本書以Python相關技術為工具，講解瞭如何基於機器學習等AI技術進行智能數據分析。
作者在Python數據挖掘與分析領域有10餘年工作經驗，對AI技術驅動的智能數據分析有非常深入的研究。本書面向沒有Python編程基礎和AI技術基礎的讀者，由淺入深地提供了系統的Python智能數據分析的技術和方法。
全書共9章，從邏輯上可分為兩部分：
第一部分：Python編程基礎（第1~4章）
詳細介紹了從事Python編程需要掌握的各種基礎知識，包括開發環境的搭建與配置，以及各種語法和常見Python庫的原理和使用方法。
第二部分：智能數據分析（第5~9章）
對Python的數值分析庫NumPy、數據處理庫pandas、繪圖庫Matplotlib/Seaborn/Bokeh、機器學習與數據分析建模庫scikit-learn等進行了詳細講解，包含數據讀取、數據預處理、模型構建、模型評價、結果可視化等數據分析的整個過程，能指導讀者快速入門Python智能數據分析。
智能數據分析技術已經成為大數據時代最重要的技能之一，它能幫助企業用戶在合理時間內攫取、管理、處理、整理海量數據，為企業經營決策提供積極幫助。目前智能數據分析技術已經廣泛應用於物聯網、雲計算、移動互聯網等戰略性新興產業，商業價值逐漸顯現出來，有實踐經驗的智能數據分析人才被各企業爭搶。
Python編程的技術門檻雖然不高，但是包含的知識點比較多；AI技術不僅學習門檻高，而且知識點紛繁復雜。本書假設你有一定的數據分析基礎，但是沒有Python和AI基礎，為了幫助你快速掌握智能數據分析需要的技術和方法，書中有針對性地講解了Python和AI中必須要掌握的知識點，內容由淺入深，循序漸進。從環境配置、基本語法、基礎函數到第三方庫的安裝與使用，對各個操作步驟、函數、工具、代碼示例等的講解非常詳盡，確保所有滿足條件的讀者都能快速入門。
作者在Python數據挖掘與分析領域有10餘年工作經驗，對AI技術驅動的智能數據分析有非常深入的研究。本書面向沒有Python編程基礎和AI技術基礎的讀者，由淺入深地提供了系統的Python智能數據分析的技術和方法。
全書共9章，從邏輯上可分為兩部分：
第一部分：Python編程基礎（第1~4章）
詳細介紹了從事Python編程需要掌握的各種基礎知識，包括開發環境的搭建與配置，以及各種語法和常見Python庫的原理和使用方法。
第二部分：智能數據分析（第5~9章）
對Python的數值分析庫NumPy、數據處理庫pandas、繪圖庫Matplotlib/Seaborn/Bokeh、機器學習與數據分析建模庫scikit-learn等進行了詳細講解，包含數據讀取、數據預處理、模型構建、模型評價、結果可視化等數據分析的整個過程，能指導讀者快速入門Python智能數據分析。
智能數據分析技術已經成為大數據時代最重要的技能之一，它能幫助企業用戶在合理時間內攫取、管理、處理、整理海量數據，為企業經營決策提供積極幫助。目前智能數據分析技術已經廣泛應用於物聯網、雲計算、移動互聯網等戰略性新興產業，商業價值逐漸顯現出來，有實踐經驗的智能數據分析人才被各企業爭搶。
Python編程的技術門檻雖然不高，但是包含的知識點比較多；AI技術不僅學習門檻高，而且知識點紛繁復雜。本書假設你有一定的數據分析基礎，但是沒有Python和AI基礎，為了幫助你快速掌握智能數據分析需要的技術和方法，書中有針對性地講解了Python和AI中必須要掌握的知識點，內容由淺入深，循序漸進。從環境配置、基本語法、基礎函數到第三方庫的安裝與使用，對各個操作步驟、函數、工具、代碼示例等的講解非常詳盡，確保所有滿足條件的讀者都能快速入門。