本书系统讲授数据挖掘的主要方法、原理及其Python实现。共分3部分，第一部分包含2章，介绍数据挖掘基本概念、数据预处理；第二部分包含9章，介绍经典的分类算法（包括决策树分类、朴素贝叶斯分类、K近邻分类、支持向量机等）、经典的聚类算法、关联分析、Web挖掘、神经网络等；第三部分为应用案例篇，包含3章，共有3个综合案例，包括泰坦尼克号生存数据分析、心脏病预测分析、旅游评论倾向分析。本书也可为信息管理与信息系统、电子商务、大数据管理与应用等专业本科生和研究生的数据挖掘、大数据分析等课程的入门教材，同时也可作为数据挖掘爱好者和各研究机构或公司的研究人员与应用开发人员的参考书。