作者简介
杨游云资深数据分析专家和AI技术专家，在广告领域工作多年，目前就职于微思敦深圳分公司皓量科技。在AI技术领域有非常深厚的积累，擅长机器学习和自然语言处理，对图像识别技术也有一定的研究。
个人微信公众号：数据挖掘与AI算法。
周健
资深数据挖掘工程师，现就职于国内某大型征信服务公司，曾为多家国有银行、股份制银行、大型金融机构提供反欺诈、信用评分方案。在传统机器学习方面有深入的理解和丰富的实战经验，在网络爬虫和自然语言处理方面也有自己独特的见解。
资深数据分析专家和AI技术专家，在广告领域工作多年，目前就职于微思敦深圳分公司皓量科技。在AI技术领域有非常深厚的积累，擅长机器学习和自然语言处理，对图像识别技术也有一定的研究。
个人微信公众号：数据挖掘与AI算法。
周健
资深数据挖掘工程师，现就职于国内某大型征信服务公司，曾为多家国有银行、股份制银行、大型金融机构提供反欺诈、信用评分方案。在传统机器学习方面有深入的理解和丰富的实战经验，在网络爬虫和自然语言处理方面也有自己独特的见解。
内容简介
《Python广告数据挖掘与分析实战》共十二章，第1-4章重在介绍移动广告营销数据分析理论与案例分析，包括广告数据分析的基本概念、内容和意义，广告数据分析相关理论知识及常用分析方法，移动广告营销常见的数据分析案例剖析以及如何做一份让领导满意的数据分析报告；《Python广告数据挖掘与分析实战》第5-6章主要介绍Python软件安装及常用包的主要用法。《Python广告数据挖掘与分析实战》第7-10章主要介绍利用Python实现移动广告营销中常见的机器学习算法，重点掌握常用的模型评价方法，模型原理、实现方法和技巧，其中包括混淆矩阵、AUC、ROC等常用模型评价方法以及线性回归、逻辑回归、决策树、KNN、SVM、神经网络、随机森林、GBDT、XGBoost、Stacking等常用监督学习算法。第11章主要介绍k-means聚类、Lookalike相似用户挖掘等常用无监督学习算法及实现方法。第12章主要介绍移动广告营销常用的特征选择及特征工程方法。读者如果只想了解数据分析相关概念和方法，可以选择性阅读《Python广告数据挖掘与分析实战》前四章内容，后八章偏向数据挖掘算法和编程实践等内容，有兴趣可以深入阅读全书。《Python广告数据挖掘与分析实战》作者杨游云、周健。
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