本書(shū)旨在遵循數(shù)據(jù)分析的思路與邏輯，系統(tǒng)梳理大數(shù)據(jù)智能分析的相關(guān)知識(shí)。全書(shū)共分為十六章。在理論和方法方面，主要包括常規(guī)數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)降維、特征選擇、決策樹(shù)、K近鄰學(xué)習(xí)、支持向量機(jī)、貝葉斯學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類(lèi)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、推薦系統(tǒng)等；在理論與實(shí)踐融合方面，本書(shū)提供了若干典型應(yīng)用場(chǎng)景，如廣告點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)、信息流中的內(nèi)容推薦、游戲運(yùn)營(yíng)中的數(shù)據(jù)挖掘等，以期加強(qiáng)讀者對(duì)理論的理解和應(yīng)用能力。另外，本書(shū)在章節(jié)后也提供了即測(cè)即練二維碼，幫助讀者掌握和鞏固對(duì)應(yīng)章節(jié)的知識(shí)。