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☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:张良均

出品人:

页数:403

译者:

出版时间:2013-7

价格:79

装帧:

isbn号码:9787111425915

丛书系列:大数据技术丛书

图书标签:

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具体描述

《数据挖掘：实用案例分析》是数据挖掘实战领域颇具特色的一部作品，作者曾为10余个行业上百家大型企业提供数据挖掘服务，本书是其在数据挖掘领域探索近10年的经验总结之作。全书以实践和实用为宗旨，深度与广度兼顾，实践与理论并举。

《数据挖掘：实用案例分析》共12章，分三个部分。第一部分是基础篇（第1～4章），主要对数据挖掘的基本概念、应用分类、建模方法及常用的建模工具进行了介绍，并对本书所用到的数据挖掘建模平台TipDM进行了说明。第二部分是实战篇（第5～10章），以案例的形式对数据挖掘技术在金融、电信、电力、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用场景进行了讨论；首先介绍案例背景，然后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；此外，第10章精心设计了6个实验项目，读者可以通过本章介绍的方法动手实践，以巩固数据挖掘知识，在分析建模过程的同时，进一步增强动手能力。第三部分是高级篇（第11～12章），主要介绍基于第三方接口的数据挖掘二次开发技术，重点对常用的WEKA和MATLAB数据挖掘算法接口进行了探讨；最后对基于Hadoop框架的海量数据挖掘进行了说明，以满足读者更高层次的需求。

随书光盘中提供了本书的相关资料和案例资源，以及6个动手实验所使用的完整数据，方便读者动手实践书中所讲解的案例。

《数据洞察：从理论到实践的智能分析指南》在这个信息爆炸的时代，数据的价值日益凸显。我们被海量的信息洪流所包围，而真正能够从中提炼出有价值见解的能力，正成为个人和企业在竞争中脱颖而出的关键。本书《数据洞察：从理论到实践的智能分析指南》旨在为读者构建一个全面而深入的理解框架，帮助您掌握数据分析的核心技能，并将其有效地应用于解决实际问题。本书并非一本简单的操作手册，而是致力于引导您理解数据分析背后的逻辑、方法论以及不同技术在实际场景中的应用。我们相信，只有深刻理解了“为何”和“如何”，才能真正驾驭数据，释放其潜能。内容梗概：第一部分：数据分析的基石——理解数据的本质与价值数据是什么？我们将从最基础的层面出发，探讨数据的定义、类型（结构化、非结构化、半结构化）、来源以及它们在不同领域扮演的角色。理解数据的多样性是后续分析的前提。数据的生命周期：从数据的采集、存储、清洗、转换到分析、可视化和应用，我们将梳理数据的完整生命周期，让您对数据如何流动和处理有一个清晰的认识。为何进行数据分析？本部分将深入阐述数据分析的驱动因素和核心价值，包括但不限于：提升决策效率、优化业务流程、发现潜在机会、预测未来趋势、理解用户行为、驱动创新等。我们将通过实际案例的简要引述，展示数据分析如何为企业带来切实收益。数据伦理与隐私：在享受数据带来的便利的同时，数据隐私和伦理问题不容忽视。我们将探讨数据采集、使用和存储的道德边界，以及相关的法律法规，帮助读者建立负责任的数据使用观。第二部分：核心分析技术——解锁数据的深层含义数据清洗与预处理： “垃圾进，垃圾出”是数据分析的铁律。本部分将聚焦于解决数据中的各种问题，如缺失值、异常值、重复值、数据格式不一致等，并介绍有效的处理策略和技术，确保数据质量，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，理解数据的基本特征至关重要。我们将介绍多种EDA技术，包括描述性统计、数据可视化（直方图、散点图、箱线图等），帮助您快速发现数据中的模式、趋势和关联性。特征工程：如何从原始数据中提取出对分析目标最有用的信息？特征工程是数据分析的关键环节。我们将讲解特征选择、特征构建、特征转换等方法，使您能够为模型提供更优质的输入。统计学方法在数据分析中的应用：从假设检验、回归分析到方差分析，我们将回顾并讲解常用的统计学工具，以及它们如何帮助我们验证假设、量化关系和做出推断。机器学习入门：本部分将对机器学习的基本概念进行梳理，介绍监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）以及半监督学习等核心范式。我们将重点介绍一些经典的算法，并解释它们的工作原理及其适用场景，例如：线性回归与逻辑回归：用于预测连续值和二分类问题。决策树与随机森林：强大的分类和回归工具，易于理解和解释。支持向量机（SVM）：在高维空间中寻找最优分类边界。 K-Means聚类：用于发现数据中的自然分组。主成分分析（PCA）：用于数据降维，减少冗余信息。数据可视化技术：如何将复杂的数据分析结果直观地呈现给他人？数据可视化是将数据故事化的重要手段。我们将介绍不同类型图表的选择原则，以及如何使用工具创建具有洞察力的可视化图表，如仪表盘、热力图、地理空间图等。第三部分：实践应用与案例解析——将知识转化为行动典型业务场景的数据分析：本部分将聚焦于数据分析在不同行业的实际应用，例如：市场营销：用户画像构建、营销活动效果评估、精准广告投放。金融服务：信用风险评估、欺诈检测、客户流失预测。电商零售：商品推荐系统、库存管理优化、销售趋势预测。医疗健康：疾病预测、药物研发辅助、病人管理。运营管理：生产效率提升、供应链优化、故障预测。问题驱动的数据分析流程：我们将引导读者掌握一套系统性的数据分析流程，从明确业务问题、定义分析目标，到数据收集、分析建模，再到结果解读和解决方案落地，形成一个闭环。案例研究：通过精心挑选的、贴近现实的案例，本书将演示如何将前面学到的理论和技术应用于解决具体的业务挑战。每个案例都将详细解析：问题背景与目标：业务需求是什么？我们希望通过数据分析解决什么问题？数据准备：如何获取、清洗和预处理相关数据？分析方法选择：为什么选择特定的统计或机器学习技术？模型构建与评估：如何构建模型？如何评估模型的性能？结果解读与洞察：从分析结果中发现了什么？这些发现有什么意义？解决方案建议：基于数据洞察，我们提出了哪些可行的解决方案？数据驱动的决策文化：最终，数据分析的价值体现在其能否驱动实际的决策和行动。本部分将探讨如何在组织内部建立和培养数据驱动的文化，以及如何有效地沟通分析结果，推动变革。本书特点：理论与实践并重：既深入浅出地讲解理论概念，又通过丰富的案例展示实际应用。循序渐进的教学设计：从基础概念到高级技术，逐步引导读者构建知识体系。强调方法论：注重培养读者独立思考和解决问题的能力，而非仅仅传授具体工具的使用。面向广阔的读者群体：无论您是初学者，还是希望提升数据分析技能的专业人士，本书都能为您提供有价值的指导。《数据洞察：从理论到实践的智能分析指南》将是您踏上数据分析之路， unlock new levels of understanding and driving informed decisions. 掌握数据，掌控未来。

