Python數據挖掘入門與實踐 python3爬蟲數據分析 挖掘基礎教程/python數據 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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店鋪： 墨馬圖書旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115427106

商品編碼：19081669863

基本信息：

商品名稱：	Python數據挖掘入門與實踐/圖靈程序設計叢書	開本：	16
作者：	(澳)羅伯特·萊頓|譯者:杜春曉	頁數：
定價：	59	齣版時間：	2016-07-01
ISBN號：	9787115427106	印刷時間：	2016-07-01
齣版社：	人民郵電	版次：	1
商品類型：	圖書	印次：	1

目錄： ***章 開始數據挖掘之旅
1.1 數據挖掘簡介
1.2 使用Python和IPython Notebook
1.2.1 安裝Python
1.2.2 安裝IPython
1.2.3 安裝scikit-learn庫
1.3 親和性分析示例
1.3.1 什麼是親和性分析
1.3.2 商品**
1.3.3 在NumPy中加載數據集
1.3.4 實現簡單的排序規則
1.3.5 排序找齣***佳規則
1.4 分類問題的簡單示例
1.5 什麼是分類
1.5.1 準備數據集
1.5.2 實現OneR算法
1.5.3 測試算法
1.6 小結
第2章 用scikit-learn估計器分類
2.1 scikit-learn估計器
2.1.1 近鄰算法
2.1.2 距離度量
2.1.3 加載數據集
2.1.4 努力實現流程標準化
2.1.5 運行算法
2.1.6 設置參數
2.2 流水綫在預處理中的應用
2.2.1 預處理示例
2.2.2 標準預處理
2.2.3 組裝起來
2.3 流水綫
2.4 小結
第3章 用決策樹預測獲勝球隊
3.1 加載數據集
3.1.1 采集數據
3.1.2 用pandas加載數據集
3.1.3 數據集清洗
3.1.4 提取新特徵
3.2 決策樹
3.2.1 決策樹中的參數
3.2.2 使用決策樹
3.3 NBA 比賽結果預測
3.4 隨機森林
3.4.1 決策樹的集成效果如何
3.4.2 隨機森林算法的參數
3.4.3 使用隨機森林算法
3.4.4 創建新特徵
3.5 小結
第4章 用親和性分析方法**電影
4.1 親和性分析
4.1.1 親和性分析算法
4.1.2 選擇參數
4.2 電影**問題
4.2.1 獲取數據集
4.2.2 用pandas加載數據
4.2.3 稀疏數據格式
4.3 Apriori算法的實現
4.3.1 Apriori算法
4.3.2 實現
4.4 抽取關聯規則
4.5 小結
第5章 用轉換器抽取特徵
5.1 特徵抽取
5.1.1 在模型中錶示事實
5.1.2 通用的特徵創建模式
5.1.3 創建好的特徵
5.2 特徵選擇
5.3 創建特徵
5.4 創建自己的轉換器
5.4.1 轉換器API
5.4.2 實現細節
5.4.3 單元測試
5.4.4 組裝起來
5.5 小結
第6章 使用樸素貝葉斯進行社會媒體挖掘
6.1 消歧
6.1.1 從社交網站下載數據
6.1.2 加載數據集並對其分類
6.1.3 Twitter數據集重建
6.2 文本轉換器
6.2.1 詞袋
6.2.2 N 元語法
6.2.3 其他特徵
6.3 樸素貝葉斯
6.3.1 貝葉斯定理
6.3.2 樸素貝葉斯算法
6.3.3 算法應用示例
6.4 應用
6.4.1 抽取特徵
6.4.2 將字典轉換為矩陣
6.4.3 訓練樸素貝葉斯分類器
6.4.4 組裝起來
6.4.5 用F1值評估
6.4.6 從模型中獲取***多有用的特徵
6.5 小結
第7章 用圖挖掘找到感興趣的人
7.1 加載數據集
7.1.1 用現有模型進行分類
7.1.2 獲取Twitter好友信息
7.1.3 構建網絡
7.1.4 創建圖
7.1.5 創建用戶相似度圖
7.2 尋找子圖
7.2.1 連通分支
7.2.2 優化參數選取準則
7.3 小結
第8章 用神經網絡破解驗證碼
8.1 人工神經網絡
8.2 創建數據集
8.2.1 繪製驗證碼
8.2.2 將圖像切分為單個的字母
8.2.3 創建訓練集
8.2.4 根據抽取方法調整訓練數據集
8.3 訓練和分類
8.3.1 反嚮傳播算法
8.3.2 預測單詞
8.4 用詞典提升正確率
8.4.1 尋找***相似的單詞
8.4.2 組裝起來
8.5 小結
第9章 作者歸屬問題
9.1 為作品找作者
9.1.1 相關應用和使用場景
9.1.2 作者歸屬
9.1.3 獲取數據
9.2 功能詞
9.2.1 統計功能詞
9.2.2 用功能詞進行分類
9.3 支持嚮量機
9.3.1 用SVM分類
9.3.2 內核
9.4 字符N元語法
9.5 使用安然公司數據集
9.5.1 獲取安然數據集
9.5.2 創建數據集加載工具
9.5.3 組裝起來
9.5.4 評估
9.6 小結
***0章 新聞語料分類
10.1 獲取新聞文章
10.1.1 使用Web API獲取數據
10.1.2 數據資源寶庫reddit
10.1.3 獲取數據
10.2 從任意網站抽取文本
10.2.1 尋找任意網站網頁中的主要內容
10.2.2 組裝起來
10.3 新聞語料聚類
10.3.1 k-means算法
10.3.2 評估結果
10.3.3 從簇中抽取主題信息
10.3.4 用聚類算法做轉換器
10.4 聚類融閤
10.4.1 證據纍積
10.4.2 工作原理
10.4.3 實現
10.5 綫上學習
10.5.1 綫上學習簡介
10.5.2 實現
10.6 小結
***1章 用深度學習方法為圖像中的物體進行分類
11.1 物體分類
11.2 應用場景和目標
11.3 深度神經網絡
11.3.1 直觀感受
11.3.2 實現
11.3.3 Theano簡介
11.3.4 Lasagne簡介
11.3.5 用nolearn實現神經網絡
11.4 GPU優化
11.4.1 什麼時候使用GPU進行計算
11.4.2 用GPU運行代碼
11.5 環境搭建
11.6 應用
11.6.1 獲取數據
11.6.2 創建神經網絡
11.6.3 組裝起來
11.7 小結
***2章 大數據處理
12.1 大數據
12.2 大數據應用場景和目標
12.3 MapReduce
12.3.1 直觀理解
12.3.2 單詞統計示例
12.3.3 Hadoop MapReduce
12.4 應用
12.4.1 獲取數據
12.4.2 樸素貝葉斯預測
12.5 小結
附錄 接下來的方嚮

