具體描述
通過做數據分析學習數據分析
《數據挖掘與預測分析(第2版)》提供瞭從數據準備到探索性數據分析、數據建模及模型評估等整個數據分析過程的內容。《數據挖掘與預測分析(第2版)》不僅提供瞭理解軟件底層算法的“白盒”方法，而且提供瞭能夠使讀者利用現實世界數據集開展數據挖掘與預測分析的應用方法。
第2版的新內容：
● 添加瞭500多頁的新內容，包括20個新章節，例如，數據建模準備、成本-效益分析、缺失數據填充、聚類優劣度量以及細分模型等。
● 針對前沿主題的新章節，例如，多元分類模型、BIRCH聚類、集成學習(bagging及boosting)、模型投票與趨嚮平均等。
● 每章節後均附有R語言開發園地，讀者可以獲得完成書中分析所需的R語言源代碼，以及通過R代碼生成的圖、錶和結果。
● 書中的附錄為那些對統計基礎生疏的讀者提供瞭瞭解基本概念的材料。
● 超過750個章節練習，使讀者能夠自己測試對所學知識的掌握程度，並著手開展數據挖掘與預測分析工作。
《數據挖掘與預測分析(第2版)》將對數據分析人員、數據庫分析人員以及CIO具有極大的吸引力，通過學習將使他們知道何種類型的分析將會增加其投資迴報。
作者簡介
Daniel T. Larose博士，美國中康涅狄格州立大學數學科學教授，數據挖掘項目負責人。齣版與數據挖掘、Web挖掘和統計理論等相關論著多本。他也是《微軟》、《福布斯》雜誌以及《經濟學人》雜誌等數據挖掘與統計分析領域的顧問。
Chantal D. Larose是美國康涅狄格大學的在讀博士。其研究領域包括缺失數據填補以及基於模型的聚類等。她已獲得美國新帕爾茲紐約州立大學商學院決策科學領域助理教授的職位。
目錄資訊
第1章 數據挖掘與預測分析概述 3
1.1 什麼是數據挖掘和預測分析 3
1.2 需求：數據挖掘技術人員 4
1.3 數據挖掘離不開人的參與 5
1.4 跨行業數據挖掘標準過程：
CRISP-DM 6
1.5 數據挖掘的謬誤 8
1.6 數據挖掘能夠完成的任務 9
1.6.1 描述 9
1.6.2 評估 10
1.6.3 預測 11
1.6.4 分類 11
1.6.5 聚類 13
1.6.6 關聯 14
R語言開發園地 15
R參考文獻 16
練習 16
第2章 數據預處理 17
2.1 需要預處理數據的原因 17
2.2 數據清理 18
2.3 處理缺失數據 19
2.4 識彆錯誤分類 22
2.5 識彆離群值的圖形方法 22
2.6 中心和散布度量 24
2.7 數據變換 26
2.8 min-max規範化 26
2.9 Z-score標準化 27
2.10 小數定標規範化 28
2.11 變換為正態數據 28
2.12 識彆離群值的數值方法 34
2.13 標誌變量 35
2.14 將分類變量轉換為數值變量 35
2.15 數值變量分箱 36
2.16 對分類變量重新劃分類彆 37
2.17 添加索引字段 37
2.18 刪除無用變量 38
2.19 可能不應該刪除的變量 38
2.20 刪除重復記錄 39
2.21 ID字段簡述 39
R語言開發園地 39
R參考文獻 45
練習 45
第3章 探索性數據分析 49
3.1 假設檢驗與探索性數據分析 49
3.2 瞭解數據集 49
3.3 探索分類變量 52
3.4 探索數值變量 58
3.5 探索多元關係 62
3.6 選擇感興趣的數據子集作進一步研究 64
3.7 使用EDA發現異常字段 64
3.8 基於預測值分級 65
3.9 派生新變量：標誌變量 67
3.10 派生新變量：數值變量 69
3.11 使用EDA探測相關聯的預測
變量 70
3.12 EDA概述 73
R語言開發園地 73
R參考文獻 80
練習 80
第4章 降維方法 83
4.1 數據挖掘中降維的必要性 83
4.2 主成分分析 84
4.3 將主成分分析應用於房屋
數據集 87
4.4 應提取多少個主成分 91
4.4.1 特徵值標準 91
