330 __ |a 本书一共有11章，分为2篇。一为理论篇，第1章绪论介绍了数据分析与挖掘领域中的一些基本理论、研究方法等，也简单介绍Python数据分析与挖掘相关的知识；第2-6章按照数据分析与挖掘的过程安排各章节，介绍数据预处理的方法技术、数据仓库的构建与OLAP技术、数据挖掘原理及算法(包括关联规则挖掘方法、聚类分析方法、分类规则挖掘方法，在每章中，采用小数据集为例详细介绍各种挖掘算法)。二为实验篇，第7章介绍采用python进行数据预处理的各种常见方法、技术；第8章介绍基于SQLServer2022构建数据仓库及OLAP的过程；第9-11章为使用Python进行关联规则、聚类、分类挖掘算法的实践，在内容的安排上，先采用小数据集进行初步实践，然后再采用大数据集进行综合实践，对于综合实践，按照：挖掘目标数据的探索分析、数据预处理及数据抽取、挖掘模型的构建及可视化、分析挖掘结果的顺序进行，通过完整的案例，加深对数据挖掘算法的理解，最终让读者由易到难、很好地掌握用Python进行数据分析与挖掘的完整过程。