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出版者:北京交通大学出版社

作者:蒋心怡

出品人:

页数:308

译者:

出版时间:2007-1

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787810829168

丛书系列:

图书标签:

• 计算机控制
• 自动化
• 嵌入式系统
• 单片机
• PLC
• 控制理论
• 传感器
• 电机控制
• 工业控制
• 智能控制

《数据驱动的创新：从海量信息到智能决策》 在信息爆炸的时代，如何从浩如烟海的数据中挖掘价值，驱动业务增长，已成为企业面临的核心挑战。本书《数据驱动的创新》将带您深入探索数据分析的奥秘，揭示如何将原始数据转化为具有洞察力的信息，并最终付诸实践，实现智能决策和业务飞跃。 本书内容涵盖了数据生命周期的每一个关键环节，从数据的收集、清洗、存储，到数据的可视化、建模、应用，为您提供一套系统性的方法论。我们不仅仅停留在理论层面，更强调实操性和应用性，通过大量的真实案例和详尽的操作指南，帮助您掌握具体的数据分析工具和技术。 第一部分：数据基础与采集 数据的重要性与价值： 为什么数据是现代商业的“石油”？本书将阐述数据在提升效率、优化用户体验、驱动产品创新等方面的关键作用。 数据采集的策略与技术： 如何从多元化的数据源（如数据库、API、网页、传感器等）高效、准确地采集数据？我们将介绍各种数据采集工具和方法，以及数据采集过程中可能遇到的挑战与应对策略。 数据存储与管理： 面对海量数据，如何选择合适的存储方案（如关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库、数据湖）？本书将深入探讨不同存储技术的优缺点，以及高效的数据管理实践，确保数据的可访问性和安全性。 第二部分：数据预处理与探索性分析 数据清洗与转换： 真实世界的数据往往存在缺失值、异常值、格式不一致等问题。本书将教授您如何运用统计学和编程技术，对数据进行有效的清洗、去重、格式化和转换，为后续分析奠定坚实基础。 探索性数据分析（EDA）： 在深入建模之前，理解数据的内在规律至关重要。本书将引导您运用可视化技术（如散点图、直方图、箱线图、热力图等）和统计方法，探索数据的分布特征、变量间的相关性以及潜在的模式，发现隐藏的价值。 特征工程： 如何从原始数据中提取或构建更具信息量的特征，以提升模型性能？我们将介绍常见的特征工程技术，如特征选择、特征提取、特征编码等。 第三部分：数据建模与分析 经典统计模型： 线性回归、逻辑回归、时间序列分析等经典统计模型，在理解数据关系和进行预测方面依然发挥着重要作用。本书将深入浅出地讲解这些模型的原理、应用场景和评估方法。 机器学习基础： 机器学习是现代数据分析的核心驱动力。我们将为您介绍监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）和强化学习等主要机器学习范畴。 常用机器学习算法： 从决策树、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）到集成学习（随机森林、梯度提升），本书将详细讲解这些主流算法的原理、实现细节和适用场景，并提供相应的Python代码示例。 模型评估与优化： 如何客观地评估模型的性能？我们将介绍精确率、召回率、F1分数、AUC、均方误差等多种评估指标，并指导您如何通过交叉验证、调参等技术对模型进行优化。 深度学习入门： 针对日益复杂的非结构化数据（如图像、文本、语音），深度学习展现出强大的威力。本书将为您提供深度学习的基本概念，介绍卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等关键模型。 第四部分：数据可视化与应用 数据可视化的艺术： 将复杂的数据转化为直观易懂的图表，是沟通洞察的关键。本书将介绍各种数据可视化工具（如Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau, Power BI等）和可视化原则，帮助您创建富有表现力的数据图表。 仪表盘设计与交互： 如何构建动态、交互式的仪表盘，让用户能够自由探索数据？我们将探讨仪表盘设计的基本要素和用户体验优化。 数据分析在业务中的应用： 市场营销： 客户细分、精准营销、广告优化、用户行为分析。 金融领域： 风险评估、欺诈检测、量化交易、信贷评分。 运营管理： 供应链优化、生产效率提升、库存管理、故障预测。 产品开发： 用户需求分析、产品性能监控、A/B测试。 数据科学的伦理与挑战： 在享受数据带来的便利的同时，我们也需要关注数据隐私、算法偏见、信息安全等伦理问题。本书将引导您思考如何负责任地使用数据。 本书特色： 理论与实践并重： 严谨的理论讲解与丰富的实战案例相结合，让您既懂原理又能上手操作。 工具与技术全面： 涵盖从数据采集到模型部署的各个环节，介绍多种主流工具和技术。 案例驱动： 通过来自不同行业的真实案例，展示数据分析如何解决实际业务问题，启发您的创新思路。 易于理解： 采用清晰的语言和逻辑性的结构，即使是初学者也能逐步掌握。 无论您是希望提升个人数据分析技能的从业者，还是渴望通过数据驱动企业转型、实现业务创新的管理者，《数据驱动的创新：从海量信息到智能决策》都将是您不可或缺的学习伙伴。让我们一起开启数据驱动的创新之旅！