4.4.2 解釋變異的比例標準 92
4.4.3 最小共性標準 92
4.4.4 坡度圖標準 92
4.5 主成分描述 94
4.6 共性 96
4.7 主成分驗證 97
4.8 因子分析法 98
4.9 因子分析法在成年人數據集中的
應用 99
4.10 因子鏇轉 101
4.11 用戶自定義閤成 104
4.12 用戶自定義閤成的示例 105
R語言開發園地 106
R參考文獻 110
練習 111
第Ⅱ部分 統計分析
第5章 單變量統計分析 117
5.1 數據知識發現中的數據挖掘
任務 117
5.2 用於估計和預測的統計方法 117
5.3 統計推理 118
5.4 我們對評估的確信程度如何 119
5.5 均值的置信區間估計 120
5.6 如何減少誤差範圍 121
5.7 比例的置信區間估計 122
5.8 均值的假設檢驗 123
5.9 拒絕零假設的證據力度的
評估 125
5.10 使用置信區間執行假設檢驗 126
5.11 比例的假設檢驗 127
R語言開發園地 128
R參考文獻 129
練習 129
第6章 多元統計 133
6.1 描述均值差異的兩樣例t-檢驗
方法 133
6.2 判斷總體差異的兩樣例
Z-檢驗 134
6.3 比例均勻性的測試 135
6.4 多元數據擬閤情況的
卡方檢驗 137
6.5 方差分析 138
R語言開發園地 141
R參考文獻 143
練習 143
第7章 數據建模準備 145
7.1 有監督學習與無監督學習 145
7.2 統計方法與數據挖掘方法 146
7.3 交叉驗證 146
7.4 過度擬閤 147
7.5 偏差-方差權衡 148
7.6 平衡訓練數據集 150
7.7 建立基綫性能 151
R語言開發園地 152
R參考文獻 153
練習 153
第8章 簡單綫性迴歸 155
8.1 簡單綫性迴歸示例 155
8.2 外推的危險 161
8.3 迴歸有用嗎？係數的確定 162
8.4 估計標準誤差 166
8.5 相關係數r 167
8.6 簡單綫性迴歸的方差分析錶 169
8.7 離群點、高杠杆率點與有影響
的觀察點 170
8.8 迴歸方程概括 178
8.9 迴歸假設驗證 179
8.10 迴歸推理 184
8.11 x與y之間關係的t-檢驗 185
8.12 迴歸直綫斜率的置信區間 187
8.13 相關係數ρ的置信區間 188
8.14 給定均值的置信區間 190
8.15 給定隨機選擇值的預測區間 191
8.16 獲得綫性特性的變換 194
8.17 博剋斯-考剋斯變換 199
R語言開發園地 199
R參考文獻 205
練習 205
第9章 多元迴歸與模型構建 213
9.1 多元迴歸示例 213
9.2 總體多元迴歸方程 218
9.3 多元迴歸推理 219
9.3.1 y與xi之間關係的t-檢驗 219
9.3.2 營養等級與含糖量之間關係
的t-檢驗 220
9.3.3 營養等級與縴維含量之間
關係的t-檢驗 220
9.3.4 總體迴歸模型顯著性的
F-檢驗 221
9.3.5 營養等級與含糖量和縴維
含量之間關係的F-檢驗 222
9.3.6 特定係數βi的置信區間 223
9.3.7 (在給定x1,x2,…,xm的情況下)y
的均值的置信區間 223
9.3.8 (在給定x1,x2,…,xm的情況下)
隨機選擇的y值的預測區間 223
9.4 利用指示變量的包含範疇型預測變量的迴歸 224
9.5 調整R2：懲罰包含無用預測變量的模型 230
9.6 序列平方和 231
9.7 多重共綫性 233
9.8 變量選擇方法 239
9.8.1 有偏F-檢驗 239
9.8.2 前嚮選擇過程 240
9.8.3 反嚮刪除過程 241
9.8.4 逐步選擇過程 241
9.8.5 最佳子集過程 241
9.8.6 “所有可能子集”過程 242
9.9 油耗數據集 242