......

精 彩 頁：
內容提要： 羅伯特·萊頓***的這本《Python數據挖掘入門與實踐》作為數據挖掘入門讀物，介紹瞭數據挖掘的基礎知識、基本工具和實踐方法，通過循序漸進地講解算法，帶你輕鬆踏上數據挖掘之旅。本書采用理論與實踐相結閤的方式，呈現瞭如何使用決策樹和隨機森林算法預測美國職業籃球聯賽比賽結果，如何使用親和性分析方法**電影，如何使用樸素貝葉斯算法進行社會媒體挖掘，等等。本書也涉及神經網絡、深度學習、大數據處理等內容。
     本書麵嚮願意學習和嘗試數據挖掘的程序員。
    

......

作者簡介： 羅伯特·萊頓，計算機科學博士，網絡犯罪問題和文本分析方麵的專傢。多年來一直熱衷於Python編程，參與過scikit－learn庫等很多開源庫的開發，曾擔任2014年度“榖歌編程之夏”項目導師。他曾與**幾大數據挖掘公司密切閤作，挖掘真實數據並研發相關應用。他的公司dataPipeline為多個行業提供數據挖掘和數據分析解決方案。 杜春曉，英語語言文學學士，軟件工程碩士。其他譯***有《電子達人一我的***本Raspberry Pi入門手冊》《Python數據分析》。新浪微博：@宜_生。

 

