Python数据挖掘实战

从解决工作实际问题出发，提炼总结工作中Python 常用的数据处理、数据挖掘实战方法与技巧。本书通俗易懂地介绍数据挖掘过程中可能用到的回归模型、分类模型、聚类、关联、时间序列分析等技术。在不影响学习理解的前提下，尽可能地避免使用晦涩难懂的Python 编程、统计术语或模型公式。 本书定位是带领Python 数据分析初学者入门，并能解决学习、工作中大部分的问题或需求。入门后如还需要进一步进阶学习，可自行扩展阅读相关书籍或资料，学习是永无止境的，正所谓"师傅领进门，修行在个人”。

方小敏，资深机器学习工程师；中山大学数字治理研究中心技术顾问；曾服务于腾讯等知名互联网企业，熟练掌握Python、R、Spark、Hive、TensorFlow等工具进行机器学习。