9.10 變量選擇方法的應用 243
9.10.1 應用於油耗數據集的前嚮
選擇過程 244
9.10.2 應用於油耗數據集的後嚮
刪除過程 245
9.10.3 應用於油耗數據集的逐步選擇過程 246
9.10.4 應用於油耗數據集的最佳子集過程 246
9.10.5 Mallows’Cp統計量 247
9.11 將主成分作為預測變量進行
多元迴歸 251
R語言開發園地 255
R參考文獻 265
練習 265
第Ⅲ部分 分類
第10章 K-最近鄰算法 273
10.1 分類任務 273
10.2 k-最近鄰算法 274
10.3 距離函數 276
10.4 組閤函數 279
10.4.1 簡單權重投票方式 279
10.4.2 加權投票 279
10.5 量化屬性的相關性：軸伸縮 280
10.6 數據庫方麵的考慮 281
10.7 將k-最近鄰算法用於評估和
預測 281
10.8 k值的選擇 282
10.9 利用IBM/SPSS建模工具應用
k-最近鄰算法 283
R語言開發園地 284
R參考文獻 286
練習 286
第11章 決策樹 289
11.1 決策樹是什麼 289
11.2 使用決策樹的要求 291
11.3 分類與迴歸樹 291
11.4 C4.5算法 297
11.5 決策規則 302
11.6 比較C5.0和CART算法應用
到實際的數據 303
R語言開發園地 306
R參考文獻 307
練習 308
第12章 神經元網絡 311
12.1 輸入和輸齣編碼 312
12.2 神經元網絡用於評估和預測 313
12.3 神經元網絡的簡單示例 314
12.4 sigmoid激活函數 316
12.5 反嚮傳播 317
12.6 梯度下降法 317
12.7 反嚮傳播規則 318
12.8 反嚮傳播示例 319
12.9 終止條件 320
12.10 學習率 321
12.11 動量項 322
12.12 敏感性分析 323
12.13 神經元網絡建模應用 324
R語言開發園地 326
R參考文獻 328
練習 328
第13章 logistic迴歸 331
13.1 logistic迴歸簡單示例 331
13.2 最大似然估計 333
13.3 解釋logistic迴歸的輸齣 334
13.4 推理：這些預測有顯著性嗎 335
13.5 概率比比率與相對風險 337
13.6 對二分logistic迴歸預測的
解釋 339
13.7 對應用於多元預測變量的
logistic迴歸的解釋 342
13.8 對應用於連續型預測變量的
logistic迴歸的解釋 346
13.9 綫性假設 351
13.10 零單元問題 353
13.11 多元logistic迴歸 355
13.12 引入高階項處理非綫性 359
13.13 logistic迴歸模型的驗證 366
13.14 WEKA：應用logistic迴歸的
實踐分析 370
R語言開發園地 374
R參考文獻 380
練習 380
第14章 樸素貝葉斯與貝葉斯網絡 385
14.1 貝葉斯方法 385
14.2 最大後驗(MAP)分類 387
14.3 後驗概率比 391
14.4 數據平衡 393
14.5 樸素貝葉斯分類 394
14.6 解釋對數後驗概率比 397
14.7 零單元問題 398
14.8 樸素貝葉斯分類中的數值型
預測變量 399
14.9 WEKA：使用樸素貝葉斯開展
分析 402
14.10 貝葉斯信念網絡 406
14.11 衣物購買示例 407
14.12 利用貝葉斯網絡發現概率 409
R語言開發園地 413
R參考文獻 417
練習 417
第15章 模型評估技術 421
15.1 用於描述任務的模型評估
技術 421
15.2 用於評估和預測任務的模型
評估技術 422
15.3 用於分類任務的模型評估
方法 423
15.4 準確率和總誤差率 425
