大数据挖掘与机器学习

大数据挖掘与机器学习 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社 作者:[美] Jared Dean(杰瑞德·迪安) 出品人: 页数:233 译者:林清怡 出版时间:2015-10-1 价格:55.00元 装帧:精装 isbn号码:9787115397362 丛书系列:新信息时代商业经济与管理译丛
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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。

《大都会下的星辰:城市生态与人类社会变迁》 一、 繁华背后:城市生态的脉动 我们生活在一座座巨大的“人造森林”中。从古老的村落聚集演变为如今摩天大楼林立的超级都市,城市,作为人类文明最重要的载体,以其惊人的速度和规模重塑着地球的面貌。然而,在这片由钢铁、水泥和玻璃构筑的繁华之下,一种独特的生态系统正在悄然演化,它的脉动与人类社会的发展紧密相连,共同谱写着现代文明的篇章。《大都会下的星辰:城市生态与人类社会变迁》旨在深入探索这座“人造森林”的奥秘,揭示其内部的生态规律,以及这些规律如何反过来塑造我们的生活、思想和社会结构。 本书不同于仅仅关注建筑、交通或经济发展的传统城市研究,它将城市视为一个复杂的、动态的生命体,一个包含无数相互依存的元素——从微小的生物群落到宏观的城市气候,从个体行为模式到集体社会互动——的巨型生态系统。我们将剥开城市光鲜亮丽的外衣,探究隐藏在其结构和功能背后的生态驱动力。 1.1 物质流动的网络:能量、资源与废弃物的循环 任何一个生态系统都离不开物质和能量的流动。《大都会下的星辰》将以物质流动的视角为切入点,详细解析城市作为一个“能量捕获与消耗的节点”是如何运作的。我们将考察城市从外部摄取哪些能量和资源(如食物、水、能源),这些物质如何在城市内部被转化、分配和消费,以及最终产生何种废弃物。 能量的捕获与散失: 城市是巨大的能量消耗中心,从发电厂到家庭电器,从工业生产到交通运输,无时无刻不在吸纳和消耗着能量。本书将分析城市能源结构的演变,探讨可再生能源在城市中的潜力与挑战,以及城市设计如何影响能量的有效利用和热岛效应的形成。我们不仅仅关注“输入”,更关注“效率”和“损耗”。 资源的取用与耗竭: 城市对于水、食物、原材料等资源的需求是巨大的,这些资源往往来自遥远的地区,其运输过程本身就构成了巨大的物质流动。我们将审视城市的消费模式如何影响全球资源的可持续性,探讨循环经济在城市中的实践,以及如何通过优化资源配置来缓解城市对外部资源的压力。 废弃物的归宿与影响: 城市产生的垃圾、污水、污染物构成了其独特的“代谢产物”。本书将深入分析城市废弃物的组成、产生机制,以及它们对城市内部环境(土壤、水体、空气)以及周边生态的影响。我们将关注垃圾分类、回收利用、污水处理等环节的技术进步与社会实践,探讨如何将废弃物转化为有价值的资源,实现城市生态的闭环。 1.2 微观世界的宏观折射:城市生物多样性与生态足迹 人们常常认为城市是自然的反义词,是一个贫瘠的、缺乏生命的真空地带。然而,事实并非如此。《大都会下的星辰》将揭示城市中隐藏的丰富生物多样性,以及这种多样性与城市环境的复杂互动。 都市“野生”的生存者: 从公园里的鸟类、建筑缝隙中的昆虫,到湿地中的两栖动物,城市并非只有人类。本书将探讨城市环境中不同物种的适应性策略,分析城市扩张和碎片化如何影响生物栖息地,以及城市规划如何融入生态廊道和绿色空间,为城市野生动植物提供生存的可能。我们将研究那些“偷渡”进城市的生物,它们如何在人类主导的环境中寻找自己的生存之道。 生态足迹的丈量: 城市的运行需要消耗地球上的资源,其影响范围远远超出城市边界。本书将引入“生态足迹”的概念,量化城市对土地、水、碳排放等方面的需求,揭示城市生活方式对全球生态系统的压力。我们将分析不同城市、不同生活方式的生态足迹差异,探讨如何通过改变消费习惯、提升能源效率、发展绿色交通等方式来缩小城市的生态足迹。 绿色基础设施的构建: 城市并非只能是钢筋水泥的丛林。屋顶花园、垂直绿化、雨水花园、生态湿地等绿色基础设施的兴起,正为城市注入新的生机。本书将探讨这些绿色元素的生态功能,如净化空气、调节微气候、涵养水源、提供栖息地等,以及它们如何提升城市的宜居性和韧性。 