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出版者:Springer

作者:Morik, Katharina; Boulicaut, Jean-Francois; Siebes, Arno

出品人:

页数:231

译者:

出版时间:2005-09-01

价格:508.50元

装帧:Paperback

isbn号码:9783540265436

丛书系列:

图书标签:

• 模式识别
• 局部模式
• 数据挖掘
• 机器学习
• 算法
• 图像处理
• 信号处理
• 统计分析
• 计算机视觉
• 人工智能

《模式寻踪：探索隐藏的关联与非凡的洞察》 在信息的洪流中，我们时常感到被淹没。海量的数据，瞬息万变的趋势，复杂交织的关联，它们如同无垠的宇宙，隐藏着无数未知的奥秘。而我们的任务，正是要在这片迷雾中点亮火炬，寻找到那些肉眼难以察觉，却又至关重要的“模式”。《模式寻踪：探索隐藏的关联与非凡的洞察》并非一本枯燥的技术手册，也不是一本充满晦涩理论的学术专著，它是一场关于理解、洞察与发现的旅程，一次对世界运作方式的深入探索。 本书的目标读者广泛，无论您是商业分析师，希望从市场数据中挖掘商机；是科研学者，致力于揭示自然界的规律；是社会观察家，试图理解群体行为的根源；亦或是仅仅对事物之间的内在联系充满好奇的求知者，都能在这本书中找到共鸣与启发。我们旨在提供一套观察和分析世界的框架，一套能够帮助您超越表面现象，触及事物本质的工具。 第一章：洞察的火花——模式的定义与价值 在启程之前，我们首先要明确，究竟什么是“模式”？它不是随机的巧合，也不是孤立的事件，而是一种反复出现、具有规律性的结构、趋势或关系。模式无处不在，从日出日落的规律，到基因的遗传密码；从股票市场的波动，到人类语言的语法；从疾病的传播轨迹，到社交网络的连接方式。本书的第一章，将从哲学的角度，探讨模式的本质，以及为何识别和理解模式对于人类的进步至关重要。我们将引用历史上的经典案例，说明模式识别如何推动科学发现、技术革新乃至社会变革。通过生动的语言和引人入胜的故事，您将初步领略到，洞察模式的力量，如同解锁新世界的钥匙。 第二章：数据之海的导航——基础的获取与准备 要寻踪模式，首要的挑战便是如何有效地“看清”数据。数据，是模式生长的土壤。本章将聚焦于数据的获取、清洗和预处理。我们将介绍各种数据来源的特点，从结构化数据库到非结构化的文本、图像。更重要的是，我们将深入探讨数据清洗的艺术：如何识别和处理缺失值、异常值，如何进行数据标准化和规范化，以确保我们所分析的数据具有可靠性和可比性。本书不会沉溺于复杂的算法细节，而是注重传达清晰的思路和实用的技巧，让您能够掌握将原始数据转化为有价值信息的基本能力。我们将模拟一系列实际场景，例如从客户交易记录中提取有用信息，或从大量的文本评论中识别用户偏好。 第三章：连接的语言——关联分析的基础 模式常常体现在事物之间的关联性上。本章将介绍几种核心的关联分析方法，它们是理解变量之间相互作用的基石。我们将从最直观的“相关性”概念入手，解释 Pearson 相关系数、Spearman 等级相关系数的意义和适用范围。然后，我们将进入更深层次的分析，探讨如何通过回归分析来量化变量间的线性或非线性关系，预测一个变量如何随另一个变量的变化而变化。本书将用易于理解的语言解释这些概念，并通过图表和直观的示例进行辅助说明，避免让读者陷入枯燥的数学公式。我们将展示如何通过关联分析，发现商品之间的搭配购买习惯，或识别影响学生学业成绩的关键因素。 