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本书是数据科学和机器学习领域的实用教程，专注于构建和部署预测模型，力图帮助你学习如何使用新的微软Azure Machine Learning快速构建和部署复杂的预测模型。 本书全面介绍2015年发布的微软Azure Machine Learning服务，包含构建**器、倾向模型以及流失和预见性维护模型的实用指南。本书使用面向任务的描述和具体的端到端示例，确保读者能够快速上手。本书讲述了Azure Machine Learning的各个方面，从数据入口到应用机器学习、评估模型以及把它们部署成Web服务。 书中新增以下精彩内容 ● Cortana分析套件； ● Python整合； ● 数据准备和特征选择； ● 使用Power BI的数据可视化； ● **引擎； ● 在Azure市场上销售你的模型。 通过阅读本书，你将能够 ● 系统地了解数据科学及其zui佳实践； ● 了解新的微软Azure Machine Learning服务，掌握**构建和部署预测模型的实用技能，例如， 如何解决倾向建模、流失分析、产品**和使用Power BI进行可视化等典型预测分析问题； ● 在Azure市场上销售你的预测模型的实用指南。