作者简介

张良均，资深数据挖掘专家和模式识别专家，有近10年的数据挖掘应用与咨询经验，8年多的数据仓库系统管理与实施经验，超过10年的系统开发与设计经验。为电信、电力、零售、农业、银行、电力、生物、化工、医药等多个行业上百家大型企业提供过数据挖掘应用与咨询服务，实践经验非常丰富。此外，他精通Java EE企业级应用开发，是广东工业大学和华南师范大学客座教授，著有《神经网络实用教程》一书。

目录信息

前言
第一部分基础篇
第1章初识数据挖掘
1.1 什么是数据挖掘
1.2 数据挖掘在企业商务智能应用中的定位
1.2.1 数据挖掘给企业带来最大的投资收益
1.2.2 数据挖掘从本质上提升商务智能平台的价值
1.2.3 数据挖掘让商务智能流程真正形成闭环
1.3 信息类BI应用与知识类BI应用
1.4 数据挖掘现状及应用前景
1.5 本章小结
第2章数据挖掘的应用分类
2.1 分类与回归
2.1.1 分类与回归建模原理
2.1.2 分类与回归算法
2.2 聚类
2.2.1 聚类分析建模原理
2.2.2 聚类算法
2.3 关联规则
2.3.1 什么是关联规则
2.3.2 关联规则算法
2.4 时序模式
2.4.1 什么是时序模式
2.4.2 时间序列的组合成分
2.4.3 时间序列的组合模型
2.4.4 时序算法
2.5 偏差检测
2.6 本章小结
第3章数据挖掘建模
3.1 数据挖掘的过程
3.2 数据挖掘建模过程
3.2.1 定义挖掘目标
3.2.2 数据取样
3.2.3 数据探索
3.2.4 预处理
3.2.5 模式发现
3.2.6 模型构建
3.2.7 模型评价
3.3 常用的建模工具
3.4 本章小结
第4章顶尖数据挖掘平台TipDM
4.1 TipDM产品功能
4.1.1 TipDM平台提供的数据探索及预处理算法
4.1.2 TipDM平台提供的分类与回归算法
4.1.3 TipDM平台提供的时序模式算法
4.1.4 TipDM平台提供的聚类分析算法
4.1.5 TipDM平台提供的关联规则算法
4.2 TipDM使用说明
4.3 TipDM产品特点
4.3.1 支持CRISP-DM数据挖掘标准流程
4.3.2 提供丰富的数据挖掘模型和灵活算法
4.3.3 具有多模型的整合能力
4.3.4 提供灵活多样的应用开发接口
4.3.5 海量数据的处理能力
4.3.6 适应不同类型层次人员需求
4.4 本章小结
第二部分实战篇
第5章数据挖掘在金融电信行业的应用
5.1 案例一：基于公司价值评价的证券策略投资
5.1.1 挖掘目标的提出
5.1.2 分析方法与过程
5.1.3 建模仿真
5.1.4 核心知识点
5.1.5 拓展思考
5.2 案例二：电信3G客户识别系统
5.2.1 挖掘目标的提出
5.2.2 分析方法与过程
5.2.3 建模仿真
5.2.4 核心知识点
5.2.5 拓展思考
5.3 案例三：基于客户分群的精准智能营销
5.3.1 挖掘目标的提出
5.3.2 分析方法与过程
5.3.3 建模仿真
5.3.4 核心知识点
5.3.5 拓展思考
5.4 本章小结
第6章数据挖掘在电力行业的应用
6.1 案例一：电力负荷预测
6.1.1 挖掘目标的提出
6.1.2 分析方法与过程
6.1.3 建模仿真
6.1.4 核心知识点
6.1.5 拓展思考
6.2 案例二：自适应防窃漏电实时诊断
6.2.1 挖掘目标的提出
6.2.2 分析方法与过程
6.2.3 建模仿真
6.2.4 核心知识点
6.2.5 扩展思考
6.3 本章小结
第7章数据挖掘在互联网行业的应用
7.1 案例一：商业零售行业中的购物篮分析
7.1.1 挖掘目标的提出
7.1.2 分析方法与过程
7.1.3 建模仿真
7.1.4 核心知识点
7.1.5 拓展思考
7.2 案例二：电子商务网站用户行为分析
7.2.1 挖掘目标的提出
7.2.2 分析方法与过程
7.2.3 建模仿真
7.2.4 核心知识点
7.2.5 拓展思考
7.3 案例三：网络入侵智能检测
7.3.1 挖掘目标的提出
7.3.2 分析方法与过程