15.5 靈敏性和特效性 426
15.6 假正類率和假負類率 427
15.7 真正類、真負類、假正類、
假負類的比例 427
15.8 通過誤分類成本調整來反映
現實關注點 429
15.9 決策成本/效益分析 430
15.10 提升圖錶和增益圖錶 431
15.11 整閤模型評估與模型建立 434
15.12 結果融閤：應用一係列
模型 435
R語言開發園地 436
R參考文獻 436
練習 437
第16章 基於數據驅動成本的
成本-效益分析 439
16.1 在行調整條件下的決策
不變性 439
16.2 正分類標準 440
16.3 正分類標準的示範 442
16.4 構建成本矩陣 444
16.5 在縮放條件下的決策不變性 445
16.6 直接成本和機會成本 446
16.7 案例研究：基於數據驅動誤
分類成本的成本-效益分析 446
16.8 再平衡作為誤分類成本的
代理 450
R語言開發園地 452
R參考文獻 455
練習 455
第17章 三元和k元分類模型的成本-
效益分析 459
17.1 三元目標的分類評估變量 459
17.2 三元分類評估度量在貸款審批問題中的應用 462
17.3 三元貸款分類問題的數據驅動成本-效益分析 466
17.4 比較使用/不使用數據驅動誤分類成本的CART模型 467
17.5 一般的k元目標的分類評估
度量 470
17.6 k元分類中評估度量和數據驅動誤分類成本的示例 472
R語言開發園地 474
R參考文獻 475
練習 475
第18章 分類模型的圖形化評估 477
18.1 迴顧提升圖錶和增益圖錶 477
18.2 使用誤分類成本的提升圖錶
和增益圖錶 477
18.3 響應圖錶 479
18.4 利潤圖錶 479
18.5 投資迴報(ROI)圖錶 482
R語言開發園地 482
R參考文獻 484
練習 484
第Ⅳ部分 聚類
第19章 層次聚類和k-均值聚類 489
19.1 聚類任務 489
19.2 層次聚類方法 491
19.3 單一鏈聚類 492
19.4 完全鏈聚類 493
19.5 k-均值聚類 494
19.6 k-均值聚類實操示例 495
19.7 k-均值算法執行中MSB、MSE和僞-F的行為 498
19.8 SAS Enterprise Miner中k-均值算法的應用 499
19.9 使用簇成員關係來預測客戶
流失 501
R語言開發園地 502
R參考文獻 503
練習 504
第20章 Kohonen網絡 505
20.1 自組織映射 505
20.2 Kohonen網絡 507
20.3 Kohonen網絡學習示例 508
20.4 簇有效性 511
20.5 使用Kohonen網絡進行聚類
應用 511
20.6 解釋簇 512
20.7 將簇成員關係作為下遊數據
挖掘模型的輸入 517
R語言開發園地 518
R參考文獻 520
練習 520
第21章 BIRCH聚類 521
21.1 BIRCH聚類的理論基礎 521
21.2 簇特徵 522
21.3 簇特徵樹 523
21.4 階段1：構建CF樹 523
21.5 階段2：聚類子簇 525
21.6 BIRCH聚類示例之階段1：
構建CF樹 525
21.7 BIRCH聚類示例之階段2：
聚類子簇 530
21.8 候選聚類解決方案的評估 530
21.9 案例研究：在銀行貸款數據集
上應用BIRCH聚類 531
21.9.1 案例研究第1課：對於
任意聚類算法避免高度
相關的輸入 532
21.9.2 案例研究第2課：不同的
排序可能會導緻不同的
簇數目 535
R語言開發園地 537
R參考文獻 538
練習 538
第22章 度量簇的優劣 541
22.1 度量簇優劣的基本原理 541
22.2 輪廓方法 541
22.3 輪廓值示例 542
22.4 Iris數據集的輪廓值分析 544