定價Z

開啓數據科學之旅：掌握實用技能，洞悉海量信息 數據，作為這個時代最寶貴的資源之一，正以驚人的速度增長，滲透到我們生活的方方麵麵。從商業決策到科學研究，從社會治理到個人興趣，理解和運用數據已經成為一項至關重要的能力。而在這個數據的海洋中，Python 憑藉其強大的功能、豐富的庫以及易於上手的特性，早已成為數據科學領域無可爭議的王者。 本書將帶你踏上一段激動人心的旅程，從零開始，係統地掌握數據科學的核心技能。我們不求速成，而是緻力於為你構建堅實的基礎，讓你能夠獨立地分析數據、解決實際問題，並從中挖掘齣有價值的洞見。我們將聚焦於那些最實用、最能解決實際問題的技術和方法，讓你在學習過程中就能感受到數據帶來的力量。 Python 語言基礎迴顧與數據科學的適配 在深入數據挖掘之前，我們首先需要一個良好的 Python 基礎。本書不會占用過多篇幅講解 Python 的基礎語法，而是會側重於迴顧那些在數據科學中至關重要的知識點，例如： 數據結構： 列錶、元組、字典、集閤等，它們是組織和操作數據的基本單元。我們將重點關注它們在數據處理中的高效用法。 控製流： 條件語句（if-else）、循環（for, while）等，理解它們如何控製程序的執行流程，是實現復雜數據處理邏輯的關鍵。 函數與模塊： 如何定義和使用函數，以及如何利用 Python 的模塊化特性來組織和重用代碼。 麵嚮對象編程（OOP）概念（基礎）： 瞭解類和對象的概念，以及它們如何在數據科學庫的設計中體現，有助於更深入地理解庫的用法。 更重要的是，我們將強調 Python 在數據科學領域為何如此受歡迎。我們將介紹 Python 的生態係統，包括那些專門為數據處理、分析和可視化的強大庫，為後續的學習鋪平道路。 數據獲取的利器：Python 網絡爬蟲實踐 互聯網是信息的寶庫，而網絡爬蟲正是從這個寶庫中提取數據的關鍵技術。本書將詳細講解如何使用 Python 構建強大的網絡爬蟲，讓你能夠自動化地從各種網站上收集所需的數據。我們將涵蓋： HTTP協議基礎： 理解 HTTP 請求和響應的基本原理，是進行網絡爬蟲開發的前提。 Requests庫： 學習如何使用 `requests` 庫發送 HTTP 請求，獲取網頁內容。我們將深入探討請求方法（GET, POST等）、請求頭、Cookies、會話管理等高級特性，讓你能夠應對各種復雜的網頁請求場景。 Beautiful Soup庫： 掌握如何使用 `Beautiful Soup` 來解析 HTML 和 XML 文檔，提取齣結構化數據。我們將講解 CSS 選擇器、XPath 等常用的定位方法，讓你能夠精準地找到目標信息。 Scrapy框架： 對於大規模、復雜的數據爬取任務，`Scrapy` 框架提供瞭更強大、更高效的解決方案。我們將介紹 `Scrapy` 的核心組件（Spiders, Items, Pipelines, Selectors等），並指導你如何構建一個完整的爬蟲項目，處理數據清洗、去重、存儲等環節。 反爬蟲策略與應對： 瞭解常見的反爬蟲技術，如 User-Agent 檢測、IP 限製、驗證碼等，並學習如何使用代理IP、設置延遲、模擬瀏覽器行為等方法來規避這些限製。 數據存儲： 學習如何將爬取到的數據存儲到文件（CSV, JSON）或數據庫（SQLAlchemy, MongoDB）中，為後續分析做好準備。 通過實踐，你將能夠從電商平颱抓取商品信息，從新聞網站收集文章，從社交媒體獲取用戶評論，甚至構建自己的知識圖譜。 數據分析的基石：NumPy與Pandas的強大威力 數據獲取隻是第一步，真正的價值在於對數據的理解和分析。`NumPy` 和 `Pandas` 是 Python 數據科學領域的兩大支柱，它們提供瞭高效的數據結構和豐富的數據分析工具。 NumPy：高效的數值計算 N-維數組（ndarray）： 學習如何創建、操作和索引多維數組，這是進行科學計算的基礎。 嚮量化操作： 理解 NumPy 的嚮量化特性，如何避免顯式的循環，極大地提升計算效率。 數學函數與統計方法： 掌握 NumPy 提供的各種數學函數（綫性代數、傅立葉變換等）和統計函數（平均值、標準差、最大最小值等）。 Pandas：數據處理與分析的瑞士軍刀 Series與DataFrame： 深入理解 `Series`（一維帶標簽數組）和 `DataFrame`（二維帶標簽錶格）這兩種核心數據結構，它們是處理錶格化數據的利器。 數據導入與導齣： 學習如何從各種文件格式（CSV, Excel, JSON, SQL數據庫）讀取數據，以及如何將處理後的數據導齣。 數據清洗與預處理： 這是數據分析中最耗時但最關鍵的環節。我們將講解如何處理缺失值（填充、刪除）、重復值、異常值，如何進行數據類型轉換、字符串處理、日期時間處理等。 數據選擇與過濾： 掌握基於標簽、索引、條件進行數據子集選擇和過濾的各種技巧，讓你能夠快速定位到需要分析的數據。 數據聚閤與分組： 學習 `groupby()` 方法，如何根據一個或多個鍵對數據進行分組，並對每個組執行聚閤操作（求和、平均值、計數等），這是進行復雜數據分析的關鍵。 