本书主要介绍Python数据分析与挖掘实践，全书共11章，分为基础篇和综合篇。第1～5章为基础篇，包括Python数据分析与挖掘概述、Python数据分析与挖掘基础、数据探索、数据预处理、挖掘建模等内容；第6～11章为综合篇，列举分析了6个实用案例，包括基于关联规则进行商品推荐案例、电信用户流失分类预测案例、二手车交易价格回归预测案例、航空公司客户价值聚类分析案例、基于LGB进行新闻文本分类案例、基于PyTorch进行昆虫图像分类案例。通过基础篇和综合篇的学习，可以掌握数据分析与挖掘的实践技能，能够综合利用数据分析与挖掘技术解决实际问题。  本书可作为大数据工程专业数据分析与挖掘课程的实验指导书，也可作为数据分析与挖掘及软件开发人员的参考书。