22.5 僞-F統計方法 547
22.6 僞-F統計示例 549
22.7 將僞-F統計應用於Iris
數據集 550
22.8 簇驗證 551
22.9 將簇驗證方法應用於貸款
數據集 551
R語言開發園地 554
R參考文獻 556
練習 557
第Ⅴ部分 關聯規則
第23章 關聯規則 561
23.1 親和度分析與購物籃分析 561
23.2 支持度、可信度、頻繁項集和
先驗屬性 564
23.3 先驗算法工作原理(第1部
分)—— 建立頻繁項集 565
23.4 先驗算法工作原理(第2部
分)—— 建立關聯規則 566
23.5 從標誌數據擴展到分類數據 569
23.6 信息理論方法：廣義規則推理
方法 570
23.7 關聯規則不易做好 571
23.8 度量關聯規則可用性的方法 573
23.9 關聯規則是監督學習還是
無監督學習 574
23.10 局部模式與全局模型 574
R語言開發園地 575
R參考文獻 575
練習 576
第Ⅵ部分 增強模型性能
第24章 細分模型 581
24.1 細分建模過程 581
24.2 利用EDA識彆分段的細分
建模 583
24.3 利用聚類方法識彆分段的
細分建模 585
R語言開發園地 589
R參考文獻 591
練習 591
第25章 集成方法：bagging和
boosting 593
25.1 使用集成分類模型的理由 593
25.2 偏差、方差與噪聲 594
25.3 適閤采用bagging的場閤 595
25.4 bagging 596
25.5 boosting 599
25.6 使用IBM/SPSS建模器應用
bagging和boosting 602
參考文獻 603
R語言開發園地 604
R參考文獻 605
練習 606
第26章 模型投票與趨嚮平均 609
26.1 簡單模型投票 609
26.2 其他投票方法 610
26.3 模型投票過程 611
26.4 模型投票的應用 612
26.5 什麼是趨嚮平均 616
26.6 趨嚮平均過程 616
26.7 趨嚮平均的應用 618
R語言開發園地 619
R參考文獻 621
練習 622
第Ⅶ部分 更多主題
第27章 遺傳算法 627
27.1 遺傳算法簡介 627
27.2 基因算法的基本框架 628
27.3 遺傳算法的簡單示例 629
27.3.1 第1次迭代 629
27.3.2 第2次迭代 631
27.4 改進及增強：選擇 631
27.5 改進及增強：交叉 633
27.5.1 多點交叉 633
27.5.2 通用交叉 634
27.6 實值變量的遺傳算法 634
27.6.1 單一算術交叉 635
27.6.2 簡單算術交叉 635
27.6.3 完全算術交叉 635
27.6.4 離散交叉 635
27.6.5 正態分布突變 635
27.7 利用遺傳算法訓練神經元
網絡 636
27.8 WEKA：使用遺傳算法進行
分析 640
R語言開發園地 646
R參考文獻 647
練習 647
第28章 缺失數據的填充 649
28.1 缺失數據填充的必要性 649
28.2 缺失數據填充：連續型變量 650
28.3 填充的標準誤差 653
28.4 缺失值填充：範疇型變量 653
28.5 缺失的處理模式 654
參考文獻 655
R語言開發園地 655
R參考文獻 657
練習 658
第Ⅷ部分 案例研究：對直郵營
銷的響應預測
第29章 案例研究，第1部分：業務
理解、數據預處理和探索性
數據分析 661
29.1 數據挖掘的跨行業標準 661
29.2 業務理解階段 662
29.3 數據理解階段，第一部分：
熟悉數據集 663
29.4 數據準備階段 667
29.4.1 消費金額為負值的情況 667
29.4.2 實現正態性或對稱性的
轉換 669
29.4.3 標準化 671
29.4.4 派生新變量 671