數據閤並與連接： 掌握 `merge()`, `join()`, `concat()` 等函數，如何將多個 DataFrame 閤並成一個，以完成更全麵的數據整閤。 數據透視錶與交叉錶： 學習如何使用 `pivot_table()` 和 `crosstab()` 來快速生成匯總統計錶，發現數據之間的關係。 時間序列分析基礎： Pandas 在處理時間序列數據方麵錶現齣色，我們將介紹時間重采樣、滑動窗口計算等方法。 通過 `NumPy` 和 `Pandas` 的學習，你將能夠輕鬆地處理和理解各種規模和復雜性的數據集，為更深層次的分析奠定堅實的基礎。 數據挖掘的深度探索：模式識彆與算法應用 數據挖掘的目標是從海量數據中發現有價值的模式、趨勢和關聯，從而為決策提供支持。本書將引導你瞭解和實踐常用的數據挖掘算法，並重點關注其在實際問題中的應用。 數據探索性分析（EDA）： 在應用復雜算法之前，進行充分的數據探索至關重要。我們將學習如何使用統計摘要、數據可視化等手段來理解數據的分布、變量之間的關係，發現潛在的問題和特徵。 監督學習基礎： 迴歸分析： 學習如何使用綫性迴歸、多項式迴歸等算法來預測連續數值型變量。我們將講解模型的評估指標（如 RMSE, MAE, R²）。 分類分析： 學習如何使用邏輯迴歸、K近鄰（KNN）、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林等算法來預測離散型類彆變量。我們將講解分類模型的評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC）。 無監督學習基礎： 聚類分析： 學習如何使用 K-Means、DBSCAN 等算法將數據分成不同的簇，以發現數據的內在結構。 關聯規則挖掘： 學習 Apriori 算法，如何發現項集之間的頻繁項集和關聯規則，常用於購物籃分析。 特徵工程： 學習如何從原始數據中創建新的、更有意義的特徵，以提高模型的性能。這包括特徵選擇、特徵提取（如 PCA）等。 模型評估與調優： 學習交叉驗證、網格搜索等技術，如何評估模型的泛化能力，並調整模型參數以獲得最佳性能。 Scikit-learn庫： `Scikit-learn` 是 Python 中最受歡迎的機器學習庫，它提供瞭實現各種算法和工具的標準接口。我們將基於 `Scikit-learn` 來講解和實踐上述算法。 數據可視化的力量：讓數據“說話” 再深入的分析，如果沒有清晰的可視化，也很難被理解和傳播。本書將介紹常用的 Python 可視化庫，幫助你將數據以直觀、易懂的方式呈現齣來。 Matplotlib： 作為 Python 最基礎的可視化庫，`Matplotlib` 提供瞭靈活的繪圖能力。我們將學習如何創建各種基本圖錶，如摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖等，並進行圖錶的定製，如添加標題、軸標簽、圖例、網格綫等。 Seaborn： 基於 `Matplotlib` 構建，`Seaborn` 提供瞭更高級、更美觀的統計圖錶，能夠輕鬆地繪製齣復雜的數據關係圖，如熱力圖、箱綫圖、小提琴圖、分布圖等。 交互式可視化（基礎）： 介紹一些基礎的交互式可視化概念，例如使用 `Plotly` 或 `Bokeh` 能夠創建交互式圖錶，讓用戶能夠縮放、平移、懸停查看數據細節。 我們將通過豐富的圖錶示例，展示如何選擇閤適的圖錶類型來有效地傳達你的發現，讓你的數據分析報告更具說服力。 實踐驅動，案例導嚮 理論學習固然重要，但真正的掌握源於實踐。本書將貫穿豐富的實際案例，覆蓋不同領域，讓你有機會將所學知識應用於真實世界的問題。我們將可能涉及的案例方嚮包括： 電商數據分析： 分析用戶購買行為，推薦商品，預測銷售額。 社交媒體數據分析： 分析用戶情緒，發現熱門話題，理解傳播趨勢。 金融數據分析： 分析股票價格，預測趨勢，評估風險。 文本數據分析： 分析新聞文章，評論情感，進行主題建模。 通過這些案例，你將學會如何定義問題、收集數據、清洗數據、分析數據、挖掘模式，並最終將結果轉化為有價值的見解。 誰適閤閱讀本書？ 對數據科學充滿好奇的初學者： 即使沒有任何編程基礎，本書也將循序漸進地引導你入門。 希望提升數據處理和分析技能的開發者： 學習如何運用 Python 強大的庫來更高效地處理和分析數據。 需要從海量數據中提取價值的業務人員： 掌握數據分析的基本方法，做齣更明智的決策。 準備進入數據科學、機器學習領域的學生或從業者： 構建堅實的基礎，為未來的深入學習打下良好開端。 本書目標 閱讀完本書，你將能夠： 熟練使用 Python 進行數據獲取，構建自己的網絡爬蟲。 精通 `NumPy` 和 `Pandas`，高效地進行數據清洗、預處理和分析。 理解並應用常用的數據挖掘算法，從數據中發現模式和洞見。 運用 `Matplotlib` 和 `Seaborn` 等工具，將數據可視化，清晰地傳達你的發現。 具備獨立分析和解決實際數據問題的能力。 數據科學的時代已經到來，掌握數據的力量，就是掌握未來的競爭力。本書將是你在這條道路上最可靠的嚮導。讓我們一起，用 Python 開啓你的數據科學之旅！

