Python数据分析与挖掘实战是10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。
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。
Python数据分析与挖掘实战目录
第1章 数据挖掘基础2
第2章 Python数据分析简介10
第3章 数据探索33
第4章 数据预处理60
第5章 挖掘建模83
第6章 电力窃漏电用户自动识别144
第7章 航空公司客户价值分析164
第8章 中医证型关联规则挖掘180
第9章 基于水色图像的水质评价195
第10章 家用电器用户行为分析与事件识别204
第11章 应用系统负载分析与磁盘容量预测223
第12章 电子商务网站用户行为分析及服务推荐238
第13章 财政收入影响因素分析及预测模型270
第14章 基于基站定位数据的商圈分析297
第15章 电商产品评论数据情感分析310
