具体描述
《大数据挖掘与机器学习:工业4.0时代重塑商业价值》分为3个部分,共17章。第Ⅰ部分“计算环境”,包括第1章到第3章。第Ⅱ部分“将数据转化为商业价值”,包括第4章到第10章。这一部分聚焦于数据挖掘活动中所要用到的方法、算法和路径。第Ⅲ部分“将其全部结合起来的成功案例”包括第11章到第17章。本部分主要描述了作者参与过的成功应用大数据分析优化企业决策、提高企业价值的公司案例。
《大数据挖掘与机器学习:工业4.0时代重塑商业价值》可作为企业管理人员、营销主管、分析人员、IT人员等作为理解大数据、应用大数据为企业创造价值的指引,同时,本书也可供统计学、应用数学及计算机专业学者和研究人员参考学习。
作者简介
Jared Dean(杰瑞德·迪安)是SAS研究院的研发高级总监。他负责SAS全球数据挖掘解决方案的开发。这包括客户互动、新功能开发、技术支持、销售支持和产品集成。在加入SAS之前,Dean是美国人口调查局的数学统计学家。
目录信息
大数据大事年表
为何这个主题现在很重要
大数据是否只是一时的狂热?
在何处应用大数据会产生重大影响?
21 第Ⅰ部分 计算环境
23 第1章 硬件
1.1 存储器(磁盘)
1.2 中央处理器
1.3 内存
1.4 网络
31 第2章 分布式系统
2.1 数据库计算
2.2 文件系统计算
2.3 考虑因素
37 第3章 分析工具
3.1 Weka
3.2 Java和JVM语音
3.3 R语言
3.4 Python
3.5 SAS
47 第Ⅱ部分 将数据转化为商业价值
49 第4章 预测建模
4.1 一个建模方法
4.2 sEMMA
4.3 二元分类法
4.4 多层分类法
4.5 区间预测
4.6 预测模型评估
63 第5章 一般预测建模技术
5.1 RFM
5.2 回归
5.3 广义线性模型
5.4 神经网络
5.5 决策树和回归树
5.6 支持向量机
5.7 贝叶斯网络分类方法
5.8 组合方法
117 第6章 细分
6.1 聚类分析
6.2 距离测度(指标)
6.3 聚类评估
6.4 聚类数量
6.5 K-means算法
6.6 分层聚类法
6.7 群特征刻画
129 第7章 增量响应建模
7.1 建立响应模型
7.2 评估增量响应
137 第8章 时间序列数据挖掘
8.1 降维
8.2 探查模式
8.3 时间序列数据挖掘的应用:Nike+Fuelband智能手环
149 第9章 推荐系统
9.1 何为推荐系统?
9.2 应用于何处?
9.3 如何起作用?
9.4 推荐质量评估
9.5 推荐系统的应用:SAS 图书馆
161 第10章 文本分析
10.1 信息检索
10.2 内容分类
10.3 文本挖掘
10.4 文本分析应用:让我们来玩《危险边缘》(Jeopardy!)
177 第Ⅲ部分 将其全都结合起来的成功案例
179 第11章 基于某大型美国金融服务公司的案例研究
11.1 传统市场营销活动流程
11.2 高效的营销解决方案
11.3 变革的价值主张
187 第12章 主要卫生保健提供者的案例研究
12.1 CAHPS
12.2 HEDIS
12.3 HOS
12.4 IRE
197 第13章 技术制造商案例研究
13.1 发现设备缺陷
13.2 如何降低成本
201 第14章 在线品牌管理的案例研究
205 第15章 移动应用推荐的案例研究
209 第16章 高科技产品制造商的案例研究
16.1 处理缺失数据
16.2 超越生产的应用
213 第17章 展望未来
17.1 重复性研究
17.2 隐私与公共数据集
17.3 物联网
17.4 未来的软件开发
17.5 未来算法开发
17.6 总结
221 关于作者
223 附录
225 参考文献
231 译者后记
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这本书的装帧设计真是太吸引人了,封面那种深邃的蓝色调,配上抽象的数据流光影,一下子就抓住了我的眼球。我拿到手的时候,沉甸甸的,感觉内容一定很扎实。我本来是带着点小小的期待,希望它能帮我理清一些概念上的混淆,但翻开目录才发现,它的覆盖面比我想象的要广阔得多。第一章关于数据预处理的那部分,作者的处理方式非常细腻,特别是对缺失值和异常值的那几个经典算法的对比分析,不是那种教科书式的简单罗列,而是加入了大量的实际案例的思考路径,比如在一个金融风控模型的应用场景中,不同处理方式对最终决策树的结构会产生怎样的连锁反应。我特别欣赏作者在解释复杂统计学原理时,那种化繁为简的功力,让我这个非数学科班出身的人也能很快抓住核心。读起来感觉像是在听一位经验丰富的行业前辈在娓娓道来,而不是冷冰冰的理论灌输。这本书的排版也做了很多心思,图表清晰明了,注释详尽,即便是在阅读到比较晦涩的算法推导时,也不会感到迷失方向。总体而言,从物理接触到初步阅读体验,这本书给我的感觉就是“专业且有温度”。