29.5 數據理解階段，第二部分：
探索性數據分析 674
29.5.1 探索預測因子和響應之間
的關係 674
29.5.2 研究預測因子間的相關性
結構 679
29.5.3 逆轉換對於解釋的
重要性 682
第30章 案例研究，第2部分：聚類與
主成分分析 685
30.1 數據劃分 685
30.2 製定主成分 686
30.3 驗證主成分 689
30.4 主成分概括 691
30.5 利用BIRCH聚類算法選擇最優
聚類數 694
30.6 利用k均值聚類算法選擇最優
聚類數 695
30.7 k-均值聚類應用 696
30.8 驗證聚類 697
30.9 聚類概括 698
第31章 案例研究，第3部分：建模與
評估性能和可解釋性 699
31.1 選擇性能最佳模型，還是既要
性能又要可解釋性 699
31.2 建模與評估概述 700
31.3 利用數據驅動開銷開展損益
分析 700
31.4 輸入到模型中的變量 702
31.5 建立基綫模型性能 703
31.6 利用誤分類開銷的模型 704
31.7 需要用代理調整誤分類開銷
的模型 705
31.8 采用投票和趨嚮平均方法
閤並模型 706
31.9 對利潤最佳模型的解釋 707
第32章 案例研究，第4部分：高性能
建模與評估 709
32.1 輸入到模型中的變量 709
32.2 使用誤分類開銷的模型 710
32.3 需要作為誤分類開銷代理
調整的模型 710
32.4 使用投票和趨嚮平均的閤並
模型 711
32.5 經驗總結 713
32.6 總結 713
附錄A 數據匯總與可視化 715
· · · · · · (收起)
讀後感
用戶評價
我一直堅信，數據是未來商業世界的核心驅動力。因此，我一直在尋找一本能夠幫助我更深入地理解和利用數據的書籍。《數據挖掘與預測分析(第2版)》完全超齣瞭我的預期。它不僅僅是關於算法的羅列，更是關於如何從海量數據中提取有價值的洞察，並將其轉化為可執行的商業策略。書中對於數據預處理的講解尤為細緻，我過去常常在這方麵吃虧，因為忽略瞭數據的質量直接影響到模型的性能。而這本書則強調瞭數據清洗、缺失值處理、異常值檢測等關鍵步驟的重要性，並提供瞭一係列行之有效的技術。我特彆欣賞書中關於特徵選擇的討論，它教會我如何識彆並構建對預測任務最重要的特徵，從而提高模型的效率和準確性。而且，書中在案例分析部分，會詳細解釋每一個步驟背後的邏輯和思考過程，這讓我能夠真正理解“為什麼”這樣做，而不是僅僅停留在“怎麼做”的層麵。通過這本書的學習，我感覺自己對數據的敏感度大大提升，也能夠更自信地在工作中提齣數據驅動的建議，為企業創造更大的價值。
评分作為一個在數據分析領域剛剛起步的新人，我常常感到迷茫，不知道從何入手。《數據挖掘與預測分析(第2版)》就像一盞指路明燈，為我照亮瞭前行的道路。它以非常清晰、易懂的語言，介紹瞭數據挖掘和預測分析的核心概念和技術。從數據的收集、清洗、探索性分析，到各種挖掘算法的原理和應用，再到模型構建、評估和優化，這本書都進行瞭係統性的講解。我特彆喜歡書中對數據可視化的詳細介紹，它讓我能夠更直觀地理解數據，並從中發現隱藏的模式和規律。而且，書中提供的實踐案例，讓我能夠將學到的知識應用於實際問題，並從中獲得成就感。這本書不僅傳授瞭知識，更重要的是，它培養瞭我解決問題的能力和批判性思維。我感覺自己不再是那個對數據感到畏懼的新手，而是能夠自信地運用數據來解決實際問題。
评分我之前接觸過一些數據分析的介紹性書籍，但總覺得內容比較零散，缺乏係統的性。直到我閱讀瞭《數據挖掘與預測分析(第2版)》，我纔真正感受到什麼叫做“係統而深入”。這本書的結構設計非常閤理，從最基礎的數據概念開始，逐步深入到復雜的挖掘算法和預測模型，整個學習過程非常流暢。我尤其喜歡書中對數據預處理和特徵工程的重視，它強調瞭“垃圾進，垃圾齣”的原則，並提供瞭各種實用的技術來確保數據的質量和相關性。這對於我這樣需要處理大量真實世界數據的人來說，是至關重要的。而且，書中對各種算法的講解，都力求做到既有理論深度，又有實踐指導，並通過大量的代碼示例，讓我能夠快速地將理論轉化為實踐。我感覺自己仿佛置身於一個專業的數據科學實驗室，能夠親手操作，去探索數據的奧秘。這本書不僅提升瞭我的技術能力，更重要的是，它培養瞭我嚴謹的科學研究態度。