7.3.3 建模仿真
7.3.4 核心知识点
7.3.5 拓展思考
7.4 案例四：基于用户行为分析的定向网络广告投放
7.4.1 挖掘目标的提出
7.4.2 分析方法与过程
7.4.3 建模仿真
7.4.4 结果及分析
7.4.5 核心知识点
7.4.6 拓展思考
7.5 案例五：企业信息系统用户服务感知评价
7.5.1 挖掘目标的提出
7.5.2 分析方法与过程
7.5.3 建模仿真
7.5.4 核心知识点
7.5.5 拓展思考
7.6 本章小结
第8章数据挖掘在生产制造行业中的应用
8.1 案例一：基于小波变换的桩基完整性检测
8.1.1 挖掘目标的提出
8.1.2 分析方法与过程
8.1.3 仿真过程
8.1.4 核心知识点
8.1.5 拓展思考
8.2 案例二：基于水色图像的水质评价
8.2.1 挖掘目标的提出
8.2.2 分析方法与过程
8.2.3 建模仿真
8.2.4 核心知识点
8.2.5 拓展思考
8.3 案例三：生物质废物混合厌氧消化优势组分互补机制
8.3.1 挖掘目标的提出
8.3.2 分析方法与过程
8.3.3 建模仿真
8.3.4 核心知识点
8.3.5 拓展思考
8.4 案例四：基于RFM的企业客户关系分析
8.4.1 挖掘目标的提出
8.4.2 分析过程与方法
8.4.3 建模仿真
8.4.4 核心知识点
8.4.5 拓展思考
8.5 案例五：水产养殖投入产出多目标优化仿真
8.5.1 挖掘目标的提出
8.5.2 分析方法与过程
8.5.3 建模仿真
8.5.4 核心知识点
8.5.5 拓展思考
8.6 本章小结
第9章数据挖掘在公共服务行业的应用
9.1 案例一：乳腺癌证素变化规律及截断疗法
9.1.1 挖掘目标的提出
9.1.2 分析方法与过程
9.1.3 建模仿真
9.1.4 核心知识点
9.1.5 拓展思考
9.2 案例二：卷烟消费者购买行为分析
9.2.1 挖掘目标的提出
9.2.2 分析过程与方法
9.2.3 挖掘建模
9.2.4 核心知识点
9.2.5 拓展思考
9.3 案例三：纳税人偷漏税评估
9.3.1 挖掘目标的提出
9.3.2 分析方法与过程
9.3.3 建模仿真
9.3.4 核心知识点
9.3.5 拓展思考
9.4 案例四：道路缺陷自动识别
9.4.1 挖掘目标的提出
9.4.2 分析方法与过程
9.4.3 建模仿真
9.4.4 核心知识点
9.4.5 拓展思考
9.5 案例五：航空公司客运信息挖掘
9.5.1 挖掘目标的提出
9.5.2 分析方法与过程
9.5.3 建模仿真
9.5.4 核心知识点
9.5.5 拓展思考
9.6 本章小结
第10章动手实践
10.1 实验一：数据探索及数据预处理
10.2 实验二：神经网络模型的构建与使用
10.3 实验三：决策树模型的构建与使用
10.4 实验四：聚类算法的构建与使用
10.5 实验五：关联规则模型的构建与使用
10.6 实验六：时间序列模型的构建与使用
10.7 本章小结
第三部分高级篇
第11章基于第三方接口的数据挖掘二次开发
11.1 WEKA数据挖掘接口
11.1.1 WEKA功能及其算法
11.1.2 WEKA包结构
11.1.3 WEKA算法入口
11.1.4 二次开发相关输出
11.2 MATLAB数据挖掘接口
11.3 案例：基于MATLAB接口的数据挖掘二次开发
11.3.1 接口算法编程
11.3.2 用Java Builder创建Java组件
11.3.3 安装MATLAB运行时环境
11.3.4 JDK环境及设置
11.4 本章小结
第12章基于Hadoop框架的海量数据挖掘开发
12.1 基于云计算的海量数据挖掘技术特点
12.2 基于Hadoop的并行数据挖掘算法工具箱TipCDM
12.3 案例：基于海量计量数据的电力客户在线分群方法
12.3.1 挖掘目标的提出
12.3.2 分析方法与过程
12.3.3 建模仿真
12.3.4 核心知识点
12.4 本章小结
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