1.3 城市气候的“炼金术”:热岛效应、降雨模式与空气质量 城市独特的物理结构和人类活动,共同“炼制”出一种不同于周边乡村的特殊气候。《大都会下的星辰》将聚焦于城市气候的形成机制及其对居民生活的影响。 热岛效应的“温度计”: 城市由于建筑材料吸收和储存热量、人类活动释放热量以及缺乏植被覆盖等原因,往往比周边地区温度更高,形成“热岛效应”。本书将详细解释热岛效应的成因,分析其对能源消耗、居民健康、生态系统的影响,并探讨缓解热岛效应的策略,如增加绿化、使用冷色调建筑材料、优化城市通风设计等。 降雨模式的“改变者”: 城市地表覆盖的变化以及排放的颗粒物,会影响云的形成和降雨的分布,可能导致城市地区降雨量增加或减少,甚至改变降雨的强度和频率。我们将研究城市如何“玩弄”降雨,以及这种变化对城市防洪、供水的影响。 空气质量的“晴雨表”: 汽车尾气、工业排放、建筑扬尘等构成了城市空气污染的主要来源。本书将分析城市空气污染物的种类、来源、传输和转化,探讨空气污染对居民健康、城市能见度、建筑材料腐蚀等方面的影响,并介绍空气污染治理的有效措施。 二、 社会的缩影:城市生活与人类行为的映射 城市不仅是一个物理空间,更是一个巨大的社会实验室。在这里,人类以前所未有的密度聚集,各种社会关系、行为模式、文化形态在此交织、碰撞、演变。《大都会下的星辰》将深入剖析城市生活如何塑造人类的行为,以及人类行为又如何反过来塑造城市的面貌。 2.1 空间的组织:从社区到“陌生人社会” 城市的空间结构并非随机存在,它深刻地影响着居民的交往方式、社会互动和身份认同。 社区的消融与重塑: 在现代大都市中,传统的、基于血缘和地缘的紧密社区概念正在弱化。本书将探讨城市扩张、人口流动、居住模式的改变如何导致社区的解体,以及在城市中新的社群形式(如兴趣社群、网络社群)如何兴起,填补了空间社群的空白。 “陌生人社会”的逻辑: 城市的高密度人口使得个体不得不频繁地与陌生人互动。本书将分析“陌生人社会”的运作逻辑,如匿名性、规则导向、信息不对称等,以及这些因素如何影响人际交往的深度和广度。我们将探讨城市中的信任机制如何建立和维系。 “空间正义”的追问: 城市空间的分配并非总是公平的。本书将关注城市空间中的不平等现象,如不同社会群体在住房、公共设施、绿色空间、污染暴露等方面的差异,以及这些差异如何影响居民的生活质量和社会流动。我们将审视城市规划和政策在维护“空间正义”方面所扮演的角色。 2.2 行为的“聚集效应”:交通、消费与信息传播 城市的聚集特性,使得许多人类行为呈现出显著的“聚集效应”,即个体行为的叠加和放大,对城市产生巨大的影响。 交通的“潮汐”: 城市交通系统的运行是其生命线,但也带来了拥堵、污染等一系列挑战。本书将分析城市交通流量的时空分布规律,探讨通勤模式、出行行为对城市交通的影响,以及智能交通、公共交通、共享出行等解决方案的潜力。 消费的“磁场”: 城市是消费的中心,大规模的商品流通和服务的供给,塑造了独特的消费文化和经济活动。本书将分析城市消费模式的演变,探讨线上线下消费的融合,以及消费行为如何影响城市空间的功能布局和商业活力。 信息的“节点”: 城市是信息传播的 Hub,各种社交媒体、新闻报道、口头传播在此汇聚、发酵。本书将探讨城市化进程如何加速信息的传播速度和广度,以及信息在城市中流动如何影响社会舆论、群体行为和城市发展。 2.3 身份的“变色龙”:城市生活与个体认同 城市环境的复杂性和多样性,为个体的身份构建提供了丰富的土壤,也带来了新的挑战。 多重身份的“叠加”: 在城市中,个体往往扮演着多重角色,如居民、职业人士、消费者、社群成员等。本书将探讨城市如何促使个体形成多重身份,以及这些身份之间的平衡与冲突。 “亚文化”的繁荣: 城市为不同兴趣、背景、价值观的群体提供了聚集的空间,催生出丰富多彩的亚文化。本书将分析城市如何成为亚文化的发源地和孵化器,以及这些亚文化如何丰富城市的生活,同时也可能带来社会的分裂。 “疏离感”与“归属感”的张力: 城市既有其疏离和冷漠的一面,也有其提供归属和认同感的可能。本书将探讨城市化进程中个体产生的“疏离感”,以及人们如何在城市中寻找并建立新的“归属感”,如通过参与社区活动、加入兴趣小组等方式。 三、 变迁的轨迹:城市生态与社会互动的未来 城市的发展并非静止不变,它是一个持续演化的过程,其生态与社会系统都在不断地适应和变化。