评分我一直對如何從海量數據中發現有價值的信息感到著迷。在我看來，《數據挖掘與預測分析(第2版)》是一本真正能夠幫助我實現這一目標的寶藏。它不僅係統地介紹瞭數據挖掘和預測分析的各種技術，更重要的是，它強調瞭將這些技術應用於實際問題的重要性。書中通過大量的案例分析，展示瞭如何利用數據挖掘和預測分析來解決各種現實世界的挑戰，從商業決策優化到科學研究探索，幾乎無所不包。我尤其欣賞書中對模型解釋性的強調，這在我看來是數據分析中最關鍵的環節之一。一個再先進的模型，如果不能被理解和信任，那麼它的價值將大打摺扣。這本書教會瞭我如何構建不僅準確，而且可解釋的模型，從而更好地為決策提供支持。我感覺自己的視野因此得到瞭極大的拓展，也對數據科學在各個領域的應用有瞭更深刻的認識。
评分這本書的齣版，無疑為那些渴望在數據洪流中駕馭信息、洞悉未來趨勢的讀者們提供瞭一盞明燈。我之前也涉獵過一些關於數據挖掘和預測分析的入門書籍，但坦白說，總感覺隔靴搔癢，理論的闡述往往停留在概念層麵，缺乏與實際應用場景的深度結閤。而《數據挖掘與預測分析(第2版)》則完全不同，它像一位經驗豐富的嚮導，不僅清晰地勾勒齣整個數據分析的藍圖，更重要的是，它深入淺齣地剖析瞭每一個關鍵環節的內在邏輯和操作要領。從數據預處理的繁雜步驟，到各種挖掘算法背後的數學原理，再到預測模型的構建與評估，作者都力求做到詳盡無遺，但又不會讓讀者感到 overwhelming。尤其讓我印象深刻的是，書中對於不同算法的適用場景和優劣勢分析，提供瞭非常中肯的指導。很多時候，選擇哪種算法比掌握算法本身更具挑戰性，而這本書恰恰彌補瞭這一空白，它不是簡單羅列公式，而是引導你去理解算法的“靈魂”，從而做齣最明智的選擇。即使你是一名初學者，也不會因為晦澀的數學公式而望而卻步，因為作者巧妙地運用瞭大量生動的比喻和形象化的解釋，將抽象的概念變得觸手可及。閱讀過程中，我時常能感受到作者在反復斟酌，力求用最簡潔、最準確的語言傳達最深刻的知識。這種精益求精的態度，在如今快節奏的齣版環境中實屬難得。
评分我是一名對新興技術充滿好奇的學生，也樂於學習新知識。在瞭解瞭數據科學領域蓬勃發展的趨勢後，我主動尋找相關的入門讀物。《數據挖掘與預測分析(第2版)》為我打開瞭一個全新的世界。它以非常友好的方式介紹瞭數據挖掘和預測分析的核心概念，無論是初學者還是已經有一定基礎的讀者，都能從中找到適閤自己的內容。書中對各種經典算法的講解，比如決策樹、支持嚮量機、神經網絡等，都配有清晰的圖示和易於理解的數學推導，這對於我這樣需要紮實基礎的學生來說，簡直是福音。而且，這本書並沒有止步於算法的介紹，更重要的是，它強調瞭數據分析的整個生命周期，包括問題定義、數據準備、模型構建、評估以及部署。這種係統性的講解，讓我能夠更全麵地認識數據科學這個學科。我特彆喜歡書中關於模型評估的章節，它詳細介紹瞭各種評估指標，並解釋瞭它們各自的優缺點，這有助於我更客觀地評價模型的性能，避免過度擬閤或欠擬閤。通過這本書的學習，我不僅掌握瞭理論知識，更培養瞭用數據解決問題的思維方式。
评分作為一名在金融領域工作的分析師，我對預測模型在風險管理、投資策略製定等方麵的應用有著天然的興趣。但傳統的統計學方法往往在處理非綫性、高維度數據時顯得力不從心。《數據挖掘與預測分析(第2版)》為我提供瞭一個更強大的工具箱。書中對各種機器學習算法的深入剖析，讓我能夠理解它們如何在復雜的金融場景中發揮作用。我特彆關注書中關於時間序列預測的部分，它詳細介紹瞭ARIMA、GARCH等經典模型，同時也引入瞭更先進的深度學習方法，如LSTM，來處理金融市場數據的復雜性。這些內容對於我製定更精準的投資策略和風險控製方案具有直接的指導意義。此外，書中關於模型評估和驗證的詳細講解，也幫助我更科學地評估模型的有效性，避免因為模型選擇不當而帶來的潛在風險。我感覺自己不再僅僅是數據的搬運工，而是能夠運用先進的技術，從數據中挖掘齣真正有價值的洞察，為金融決策提供強有力的支持。這本書的專業性和實踐性都讓我印象深刻。
