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套装内包含：《利用Python进行数据分析》《数据分析与挖掘实战》《Python数据分析与数据化运营》《Python金融数据分析》《Python数据挖掘：概念、方法与实践》。

硅谷天才的数据逻辑分析入门：

利用Python进行数据分析：

本书讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。同时，它也是利用Python进行科学计算的实用指南（专门针对数据密集型应用）。本书重点介绍了用于高效解决各种数据分析问题的Python语言和库。《利用Python进行数据分析》没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。

数据分析与挖掘实战：

本书从实践出发，结合大量数据挖掘工程案例及教学经验，以真实案例为主线，深入浅出地介绍数据挖掘建模过程中的有关任务：数据探索、数据预处理、分类与预测、聚类分析、时序预测、关联规则挖掘、智能推荐和偏差检测等。因此，图书的编排以解决某个应用的挖掘目标为前提，先介绍案例背景提出挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建。在介绍建模过程的同时穿插操作训练，把相关的知识点嵌入相应的操作过程中。为方便读者轻松地获取真实的实验环境，本书使用目前在数据科学领域非常热门的Python语言对样本数据进行处理以进行挖掘建模。

Python数据分析与数据化运营：

这是一部从实战角度讲解如何利用Python进行数据分析、挖掘和数据化运营的著作，不仅对数据分析的关键技术和技巧进行了总结，更重要的是对会员、商品、流量、内容4个主题的数据化运营进行了系统讲解。

Python金融数据分析：

本书将介绍核心的金融理论，并给出它们的数学概念，以帮助读者更好地理解它们在实际中的应用价值。你将了解如何应用Python求解经典的资产定价模型，解决金融中的线性和非线性问题，开发数值程序和利率模型，以及如何根据有限差分法定价来描绘含有期权的隐含波动率曲线等。
 

Python数据挖掘：概念、方法与实践：

本书的目标是向具有一定基础的数据分析人员介绍实践中最为常见而在一般数据挖掘书籍中又难以见到的技术与概念，用真实项目、在通用编程环境Python中介绍数据挖掘方法。对于每种方法，书中不仅有对概念的详细解说，还有程序实例、替代方法以及每种方法效能的评估技术，真正帮助读者“知其然，知其所以然”，从而迈向数据挖掘专家的道路。在本书的翻译过程中，我们不仅见识了数据挖掘领域的博大精深，感叹于现代数据分析技术的快速发展，而且在浅显易懂的真实项目引导下，利用许多研究人员精心打造的“神器”，轻松地得到以前难以企及的结果。可以想象，认真阅读本书，读者在增长知识的同时，也将对精通数据挖掘充满信心，可能将其作为未来的一个工作方向。