Question

为什么要写这本书

LinkedIn对全球超过3.3亿用户的工作经历和技能进行分析后得出，目前最炙手可热的25项技能中，数据挖掘排名第一。那么数据挖掘是什么？

数据挖掘是从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。数据挖掘有助于企业发现业务的趋势，揭示已知的事实，预测未知的结果，因此“数据挖掘”已成为企业保持竞争力的必要方法。

但跟国外相比，由于我国信息化程度不太高，企业内部信息不完整，零售业、银行、保险和证券等对数据挖掘的应用并不理想。但随着市场竞争的加剧，各行业对数据挖掘技术的需求越来越强烈，可以预计，未来几年各行业的数据分析应用一定会从传统的统计分析发展到大规模数据挖掘应用。在大数据时代，数据过剩、人才短缺，数据挖掘专业人才的培养又需要专业知识和职业经验积累。本书注重数据挖掘理论与项目案例实践相结合，可以让读者获得真实的数据挖掘学习与实践环境，更快、更好地学习数据挖掘知识与积累职业经验。

总的来说，随着云时代的来临，大数据技术将具有越来越重要的战略意义。大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产要素，人们对于海量数据的运用预示着新一轮生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内攫取、管理、处理、整理海量数据，为企业经营决策提供帮助。大数据分析作为数据存储和挖掘分析的前沿技术，广泛应用于物联网、云计算和移动互联网等战略性新兴产业。虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是其商业价值已经显现出来，特别是有实践经验的大数据分析人才更是各企业争夺的热门。为了满足日益增长的大数据分析人才需求，很多大学开始尝试开设不同程度的大数据分析课程。“大数据分析”作为大数据时代的核心技术，必将成为高校数学与统计学专业的重要课程之一。

本书特色

本书从实践出发，结合大量数据挖掘工程案例及教学经验，以真实案例为主线，深入浅出地介绍数据挖掘建模过程中的有关任务：数据探索、数据预处理、分类与预测、聚类分析、时序预测、关联规则挖掘、智能推荐和偏差检测等。因此，图书的编排以解决某个应用的挖掘目标为前提，先介绍案例背景提出挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建。在介绍建模过程的同时穿插操作训练，把相关的知识点嵌入相应的操作过程中。为方便读者轻松地获取真实的实验环境，本书使用目前在数据科学领域非常热门的Python语言对样本数据进行处理以进行挖掘建模。

根据读者对案例的理解，本书配套提供真实的原始样本数据文件，读者可以从“泰迪杯”全国大学生数据挖掘竞赛网站（http://www.tipdm.org/ts/661.jhtml）免费下载。另外，为方便教师授课，本书还特意提供了建模阶段的过程数据文件、Python语言代码程序和PPT课件，以及基于Python、SAS、SPSS Modeler等上机实验环境下的数据挖掘各阶段程序/模型及相关代码，读者可通过本书“勘误和支持”中提供的联系方式咨询获取。

本书适用对象

（1）开设数据挖掘课程的高校教师和学生

目前，国内不少高校将数据挖掘引入本科教学中，在数学、计算机、自动化、电子信息和金融等专业开设了数据挖掘技术相关课程，但目前这一课程的教学仍然主要限于理论介绍。单纯的理论教学过于抽象，学生理解起来往往比较困难，教学效果也不甚理想。本书提供的基于实战案例和建模实践的教学，能够使教师充分发挥互动性和创造性，理论联系实际，使教师获得最佳的教学效果。

（2）需求分析及系统设计人员

需求分析及系统设计人员可以在理解数据挖掘原理与建模过程的基础上，结合数据挖掘案例完成精确营销、客户分群、交叉销售、流失分析、客户信用记分、欺诈发现和智能推荐等数据挖掘应用的需求分析和设计。

（3）数据挖掘开发人员

数据挖掘开发人员可以在理解数据挖掘应用需求和设计方案的基础上，结合本书提供的基于第三方接口快速完成数据挖掘应用的编程实现。

（4）进行数据挖掘应用研究的科研人员

许多科研院所为了更好地对科研工作进行管理，纷纷开发了适应自身特点的科研业务管理系统，并在使用过程中积累了大量的科研信息数据。但是，这些科研业务管理系统一般没有对数据进行深入分析，并没有对数据所隐藏的价值进行充分挖掘和利用。科研人员需要通过数据挖掘建模工具及有关方法论来深挖科研信息的价值，从而提高科研水平。

（5）关注高级数据分析的人员

业务报告和商业智能解决方案对了解过去和现在的状况可能是非常有用的。但是，数据挖掘的预测分析解决方案还能使关注高级数据分析的人员预见未来的发展状况，使他们的机构能够先发制人，而不是处于被动。因为数据挖掘的预测分析解决方案将复杂的统计方法和机器学习技术应用到数据之中，通过使用预测分析技术来揭示隐藏在交易系统或企业资源计划（ERP）、结构数据库和普通文件中的模式与趋势，从而为这类人员的决策提供科学依据。

如何阅读本书

本书共15章，分两篇：基础篇和实战篇。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Python以及本书所用到的数据挖掘建模库进行了简明扼要的说明；第3章、第4章和第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，加深对数据挖掘技术在案例应用中的理解。