评分我對於統計學和機器學習領域的興趣由來已久，但真正開始深入研究，還是在接觸瞭這本書之後。過去，我總是被各種晦澀難懂的術語和復雜的模型搞得暈頭轉嚮，感覺自己像個在數據迷宮裏摸索的無頭蒼蠅。然而，《數據挖掘與預測分析(第2版)》就像一本“秘籍”，它係統地梳理瞭從數據收集、清洗、探索性分析，到特徵工程、模型選擇、訓練、調優，再到結果解釋和部署的整個流程。我尤其欣賞書中關於數據探索性分析（EDA）的篇幅，它不僅僅是停留在繪製一些基本的圖錶，而是深入探討瞭如何通過可視化技術發現數據中的模式、異常值和潛在關係，這為後續的模型構建奠定瞭堅實的基礎。此外，書中對特徵工程的講解也令我受益匪淺，它強調瞭“好”的特徵對於模型性能的重要性，並提供瞭一係列行之有效的技術和策略。以往我可能過於關注模型的復雜性，而忽略瞭特徵的重要性，這本書讓我幡然醒悟。每一次閱讀，都感覺自己對數據有瞭更深層次的理解，也更加自信地去麵對復雜的實際問題。它不僅僅是一本教科書，更像是一位循循善誘的導師，引導我在數據科學的道路上不斷前行。
评分作為一名正在努力提升自身在商業智能領域競爭力的從業者，我一直在尋找一本能夠真正幫助我將理論知識轉化為實踐能力的參考書。《數據挖掘與預測分析(第2版)》的齣現，無疑滿足瞭我的這一迫切需求。它並沒有迴避實際應用中可能遇到的各種挑戰，反而將這些挑戰融入到教學過程中，並通過大量的案例分析，展示瞭如何運用書中的知識解決真實世界的商業問題。從客戶細分、市場營銷策略優化，到風險預測、欺詐檢測，這本書幾乎涵蓋瞭商業領域數據分析的方方麵麵。我特彆喜歡書中關於模型可解釋性的討論，這在商業決策中至關重要，能夠幫助業務部門理解模型為何會做齣某個預測，從而建立信任並推動決策的執行。此外，書中關於數據可視化在商業報告中的應用也給我留下瞭深刻的印象，清晰、直觀的圖錶能夠有效地傳達復雜的數據洞察，讓非技術背景的決策者也能輕鬆理解。這本書不僅教會瞭我“做什麼”，更教會瞭我“為什麼這麼做”，以及“如何做得更好”。我感覺自己的思維模式也因此發生瞭轉變，不再僅僅是執行者，而是能夠主動思考，並提齣有價值的數據驅動解決方案。
评分作為一名在人工智能領域摸索瞭多年的開發者，我深知算法的迭代和技術的更新速度之快。即使是我這樣有一定經驗的從業者，在麵對層齣不窮的新模型和新方法時，也時常感到力不從心。《數據挖掘與預測分析(第2版)》的齣現，為我提供瞭一個寶貴的“更新”機會。它在保留經典算法精髓的同時，也融入瞭當前數據科學領域最前沿的進展。我驚喜地發現，書中對深度學習在預測分析中的應用進行瞭深入的探討，這正是我一直以來想要深入瞭解的領域。從捲積神經網絡在圖像特徵提取上的應用，到循環神經網絡在時間序列預測中的威力，書中都進行瞭細緻的講解和案例演示。此外，書中關於模型集成和提升方法的介紹也極具啓發性，它教會我如何通過組閤多個模型來獲得更優的預測結果。閱讀這本書的過程，就像是與一位經驗豐富的老友在進行一場深入的技術交流，他能夠巧妙地將復雜的技術問題拆解，並給齣切實可行的解決方案。我感覺自己的技術視野得到瞭極大的拓展，也對未來數據科學的發展方嚮有瞭更清晰的認識。
评分湊閤吧。內容可以。統計方法和簡單的機器學習都有介紹。翻譯得就比較生硬瞭。沒有基礎的人看完估計一頭霧水。
评分R語言的
评分湊閤吧。內容可以。統計方法和簡單的機器學習都有介紹。翻譯得就比較生硬瞭。沒有基礎的人看完估計一頭霧水。
评分R語言的
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