内容。全书共8章，第1章介绍了ETL概念和ETL工具，让读者在了解ETL相关的概念后，立刻上手ETL工具Kettle；第2~6章介绍了Kettle工具转换相关的组件，包括源数据获取、记录处理、字段处理、高级转换、迁移和装载等内容，内容与ETL流程匹配，能帮助读者快速掌握ETL