起码讲了大数据分析的一些实用技巧比较有价值的是他的一些举例,讲的也比较细致.作者算是用心了..............................................................................................................................

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了一本关于项目管理方法论的书籍，这本书的侧重点在于如何高效地组织和协调团队，以确保项目能够按时、按预算、高质量地完成。书中系统地介绍了瀑布模型、敏捷开发（包括Scrum和Kanban）、以及混合型项目管理方法。作者详细阐述了项目启动、规划、执行、监控和收尾这五个阶段的关键活动和交付物。在规划阶段，书中深入讲解了如何进行需求分析、范围定义、工作分解结构（WBS）的创建、资源估算、风险评估和进度安排。在执行阶段，则强调了沟通协调、团队建设、质量保证和变更管理的重要性。我特别欣赏书中关于风险管理的章节，它列举了多种常见的项目风险，并提供了详细的应对策略，包括风险规避、减轻、转移和接受。此外，敏捷方法的部分也让我受益匪浅，特别是Scrum框架中的角色（产品负责人、开发团队、Scrum Master）、事件（冲刺计划会议、每日站会、冲刺评审、冲刺回顾）和工件（产品待办事项列表、冲刺待办事项列表、增量）的解释，非常清晰易懂。书中还穿插了许多真实的案例分析，展示了不同方法论在实际项目中的应用效果，以及可能遇到的挑战和解决方案。

