本書共9章，第1章介紹了數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析、機器學習之間的關(guān)系；第2章介紹了數(shù)據(jù)分析人員應該具備的數(shù)據(jù)思維，包括數(shù)據(jù)思維認知、數(shù)據(jù)挖掘“定律”；第3-9章介紹了各種數(shù)據(jù)分析算法的原理、實現(xiàn)方法及實戰(zhàn)案例，其中包括邏輯回歸、決策樹、樸素貝葉斯、聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)劃、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、集成學習。