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就給我一種很專業、很紮實的感覺，不是那種花裏鬍哨的風格。書的內容，我主要是看它能不能幫助我解決實際工作中遇到的問題。最近公司業務發展很快，産生瞭大量的數據，但這些數據很多時候都是零散的，雜亂無章的，想要從中提煉齣對決策有用的信息，對我來說是個不小的挑戰。我之前也嘗試過一些其他的學習資料，但感覺要麼過於理論化，要麼就是隻講解瞭某一個很小的方麵，不夠係統。這本書的介紹裏提到瞭“python3爬蟲數據分析 挖掘基礎教程”，這幾個關鍵詞正好是我當前最迫切需要解決的幾個點。我特彆想瞭解如何利用Python來自動化地抓取我需要的業務數據，然後進行有效地清洗和整理，再到最後進行深入的分析，找齣其中的規律和趨勢。書裏麵如果能提供一些實際的案例，比如針對某個行業的數據分析流程，那就更好瞭。我希望這本書能像一個經驗豐富的導師一樣，一步一步地教我如何從零開始構建一個數據分析的流程，並且在這個過程中，能夠學到一些實用的技巧和方法，能夠直接應用到我的工作中，幫助我提高工作效率，做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習技術類書籍，最重要的是能不能動手實踐。這本書名《Python數據挖掘入門與實踐》裏的“實踐”兩個字，對我來說是極具吸引力的。我更喜歡那種理論和實踐相結閤的學習方式，尤其是數據挖掘和分析這種需要大量動手操作的領域。我之前看的一些書，雖然講得也很理論，但是很少提供可以直接運行的代碼示例，或者示例代碼非常簡陋，難以遷移到實際項目中。這本書如果能夠提供詳細的代碼示例，並且最好能夠指導讀者如何去復現和修改，那樣就非常棒瞭。我尤其關心書中的數據挖掘部分，希望它能介紹一些主流的挖掘算法，比如關聯規則、分類、聚類等等，並且用具體的案例來演示這些算法的應用。而且，如果能涉及到一些常用的數據挖掘工具或者庫，比如scikit-learn、pandas、numpy等，並且講解如何使用它們來完成數據挖掘任務，那就更完美瞭。我期待這本書能夠提供一個完整的學習路徑，讓我從數據采集開始，到數據預處理，再到模型選擇和評估，都能有清晰的指導，並且通過大量的練習，真正掌握數據挖掘的核心技能。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，說實話，最開始是被書名吸引瞭。《Python數據挖掘入門與實踐》，聽起來就很有吸引力，畢竟現在大數據時代，數據挖掘可是個熱門技能。而且還標明是Python3，爬蟲，數據分析，挖掘基礎教程，感覺內容很豐富，像是把幾個熱門的知識點都整閤在一起瞭。我一直對數據分析很感興趣，也想學習如何從海量數據中找齣有價值的信息，所以就毫不猶豫地入手瞭。拿到書的那一刻，我特意翻瞭一下目錄，看到裏麵有關於Python基礎、數據采集（爬蟲）、數據清洗、數據可視化以及一些基礎的挖掘算法，比如分類、聚類等等，覺得這套書的結構安排還是挺閤理的，從零開始，一步步深入。特彆是爬蟲那一塊，我一直覺得這是獲取數據的第一步，也是比較關鍵的一步，有瞭好的數據來源，後麵的分析纔有意義。這本書的介紹也強調瞭這一點，讓我覺得它應該能很好地解決我在這方麵的睏惑。而且，它還提到瞭“入門與實踐”，這讓我對學習過程充滿瞭期待，希望能夠通過書中的例子和練習，真正掌握這些技能，而不是停留在理論層麵。我對這本書的整體期望是，它能夠成為我學習數據挖掘的一個堅實的起點，讓我能夠快速上手，並且能夠獨立完成一些初步的數據分析和挖掘項目。

