1.本书在理论篇，采用案例与理论相结合的方式，详细介绍了数据分析与挖掘的相关知识：数据预处理、数据仓库、数据挖掘算法，对于数据挖掘算法，采用小数据集为例详细介绍各种挖掘算法，使读者能更好的理解及掌握算法的原理及过程。2.本书在实验篇，先采用小数据集进行初步实践，然后再采用大数据集进行综合实践，让读者由易到难、很好地掌握用Python进行数据分析与挖掘的完整过程。3.本书配套资源完整，包括：课件、习题解答、示例代码及数据源、题库、模拟试卷、教学大纲、教学日历等。

本书系统介绍了数据预处理、数据仓库和数据挖掘的原理、方法及应用技术，以及使用目前在数据分析与挖掘领域非常热门的Python语言对数据进行分析处理及挖掘建模。本书一共有11章，分为2篇。一为理论篇，第1章绪论介绍了数据分析与挖掘领域中的一些基本理论、研究方法等，也简单介绍Python数据分析与挖掘相关的知识；第2_6章按照数据分析与挖掘的过程安排各章节，介绍数据预处理的方法技术、数据仓库的构建与OLAP技术、数据挖掘原理及算法（包括关联规则挖掘方法、聚类分析方法、分类规则挖掘方法，在每章中，采用小数据集为例详细介绍各种挖掘算法）。二为实验篇，第7章介绍采用python进行数据预处理的各种常见方法、技术；第8章介绍基于SQL Server 2022构建数据仓库及OLAP的过程；第9_11章为使用Python进行关联规则、聚类、分类挖掘算法的实践，在内容的安排上，先采用小数据集进行初步实践，然后再采用大数据集进行综合实践，对于综合实践，按照：挖掘目标数据的探索分析、数据预处理及数据抽取、挖掘模型的构建及可视化、分析挖掘结果的顺序进行，通过完整的案例，加深对数据挖掘算法的理解，*终让读者由易到难、很好地掌握用Python进行数据分析与挖掘的完整过程。本书采用理论与实践相结合的方式，以小数据集为例详细介绍各种挖掘算法，使读者更易掌握挖掘算法的基本原理及过程；使用热门实用的Python语言实践数据预处理及各种挖掘算法，实战性强，也符合目前数据分析与挖掘的发展趋势。既适合Python数据分析与数据挖掘初学者、大数据从业人员阅读，也适合高等院校和培训机构大数据与人工智能相关专业的师生教学参考。

徐琴，副教授，毕业于中山大学，硕士学位。主要从事数据存储、分析、挖掘等方面的教学与科研工作。长期从事一线教学工作，主要承担数据挖掘与知识发现、数据处理与智能决策、数据分析与挖掘、数据库原理与技术等专业课程的教学任务。发表学术论文多篇，编著出版教材一部，主持和参与科研、教研项目多项，取得软件著作权多项。

第1章绪论 /00

1.1KDD与数据挖掘/00

1.2数据挖掘的对象/00

1.3数据挖掘的任务/00

1.4Python数据分析与挖掘简介/0

第2章数据预处理 /0

2.1数据概述/0

2.2数据预处理/0

第3章数据仓库 0/

3.1数据仓库的概述/0

3.2数据仓库的ETL/0

3.3元数据/0

3.4数据仓库模型及建立/0

3.5联机分析处理（OLAP）技术/0

第4章关联规则挖掘 /0

4.1问题定义/0

4.2频繁项集的产生/0

4.3规则产生/

4.4FPGrowth算法/

4.5多层关联规则和多维关联规则/

4.6非二元属性的关联规则/

4.7关联规则的评估/

4.8序列模式挖掘算法/

第5章聚类分析方法 /

5.1概述/

5.2基于划分的聚类算法/

5.3层次聚类算法/

5.4基于密度的聚类算法/

5.5聚类算法评价/

5.6离群点挖掘/

第6章分类规则挖掘 /

6.1分类问题概述/

6.2最近邻分类法/

6.3决策树分类方法/

6.4贝叶斯分类方法/

6.5神经网络算法/

第7章基于SQL Server 2022构建数据仓库及OLAP /

7.1需求分析/

7.2数据仓库的设计/

7.3数据仓库的构建/

7.4数据仓库的OLAP应用/

7.5实验内容/

第8章实践关联规则挖掘 /

8.1EfficientApriori实践关联规则/

8.2mlxtend实践关联规则/

8.3实验内容/

第9章实践聚类分析 /

9.1kmeans聚类算法/

9.2DBSCAN聚类算法/

9.3实验内容/

第10章实践分类规则挖掘 /

10.1KNN分类算法/

10.2决策树算法/

10.3朴素贝叶斯分类算法/

10.4分类算法综合应用：泰坦尼克号乘客幸存情况预测/

10.5实验内容/

参考文献 /

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。大数据分析与挖掘技术广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略性新兴产业。为了满足日益增长的大数据分析与挖掘的人才需求，很多高校开始尝试开设不同程度的大数据分析与挖掘课程。而目前在数据分析与挖掘领域非常热门的是Python语言。本书以计算机科学与技术、软件工程、人工智能、数据科学与大数据技术、物联网工程专业的人才培养方案为依据，从本科教育的特点和培养应用型人才的实际出发，按数据挖掘与知识发现、数据分析与挖掘等课程的教学要求编写而成。通过相关课程的学习，学生应对数据处理、数据分析、数据挖掘过程有整体认知能力；掌握数据预处理的基本方法；掌握数据仓库与数据挖掘的基本理论、设计数据仓库的基本思想和方法；掌握关联规则分析、分类、聚类等主要数据挖掘方法；在掌握基本挖掘算法的基础上