金柏琪

Galit Shmueli博士自2004年以来，一直在美国马里兰大学、statistics.com统计网站、印度商学院设计并指导数据挖掘课程。Shmueli的研究领域包括信息系统的统计方法和数据挖掘，她以研究和擅长讲授商业分析而闻名，并发表了100多篇文章。 Peter C. Bruce是statistics.com统计网站的统计教育研究院的主席和创办人，他发表了多篇学术论文，还开发了Resampling Stats软件。 Peter Gedeck博士是Collabrative Drug Discovery公司的高级数据科学家，他为这家公司开发了一款基于云的软件来管理新药发现过程中用到的海量数据，他还在statistics.com统计网站上教授数据挖掘课程。 Nitin R. Patel博士是位于马萨诸塞州剑桥市的Cytel公司的共同创始人和董事，是美国统计协会会员，同时还是麻省理工学院和哈佛大学的客座教授。

用Python展示数据挖掘的理论、技术和应用 通过学习《Python商业数据挖掘(第6版)》，读者将掌握使用Python实现数据挖掘的各种方法，并深入理解在将这些方法应用于数据挖掘的过程中存在的商业问题和机遇。 本书前5版好评如潮，作为第6版，本书首次使用了Python语言。本书除了介绍用于统计和机器学习等领域的预测、分类、可视化、降维、推荐系统、聚类、文本挖掘、网络分析等方法之外，内容还包括： ● 新加入的合著者Peter Gedeck拥有使用Python讲解商业分析课程的丰富经验以及将机器学习应用于新药发现过程的专业技能。在本书中，他十分乐于将这些经验和技能与读者分享。 ● 讨论数据挖掘中的伦理问题。 ● 根据教师和学生的反馈意见对内容做了更新。 ● 通过多个案例展示数据挖掘技术的实际应用。 ● 每章后面的习题有助于读者评估和加深对该章内容的理解。 ● 在线支持网站提供了数据集、教学资料、习题答案、PPT教案和案例解决方案。