我对技术书籍的挑剔程度是出了名的,市面上很多声称“深入”的书,翻开后发现要么浮于表面,要么就是把别人的论文堆砌在一起,缺乏作者自己的体系和洞察力。然而,这本书在讲述那些基础但至关重要的模型构建流程时,展现出了一种难得的老道。比如说,在讨论回归分析的稳健性时,作者不仅仅停留在介绍Lasso和Ridge的区别,而是深入探讨了在高维稀疏数据集中,如何通过正则化强度的动态调整来平衡模型的偏差和方差,甚至还结合了贝叶斯方法的视角进行印证。这种跨领域的融合,让原本枯燥的数学工具瞬间变得鲜活起来,充满了实战价值。我合上书本时,脑海中已经浮现出了几个我目前工作项目中可以立即应用的新思路。它不是简单地教你“怎么做”,而是引导你去思考“为什么这样做最有效”,这种思维层面的提升,才是真正值钱的。这种对细节的把控和对宏观体系的构建能力,让这本书脱颖而出,远超我预期的水准。
说实话,我对技术书籍的期望值一直比较低,总觉得能看完一遍就不错了。但这本书,我发现自己会时不时地停下来,不是因为看不懂,而是因为被其中某些观点深深触动,需要时间消化。最让我惊喜的是,作者在探讨决策树和集成学习(如XGBoost、LightGBM)时,并没有陷入盲目推崇梯度提升的窠臼。他非常客观地指出了这类模型的局限性,比如对异常值的敏感性、计算资源的消耗,并巧妙地将随机森林的并行优势和梯度提升的精度优势放在一个二维的决策矩阵中进行对比分析,帮助读者在实际问题中选择最合适的“武器”。这种不偏不倚、注重实战权衡的分析角度,极大地拓宽了我对集成学习的理解边界。它让我意识到,最好的模型不是最先进的模型,而是最适合当前约束条件和业务目标的模型。这本书像一位睿智的导师,引导我从“追求算法的完美”转向“追求业务的有效性”。
我过去买过好几本关于数据架构和ETL流程的书,它们通常都过于偏重工具链的介绍,比如Kafka、Spark的API调用,读完后感觉自己像个工具操作员,而不是数据架构师。但这本则完全不同,它将重点放在了“数据治理”和“模型部署的生命周期管理”上。作者花了大量的篇幅讨论如何在数据源不确定性极高的情况下,设计一个具有自愈能力的特征工程管道,以及如何建立一套有效的模型漂移监控体系,确保线上运行的模型能持续提供商业价值。这些内容往往是书籍中被轻描淡写带过的部分,但却是决定项目成败的关键。特别是关于特征存储(Feature Store)的设计原则那一章,它不是教你如何搭建一个现成的系统,而是深入剖析了不同业务场景下对特征一致性、延迟性、安全性的权衡取舍,这一点对我当前正在进行的项目优化具有极强的指导意义。这本书的格局,已然超越了单个模型的范畴,触及到了整个数据科学工程化的核心痛点。
这本书的语言风格简直是一股清流,一点也没有那种理工科书籍特有的生硬和教条。我尤其喜欢作者在引入新的复杂概念时,总是会先用一个非常贴近生活,甚至是带点哲学意味的小故事或类比来铺垫。比如,在讲解“过拟合”这个老生常谈的问题时,作者没有直接扔出高方差低偏差的定义,而是描绘了一个学徒如何精确模仿老师傅的每一个细微动作,却失去了举一反三的能力,这个比喻一下子就让我领会了模型泛化能力的重要性。这种叙事的手法,极大地降低了阅读的技术门槛,让那些对数据科学抱有敬畏之心的新手也能轻松入门,同时又不失深度,让老手也能从中获得新的感悟。这种平衡感把握得极其精准,读起来完全没有压力,反而像是在进行一场高质量的智力交流会。很多技术书籍都忽略了读者的情感体验,而这本书显然在这方面下足了功夫。
总体来说,不错的入门级读物。不要以为不值得看,非也。读读之后,发现写的简练而切中要点,很精彩,而且刚刚写完不久,也照顾了前沿问题。 正因为这本书是入门级,内容较少,还需继续看其他书。 具体而言,从篇章布局看包括三部分内容: 1 计算环境; 2 算法和方法; 3 案例。
总体来说,不错的入门级读物。不要以为不值得看,非也。读读之后,发现写的简练而切中要点,很精彩,而且刚刚写完不久,也照顾了前沿问题。 正因为这本书是入门级,内容较少,还需继续看其他书。 具体而言,从篇章布局看包括三部分内容: 1 计算环境; 2 算法和方法; 3 案例。
总体来说,不错的入门级读物。不要以为不值得看,非也。读读之后,发现写的简练而切中要点,很精彩,而且刚刚写完不久,也照顾了前沿问题。 正因为这本书是入门级,内容较少,还需继续看其他书。 具体而言,从篇章布局看包括三部分内容: 1 计算环境; 2 算法和方法; 3 案例。
讲得不算很好~讲了大数据的一些方法,但是和实例结合太差,一般读者完全没有代入感。
让人费解,对技术的说明。