评分☆☆☆☆☆

最近我读了一本关于自然语言处理（NLP）基础概念的书，这本书的关注点在于计算机如何理解和处理人类语言。书中从最基础的文本预处理讲起，比如分词、词性标注、命名实体识别、停用词去除等。然后，它逐步深入到更复杂的概念，如词向量（Word Embeddings）的原理，包括Word2Vec、GloVe和FastText等模型的构建方式及其在语义表示上的优势。书中还详细介绍了文本分类、情感分析、主题模型（如LDA）以及文本生成等NLP的核心任务。作者用清晰的语言和生动的例子解释了这些算法的逻辑，比如如何使用TF-IDF来衡量词语的重要性，或者如何通过朴素贝叶斯分类器来进行文本分类。我还学到了关于深度学习在NLP中的应用，特别是循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和Transformer模型是如何被用来捕捉文本中的序列信息和上下文依赖性的。书中也提及了一些常用的NLP工具库，例如NLTK和spaCy，并提供了简单的代码示例。这本书对于想了解NLP技术如何工作的初学者来说，是一本非常不错的入门读物，它能够帮助读者建立起对这一领域的初步认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名是《数据挖掘：实用案例分析》，但我最近读完了一本关于机器学习算法原理的深度解析书籍，书中详细介绍了支持向量机（SVM）的核函数变换、梯度下降法的收敛性分析，以及深度学习中卷积神经网络（CNN）的数学基础。作者用大量的数学公式和理论推导，向读者展示了这些强大算法背后的逻辑。例如，在解释SVM时，作者不仅回顾了其在高维空间中的线性可分性，还深入剖析了不同核函数（如多项式核、径向基函数核）如何影响决策边界的形状和模型的泛化能力。对于梯度下降，则详细阐述了学习率的选择、动量法的引入以及Adam等自适应学习率算法的原理，并给出了数学上的收敛证明。深度学习部分更是花了很长的篇幅来讲解CNN的卷积层、池化层和全连接层的数学原理，以及反向传播算法在其中的应用。这本书对于那些想深入理解机器学习算法“为什么”而不是“怎么用”的读者来说，无疑是一本宝贵的参考资料。它要求读者具备一定的数学基础，比如线性代数、微积分和概率论，但一旦克服了这些门槛，便能获得深刻的理解。我尤其喜欢作者在章节末尾设置的思考题，它们能够帮助我巩固所学知识，并激发进一步的探索。

评分☆☆☆☆☆

最近我偶然翻阅了一本关于数据可视化技术的书籍，尽管它的书名与我近期阅读的《数据挖掘：实用案例分析》有所不同，但它所侧重的方面却带来了全新的视角。这本书的重点在于如何通过直观、引人入胜的视觉呈现来传达复杂的数据信息。作者首先从视觉设计的原则讲起，强调了颜色、形状、大小、位置等视觉元素如何影响信息的解读效率和准确性。随后，书中详细介绍了各种经典和创新的图表类型，例如散点图、折线图、柱状图、热力图、桑基图，甚至还有一些交互式的可视化技术，如平行坐标图和网络图。作者不仅展示了如何使用常见的可视化工具（如Python的Matplotlib和Seaborn库，以及Tableau软件）来创建这些图表，更重要的是，它引导读者思考“什么图最适合表达你的数据？”以及“如何避免信息失真和误导？”。书中包含大量高质量的图表示例，有些甚至是艺术品级别的作品，让我深刻体会到数据可视化不仅仅是技术的应用，更是一门艺术。我印象最深的是书中关于“叙事性可视化”的章节，它教导如何通过一系列精心设计的图表来讲述一个引人入胜的数据故事，从而让观众在情感和理智上都产生共鸣。

评分☆☆☆☆☆

我近期借阅了一本探讨大数据架构设计模式的书籍，这本书的侧重点是如何构建可扩展、高可用和高性能的大数据处理系统。书中并没有直接谈论数据挖掘的算法，而是从更宏观的层面，讲解了在海量数据面前，我们应该如何思考系统的设计。作者首先分析了不同类型的大数据存储解决方案，包括分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据库（如Cassandra, MongoDB）以及列式数据库（如HBase, Impala）。随后，他深入探讨了数据流处理的架构，介绍了Apache Kafka、Apache Flink和Apache Spark Streaming等技术的原理和应用场景，强调了实时数据处理的重要性。书中还详细阐述了批处理和流处理的结合，以及Lambda架构和Kappa架构等模式的优缺点。另外，对于数据治理和数据质量方面，作者也提出了不少见解，包括元数据管理、数据血缘追踪以及数据安全策略。让我印象深刻的是关于数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）的对比分析，以及如何根据业务需求选择合适的存储和处理方案。这本书的价值在于它提供了一个系统的框架，帮助读者理解构建复杂大数据系统时需要考虑的关键因素，以及各种技术选择背后的权衡。

评分☆☆☆☆☆

给自家所谓的数据挖掘工具打广告的。本身内容挺一般，没有较多深入分析的内容，更多的是在宣扬一种自己所谓的思想和一套工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书最好的地方就是例子，他山之石可以攻玉。就是怎么攻玉就看个人的本事了

评分☆☆☆☆☆

例子举了一大堆，详略不当……

评分☆☆☆☆☆

科普

评分☆☆☆☆☆

案例特别好