Цей підручник вперше з’явився на початку 2007 року, ним користувалися численні студенти та практики, а також у багатьох курсах, у тому числі наш власний досвід викладання цього матеріалу як онлайн, так і особисто протягом понад 15 років. Перше видання, засноване на надбудові Excel Analytic Solver Data Mining (раніше XLMiner), супроводжувалося ще двома виданнями Analytic Solver, видання JMP, видання R, а тепер це видання Python із супутнім веб-сайтом www. dataminingbook.com.Це нове видання Python, яке спирається на безкоштовну мову програмування Python з відкритим вихідним кодом, представляє вихідні дані з Python, а також код, який використовується для створення цього виводу, включаючи специфікацію відповідних пакетів і функцій, домінуючий бути scikit-learn. На відміну від підручників з інформатики чи статистики, у цій книзі основна увага приділяється концепціям інтелектуального аналізу даних і тому, як реалізувати відповідні алгоритми в Python. Ми припускаємо базове знайомство з Python. Для цього видання Python новий співавтор Пітер Гедек приходить на борт, приносячи великий досвід науки про дані в бізнесі. Окрім надання коду Python і вихідних даних, це видання також містить оновлення та нові матеріали, засновані на відгуках викладачів, які викладають курси MBA, MS, бакалаврату, диплому та керівників, а також їхніх студентів. Важливо, що це видання вперше включає розширений розділ про етику даних (розділ 2.9). Примітка щодо назви книги: у перших двох виданнях книги використовувалася назва Data Mining for Business Intelligence. Business Intelligence сьогодні відноситься в основному до звітності та візуалізації даних («що зараз відбувається»), тоді як Business Analytics перейняла «розширену аналітику», яка включає прогнозну аналітику та аналіз даних. Тому в цьому новому виданні ми використовуємо оновлені терміни. Це видання Python включає матеріал, який нещодавно було додано в третє видання оригінальної книги (на основі аналітичного розв’язувача): Аналіз соціальних мереж, видобуток тексту, моделювання Ensembles Uplift, спільна фільтрація. З моменту появи (на основі аналітичного вирішувача) ) друге видання, ландшафт курсів, в яких використовується підручник, значно розширився: якщо спочатку книга використовувалася в основному в семестрових факультативних курсах рівня МВА, то тепер вона використовується в різноманітних курсах бізнес-аналітики для отримання ступенів і сертифікатів. , починаючи від програм бакалаврату, закінчуючи програмами післядипломної освіти та освітніми програмами для керівників. Курси в таких програмах також відрізняються за своєю тривалістю та охопленням. У багатьох випадках цей підручник використовується в кількох курсах. Книга призначена для підтримки загального курсу «Прогнозна аналітика» або «Інтелектуальний аналіз даних», а також підтримки набору курсів у спеціальних програмах бізнес-аналітики. Загальні «Бізнес-аналітика», «Предказна аналітика» або «Інтелектуальний аналіз даних» курс, поширений у програмах МВА та бакалаврату як один семестр за вибором, охоплюватиме частини I–III і вибиратиме підмножину методів із частин IV та V. Викладачі можуть використовувати кейси як командні завдання, обговорення в класі або проекти. Для двосеместрового курсу можна розглянути частину VI, і ми рекомендуємо ввести нову частину VII (Аналіз даних).