第四章：群体的语言——聚类分析的智慧 群体，往往孕育着独特的模式。当我们将数据中的个体视为一个整体，聚类分析便成为我们理解群体内部结构和差异的有力工具。本章将介绍聚类分析的基本思想，以及几种常用的聚类算法，如 K-Means、层次聚类等。我们将探讨如何根据数据的特性选择合适的聚类方法，以及如何评估聚类结果的质量。通过生动的案例，您将学习如何将客户按照消费行为划分为不同的细分市场，如何识别具有相似特征的基因群体，或者如何发现社交网络中具有共同兴趣的社群。聚类分析的智慧在于，它能够帮助我们发现数据中隐藏的“自然分组”，从而为更精细化的决策提供依据。 第五章：序列的韵律——时间序列的模式 时间，是记录模式演变的重要维度。许多现象，其模式的展现都与时间紧密相关，例如经济增长、天气变化、股票价格波动等。本章将深入探讨时间序列分析，揭示隐藏在时间维度中的规律。我们将介绍如何识别时间序列中的趋势、季节性和周期性模式。此外，我们还将探讨一些基础的时间序列预测模型，如移动平均、指数平滑法，以及 ARIMA 模型的基本概念。本书将侧重于帮助您理解这些模型所捕捉的时间模式的本质，以及它们在实际应用中的价值，例如预测未来销售额，或者评估某个政策对经济走势的影响。 第六章：异常的信号——异常检测的敏锐 在模式之中，有时最值得关注的便是“异常”。异常值或异常模式，往往是欺诈、故障、或新颖现象的先兆。本章将带领您走进异常检测的领域。我们将探讨异常的定义，以及为何识别异常至关重要。本书将介绍几种常见的异常检测方法，包括基于统计学的方法、基于距离的方法以及基于密度的方法。我们将通过具体的例子，例如检测信用卡欺诈交易、识别网络入侵行为、或发现工业生产中的质量缺陷，来展示异常检测的应用价值。通过学习本章内容，您将能够培养一种“火眼金睛”，在海量数据中迅速捕捉到那些不寻常的信号。 第七章：可视化的力量——模式的呈现与沟通 再精妙的模式，如果无法有效地呈现和沟通，其价值将大打折扣。本章将聚焦于数据可视化的力量。我们相信，好的可视化能够将复杂的模式转化为直观的图表，让信息一目了然。本书将介绍各种数据可视化技术，从基础的折线图、柱状图、散点图，到更高级的地图可视化、网络图谱、热力图等。我们将讨论如何选择最适合呈现特定模式的图表类型，以及如何设计清晰、美观、能够有效传达信息的图表。通过大量的图表示例，您将学会如何用视觉语言讲述数据故事，如何让您的分析结果更容易被他人理解和接受。 第八章：跨领域的启示——模式的迁移与应用 模式分析并非孤立的学科，它的思想和方法可以迁移到几乎所有领域。本书的最后一章，将着眼于模式分析的跨领域应用。我们将回顾本书所介绍的核心概念，并展示它们如何在商业决策、科学研究、社会治理、甚至个人成长等不同场景中发挥作用。我们将探讨如何将从一个领域获得的模式洞察，应用于解决另一个领域的问题。本书将以启发性的方式，鼓励读者在自己的工作和生活中，积极地去发现、去理解、去利用模式，从而提升解决问题的能力，获得更深刻的洞察，最终做出更明智的决策。 《模式寻踪：探索隐藏的关联与非凡的洞察》是一次对我们认知世界的邀约。它提供的是一种思维方式，一种观察角度，一套探索未知的工具。我们希望通过这本书，能够点燃您心中对洞察的渴望，引导您在数据的海洋中扬帆起航，寻找到那些隐藏的宝藏，从而更好地理解我们所生活的世界，并在这个世界中创造更大的价值。本书不提供现成的解决方案，它提供的是解决问题的思路与方法。我们相信，当您掌握了这些“寻踪”的技巧，您将能够独立地去发现属于您自己的、非凡的洞察。

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