1、项目背景   我们现在进入一个“大智物移云”—大数据、智能化、物联网、移动互联网、云计算的时代，一个计算无处不在、软件定义一切、网络包容万物、连接随手可及、宽带永无止境、智慧点亮未来的时代。

由于语音的便捷性，语音交互已经成为连接人与智能设备的主要方式，电子书籍的语音功能就是语音交互的体现。

的配套学习视频，全书共12章，内容包括自然语言处理的概述、基本流程、开发环境，语料库、正则表达式、中文分词、词性标注与命名实体识别、关键词提取、文本向量化、文本分类与聚类、文本情感分析、自然语言处理中的深度学习、智能问答系统等技术

9章，介绍商务领域不同方向项目的数据分析方法，具体内容包括R语言数据分析概述、商品零售购物篮分析、航空公司客户价值分析、财政收入预测分析、金融服务机构资金流量预测、P2P信用贷款风险控制、电子商务网站智能推荐服务

基础部分包括了Python数据可视化概述、数据的读取与处理、Matplotlib数据可视化基础、seaborn绘制进阶图形、pyecharts交互式绘图，实战部分包括了广电大数据可视化项目实战、新零售智能销售数据可视化实战

本项目综合了Python数据分析、数据可视化、智能推荐等技术。   本项目首先探索数据总体的分布情况，然后根据业务问题从不同维度分析数据。  

本课程是图书《Python数据分析与挖掘实战》的配套学习视频，课程内容共分为基础篇（第1~5章）和实战篇（第6~11章）：基础篇内容包括数据挖掘的概述、基本流程、常用工具、开发环境，Python数据挖掘的编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识；实战篇内容包括6个案例，分别为信用卡高风险客户识别、餐饮企业菜品关联分析、金融服务机构资金流量预测、O2O优惠券使用预测、电视产品个性化推荐以及基于开源平台实现的信用卡高风险客户识别案例。 ‖ 教材特色 本书内容契合“1+X”证书制度试点工作中的大数据应用开发（Python）职业技能等级（高级）证书的考核标准。 本书以应用为导向，注重启发式教学，将理论与实践相结合。 本书是“以纸质教材为核心、以互联网+为载体”的新形态教材，配套数字资源，引领教材与课程教学改革，打造了“一书、一课、一空间”混合式教学新生态，体现先进职业教育理念。 ‖ 配套资源 配套数字资源包括： 正文数据和代码 习题数据和答案 实训数据 PPT课件 教学大纲 教学进度表 教案 如需图书相关资料，可前往校企共建云教材网站（https://book.tipdm.org/），搜索书名《Python数据分析与挖掘实战》进行查看与下载！网站还提供了样书申请、批量订购、联合编写等服务。