本书从逻辑上可分为两大部分。

第一部分是Python编程基础（第1~4章），介绍了Python环境搭建、Python基础语法、控制语句、函数、面向对象编程等。第1章旨在让读者从全局把握Python，了解利用Python进行智能数据分析的优势，并详细介绍了Python环境搭建与配置，同时还对两个常用集成开发环境做了详细介绍。第2章先对Python固定语法做了介绍，包括编码声明、注释、缩进等；而后介绍了Python常见的数据类型，包括str、list、tuple、dict、set等；还介绍了Python常用运算符，包括算术运算符、逻辑运算符、成员运算符、位运算符等。第3章主要对控制语句做了详细介绍，包括条件语句和循环语句，同时还介绍了和条件语句类似的异常处理try-except-else语句。第4章主要介绍了Python的内置函数、自定义函数、面向对象编程以及第三方库的安装与使用方法。

第二部分是数据分析编程（第5~9章），主要对数据分析中常用的第三方库做了详细介绍，强调在Python中对应函数的使用方法及其结果的解释说明。内容涵盖数值分析库NumPy，数据处理库pandas，绘图库Matplotlib、Seaborn、Bokeh，机器学习与数据分析建模库scikit-learn。这一部分涉及数据读取、数据预处理、模型构建、模型评价、结果可视化，几乎涵盖了整个数据分析过程，充分而又详细地说明了Python数据分析的常用操作，相信在本书的指导下，读者能够从零开始快速数据入门分析。

本书共16章，分三个部分：基础篇、实战篇、提高篇。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，以快速理解相关知识与理论。高级篇介绍了基于R语言二次开发的数据挖掘应用软件，使读者体验到数据挖掘二次的开发的魅力

本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准，第1版销售超过10万册，销售势头依然强劲，被国内100余所高等院校采用为教材，同时也被广大数据科学工作者奉为经典。

作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验，不仅掌握行业的新技术和实践方法，而且洞悉学生和老师的需求与痛点，这为本书的内容和形式提供了强有力的保障，这是本书第1版能大获成功的关键因素。

全书共13章，分为三个部分，从技术理论、工程实践和进阶提升三个维度对数据分析与挖掘进行了详细的讲解。

第一部分 基础篇（第1～5章）

主要讲解了Python数据分析与挖掘的工具和技术理论，包括数据挖掘的基础知识、Python数据挖掘与建模工具、数据挖掘的建模过程，以及挖掘建模的常用算法和原理等内容。

第二部分 实战篇（第6～12章）

通过工程实践案例讲解了数据挖掘技术在金融、航空、零售、能源、制造、电商等行业的应用。在案例组织结构上，本书按照“介绍案例背景与挖掘目标→阐述分析方法与过程→完成模型构建”的顺序进行，在建模过程关键环节，穿插程序实现代码。最后，通过上机实践加深对案例应用中的数据挖掘技术的理解。

第三部分 提高篇（第13章）

重点讲解了基于Python引擎的开源数据挖掘建模平台（TipDM）的功能和使用方法，以航空公司客户价值分析为案例，介绍了如何使用该平台快速搭建数据分析与挖掘工程。

本书不仅提供TipDM这样的上机实践环境，而且还提供配套的案例建模数据、Python源代码、教学PPT。