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这本书的文字风格实在是太过“学术化”了，仿佛每一个句子都是从某篇顶级的工程期刊中直接摘录出来的。它对概念的阐述极其严谨，力求在逻辑上无懈可击，但这种严谨是以牺牲可读性和流畅性为代价的。我经常需要停下来，查阅好几个专业术语的定义，才能勉强跟上作者的思路。例如，书中对“系统辨识”部分的论述，先是引入了一大堆随机过程的理论背景，然后才轻轻带过几种实际常用的辨识方法，而且每种方法的优缺点介绍得非常简略，似乎作者默认读者已经对这些方法了如指掌。我期待的是一种循序渐进的教学方法，比如“我们先用一个简单的加热系统作为例子，看看如何通过阶跃响应来估计其时间常数”，但这本书直接跳到了抽象的矩阵运算。对于希望通过阅读来入门或深化对特定控制技术理解的工程师或学生来说，这种阅读体验无疑是相当枯燥且低效的。它更适合那些已经对控制理论有深厚背景，想寻求理论支撑的科研人员。

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这本书在结构组织上显得有些零散和跳跃。虽然章节的标题看起来涵盖了控制系统的方方面面，但内容的衔接并不顺畅。有时候，一个章节刚深入探讨完某个理论模型，下一章可能就直接跳到了一个看似无关的优化方法上，中间缺乏必要的过渡和逻辑桥梁来解释为什么我们要从A点跳转到B点。这种不连贯的叙述方式，使得读者很难建立起一个全局的、结构化的知识体系。我希望这本书能像一个经验丰富的导师那样，引导我从基础概念出发，逐步构建起对复杂系统的认识，而不是像一本被随意拼凑起来的知识点汇编。阅读过程中，我常常需要自己在大脑中强行建立起不同章节之间的联系，这极大地增加了理解的认知负荷，也让我对这本书的整体编排产生了疑问，它似乎更像是一系列讲义的堆砌，而非一部精心打磨的教材。

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这本《[书名]》的封面设计得非常引人注目，那种深邃的蓝色调配上充满科技感的线条，一下子就抓住了我的眼球。我一直对[一个与主题相关但不是控制技术本身的领域，例如自动化生产线、智能家居系统]非常感兴趣，所以毫不犹豫地就翻开了它。然而，当我真正开始阅读后，我发现这本书的侧重点似乎有些出乎我的意料。它花了大量的篇幅去探讨[一个与控制技术表面相关但核心迥异的领域，例如纯粹的算法理论、或者更偏向于硬件设计中的电路分析]，这部分内容虽然专业，但对于我这种希望了解系统整体运作的初学者来说，简直是高深的学术论文。我原以为会看到大量关于实际案例分析、各种控制器（比如PID、模糊控制）在不同工业场景下的应用对比和调参技巧，但书中更多的是对数学模型和状态空间表示的深入推导。读完前几章，我感觉自己更像是在上高等数学课，而不是在学习一门实用的工程技术。如果我的目标是掌握如何实际搭建和调试一个工业控制回路，这本书提供的直接指导性内容实在太少了，更像是一部理论基石的奠基之作，而不是一本实操手册。我需要更多的流程图、更多的软件界面截图、更多动手实践的步骤说明。

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我特意找了关于[一个具体的、常见的控制问题，例如伺服电机的位置控制]这一章节来看，希望能找到一些具体的解决方案和软件实现思路。结果发现，这部分内容在全书中的篇幅占比极小，更像是一个“顺带提及”的例子，而不是重点攻克的问题。书中对这类应用场景的描述仅仅停留在“可以通过设计一个适当的反馈控制器来实现”的层面，后续如何选择合适的采样时间、如何处理硬件延迟、如何应对负载波动带来的非线性影响，这些实践中决定成败的关键细节几乎完全没有涉及。这让我感到非常困惑，毕竟“技术”二字，很大程度上就体现在解决这些“脏活累活”的能力上。这本书更像是描绘了一个完美的、理想化的控制系统蓝图，但对于如何将这个蓝图落地到充满噪声和不确定性的真实世界中，它提供的指导信息少得可怜。我感觉自己像是在看一份设计精良但无法付诸实施的专利说明书。

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全书的插图和图表质量也未能达到我的预期。很多图示，特别是关于系统结构和信号流的示意图，显得非常陈旧，很多都是黑白线条图，有些甚至看起来像是用早期的绘图软件制作的，缺乏现代工程书籍应有的清晰度和信息密度。比如，在解释复合控制结构时，作者使用了一个非常复杂的、几乎无法一眼看清内部连接的方框图，如果没有对照着文字一点点去梳理，很容易迷失在信号的路径中。更令人失望的是，书中似乎完全没有提及任何现代的仿真工具或软件平台的使用指导。如今的控制工程学习离不开MATLAB/Simulink或者Python等工具，但我在这本书里找不到任何关于如何利用这些强大工具来验证模型、调试参数的提示。这种对现代工程实践的脱节，使得这本书的实用价值大打折扣，读起来总有一种时空错位感。

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