《大都会下的星辰》将展望城市的未来,探讨可持续发展、韧性城市以及人与城市关系的未来走向。 3.1 可持续城市的愿景:生态优先与绿色发展 面对资源枯竭和环境挑战,可持续发展已成为城市发展的必然选择。 低碳城市的构建: 从能源结构转型到交通方式变革,从建筑节能到绿色消费,本书将探讨实现城市碳中和目标的具体路径和策略。 循环经济的实践: 将废弃物视为资源,实现物质的循环利用,是构建循环经济的关键。本书将介绍城市在垃圾分类、资源回收、工业共生等方面的成功案例。 韧性城市的塑造: 面对气候变化、自然灾害、公共卫生危机等挑战,城市需要具备更强的应对能力和恢复力。本书将探讨如何通过分散式能源、海绵城市、应急管理体系等手段来提升城市的韧性。 3.2 智能城市的可能性:技术驱动与人文关怀 信息技术和人工智能的飞速发展,正在为城市带来前所未有的变革。 智慧交通与智慧能源: 利用大数据和物联网技术优化交通流量,提升能源利用效率,是智能城市的重要组成部分。 智慧治理与智慧社区: 利用技术手段提升城市管理效率,改善公共服务,构建更宜居的社区环境。 技术与伦理的平衡: 在拥抱技术进步的同时,本书也将关注智能城市发展中的隐私保护、数字鸿沟、算法偏见等伦理问题。 3.3 人与城市关系的重塑:和谐共生与共同创造 最终,城市的未来取决于人与城市之间关系的演变。 公民参与与社区共建: 鼓励市民参与城市规划和治理,将居民的意愿和需求融入城市发展过程中。 “以人为本”的设计理念: 城市的设计和建设应更加关注人的体验和需求,打造更具人性化和包容性的城市空间。 重拾对自然的敬畏: 在城市化进程中,我们不能忘记我们是自然的一部分。重新认识和尊重自然,将自然元素融入城市生活,是实现人与城市和谐共生的关键。 《大都会下的星辰:城市生态与人类社会变迁》不仅仅是一本关于城市本身的书,它更是一本关于我们自己,关于我们如何生活、如何互动、如何与我们所居住的环境共存的书。通过对城市复杂生态系统和动态社会变迁的深入剖析,本书旨在唤醒读者对城市生活的深刻认知,激发对城市未来的积极思考,并最终引导我们走向一个更加可持续、更具韧性、更富人文关怀的城市未来。

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

1 概述
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

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用户评价

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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”。

☆☆☆☆☆

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。

☆☆☆☆☆

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。

☆☆☆☆☆

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。

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让人费解,对技术的说明。

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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。

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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。

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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。

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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。