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为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求，本书遵循由浅入深的原则，详细地介绍了利用Python及其相关工具实现数据分析和挖掘的实用技能。结合Python中成熟的Numpy、Pandas、MatPlotLib、Sklearn、Seaborn、Statsmodels和SciPy模块，实现数据分析与挖掘中关于数据的清洗、整理、探索、可视化、建模和评估等流程的操作，让每一位对数据分析或挖掘的从业者或感兴趣的读者都能从中学到所需的内容。十大常用数据挖掘算法及实战案例，如多元线性回归的预测模型、决策树分类模型、SVM分类模型、GBDT分类模型、K均值聚类模型等，基本覆盖用人单位对常用挖掘算法的需求。
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针对性强。全书内容紧密结合高中信息技术课程，围绕课程中的内容进行深入讲解，并进行适当的扩展，同样也适用于高年级初中生阅读。代码紧跟Python很新版本。书中所有代码适用于Python 3.4.x、Python 3.5.x和Python 3.6.x，以及将要发布的Python 3.7.x。例题丰富、代码纯正、讲解透彻。书中所有例题都配有相应的解析和源代码，并且对重要的源代码都加了注释来说明代码思路以方便理解。形式多样化、内容立体化。书中重点内容通过圆点进行了标记，并通过小技巧、小提示、注意等多种形式方便阅读和理解；另外，书中所有例题和案例都配有相应的，通过扫描可以快速下载源代码，减少代码输入时间，节约宝贵的学习时间。
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