評分☆☆☆☆☆

從書名來看，這本書涵蓋瞭Python3、爬蟲、數據分析和數據挖掘，這幾個領域都是當前非常熱門且實用的技術。我個人對數據分析和數據挖掘很感興趣，但一直覺得起步比較難，不知道從何下手。很多時候，我們手裏有數據，但不知道怎麼去分析，怎麼去挖掘齣隱藏在數據背後的價值。這本書的齣現，正好彌補瞭我在這一方麵的需求。我尤其看重它在“入門”和“基礎教程”方麵的定位，這說明它應該會從最基礎的概念講起，循序漸進，讓像我這樣的初學者也能輕鬆理解。我希望書裏能夠詳細講解如何利用Python進行數據清洗和預處理，因為我知道這是數據分析中最耗時也是最重要的一步。如果能提供一些關於數據可視化的方法和工具，比如使用matplotlib或者seaborn來繪製各種圖錶，那就更好瞭，因為可視化能夠幫助我們更直觀地理解數據。總而言之，我希望這本書能夠提供一個全麵且易於理解的數據分析和挖掘的學習框架，讓我能夠快速掌握基本技能，並能夠獨立完成一些初步的數據分析項目。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題《Python數據挖掘入門與實踐 python3爬蟲數據分析 挖掘基礎教程/python數據》感覺信息量很大，但同時也讓我覺得內容會比較紮實，覆蓋麵廣。我一直關注數據科學領域，也知道Python在其中扮演著越來越重要的角色。我特彆希望能在這本書中找到關於如何用Python進行網絡爬蟲的詳細教程，因為很多時候，我們麵臨的數據源並不直接可用，需要通過爬蟲來獲取。同時，我也對數據分析和挖掘的基礎理論和實踐方法很感興趣。我希望這本書能清晰地解釋數據挖掘的各個環節，比如數據收集、數據清洗、特徵工程、模型選擇、模型評估等，並且提供相應的Python代碼實現。如果書中能結閤一些真實的案例，比如電商數據分析、用戶行為分析等，那就更好瞭，這樣可以幫助我更好地理解理論知識在實際中的應用。我期待這本書能夠幫助我建立起一個完整的數據挖掘知識體係，並且能夠通過實踐，熟練掌握使用Python進行數據分析和挖掘的各項技能，為我未來的學習和工作打下堅實的基礎。