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本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。
基础篇(第1～5章)，第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。
实战篇(第6～15章)，重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上，本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建的顺序进行的，在建模过程的关键环节，穿插程序实现代码。最后通过上机实践，加深读者对数据挖掘技术在案例应用中的理解。
目录
前言
基础篇
第1章数据挖掘基础2
1.1某知名连锁餐饮企业的困惑2
1.2从餐饮服务到数据挖掘3
1.3数据挖掘的基本任务4
1.4数据挖掘建模过程4
1.4.1定义挖掘目标4
1.4.2数据取样5
1.4.3数据探索6
1.4.4数据预处理7
1.4.5挖掘建模7
1.4.6模型评价7
1.5常用的数据挖掘建模工具7
1.6小结9
第2章Python数据分析简介10
2.1搭建Python开发平台12
2.1.1所要考虑的问题12
2.1.2基础平台的搭建12
2.2Python使用入门13
2.2.1运行方式14
2.2.2基本命令15
2.2.3数据结构17
2.2.4库的导入与添加20
2.3Python数据分析工具22
2.3.1Numpy23
2.3.2Scipy24
2.3.3Matplotlib24
2.3.4Pandas26
2.3.5StatsModels27
2.3.6Scikit-Learn28
2.3.7Keras29
2.3.8Gensim30
2.4配套资源使用设置31
2.5小结32
第3章数据探索33
3.1数据质量分析33
3.1.1缺失值分析34
3.1.2异常值分析34
3.1.3一致性分析37
3.2数据特征分析37
3.2.1分布分析37
3.2.2对比分析40
3.2.3统计量分析41
3.2.4周期性分析44
3.2.5贡献度分析45
3.2.6相关性分析47
3.3Python主要数据探索函数50
3.3.1基本统计特征函数50
3.3.2拓展统计特征函数53
3.3.3统计作图函数54
3.4小结59
第4章数据预处理60
4.1数据清洗60
4.1.1缺失值处理60
4.1.2异常值处理64
4.2数据集成64
4.2.1实体识别64
4.2.2冗余属性识别65
4.3数据变换65
4.3.1简单函数变换65
4.3.2规范化66
4.3.3连续属性离散化68
4.3.4属性构造70
4.3.5小波变换71
4.4数据规约74
4.4.1属性规约74
4.4.2数值规约77
4.5Python主要数据预处理函数80
4.6小结81
第5章挖掘建模83
5.1分类与预测83
5.1.1实现过程83
5.1.2常用的分类与预测算法84
5.1.3回归分析85
5.1.4决策树89
5.1.5人工神经网络95
5.1.6分类与预测算法评价100
5.1.7Python分类预测模型特点103
5.2聚类分析104
5.2.1常用聚类分析算法104
5.2.2K-Means聚类算法105
5.2.3聚类分析算法评价111
5.2.4Python主要聚类分析算法111
5.3关联规则113
5.3.1常用关联规则算法114
5.3.2Apriori算法114
5.4时序模式119
5.4.1时间序列算法120
5.4.2时间序列的预处理120
5.4.3平稳时间序列分析122
5.4.4非平稳时间序列分析124
5.4.5Python主要时序模式算法132
5.5离群点检测134
5.5.1离群点检测方法135
5.5.2基于模型的离群点检测方法136
5.5.3基于聚类的离群点检测方法138
5.6小结141
实战篇
第6章电力窃漏电用户自动识别144
6.1背景与挖掘目标144
6.2分析方法与过程147
6.2.1数据抽取148
6.2.2数据探索分析148
6.2.3数据预处理151
6.2.4构建专家样本156
6.2.5模型构建157
6.3上机实验161
6.4拓展思考162
6.5小结163
第7章航空公司客户价值分析164
7.1背景与挖掘目标164
7.2分析方法与过程166
7.2.1数据抽取168
7.2.2数据探索分析168
7.2.3数据预处理169
7.2.4模型构建173
7.3上机实验177
7.4拓展思考178
7.5小结179
第8章中医证型关联规则挖掘180
8.1背景与挖掘目标180
8.2分析方法与过程181
8.2.1数据获取183
8.2.2数据预处理186
8.2.3模型构建190
8.3上机实验193
8.4拓展思考194
8.5小结194
第9章基于水色图像的水质评价195
9.1背景与挖掘目标195
9.2分析方法与过程195
9.2.1数据预处理197
9.2.2模型构建199
9.2.3水质评价201
9.3上机实验202
9.4拓展思考202
9.5小结203
第10章家用电器用户行为分析与事件识别204
10.1背景与挖掘目标204
10.2分析方法与过程205
10.2.1数据抽取206
10.2.2数据探索分析207
10.2.3数据预处理207
10.2.4模型构建217
10.2.5模型检验219
10.3上机实验220
10.4拓展思考221
10.5小结222
第11章应用系统负载分析与磁盘容量预测223
11.1背景与挖掘目标223
11.2分析方法与过程225
11.2.1数据抽取226
11.2.2数据探索分析226
11.2.3数据预处理227
11.2.4模型构建229
11.3上机实验235
11.4拓展思考236
11.5小结237
第12章电子商务网站用户行为分析及服务推荐238
12.1背景与挖掘目标238
12.2分析方法与过程240
12.2.1数据抽取242
12.2.2数据探索分析244
12.2.3数据预处理251
12.2.4模型构建256
12.3上机实验266
12.4拓展思考267
12.5小结269
第13章财政收入影响因素分析及预测模型270
13.1背景与挖掘目标270
13.2分析方法与过程272
13.2.1灰色预测与神经网络的组合模型273
13.2.2数据探索分析274
13.2.3模型构建277
13.3上机实验294
13.4拓展思考295
13.5小结296
第14章基于基站定位数据的商圈分析297
14.1背景与挖掘目标297
14.2分析方法与过程299
14.2.1数据抽取299
14.2.2数据探索分析299
14.2.3数据预处理301
14.2.4模型构建304
14.3上机实验308
14.4拓展思考309
14.5小结309
第15章电商产品评论数据情感分析310
15.1背景与挖掘目标310
15.2分析方法与过程310
15.2.1评论数据采集311
15.2.2评论预处理314
15.2.3文本评论分词320
15.2.4模型构建320
15.3上机实验333
15.4拓展思考334
15.5小结335
