Predictive Modeling With SAS Enterprise Miner pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:SAS Publishing

作者:Kattamuri S. Sarma

出品人:

页数:375

译者:

出版时间:2007-10-12

价格:USD 69.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781590477038

丛书系列:

图书标签:

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《洞悉数据，预见未来：数据挖掘与商业决策的艺术》 在当今信息爆炸的时代，数据已不再仅仅是冰冷的数字，它们蕴含着巨大的价值，是驱动企业增长、优化运营、提升竞争力的关键。然而，如何从海量、复杂的数据中提取出有价值的洞见，并将其转化为切实可行的商业策略，成为摆在每一位决策者和分析师面前的挑战。 《洞悉数据，预见未来：数据挖掘与商业决策的艺术》一书，正是为了应对这一挑战而生。本书并非一本技术手册，更非晦涩难懂的学术论文，而是一次关于如何巧妙运用数据力量，实现商业智能飞跃的深度探索。 本书将带领您踏上一段精彩的数据之旅，从认识数据的本质出发，逐步揭示数据背后的规律与趋势。我们不求将您打造成一个精通统计模型的高级算法工程师，而是致力于培养您成为一个具备敏锐数据洞察力的商业智慧者。本书的核心在于 bridging the gap（架起桥梁），将复杂的数据挖掘理论与实际的商业应用场景紧密结合，让您在理解“为什么”的同时，更能掌握“如何做”。 第一篇：数据思维的基石——理解数据与商业的脉络 在本书的第一篇，我们将首先构建坚实的数据思维基石。这并非简单地罗列各种统计术语，而是从更宏观的角度，帮助您理解数据在现代商业环境中的战略意义。 数据驱动的决策时代： 我们将探讨为何数据已成为企业成功的核心驱动力。从市场趋势的预测、客户行为的分析，到产品研发的优化、风险的规避，数据无处不在，深刻影响着每一个商业决策。您将了解，在数据驱动的决策模式下，企业如何实现更精准的市场定位，更有效的资源配置，以及更具前瞻性的战略规划。 商业问题的拆解与数据化： 成功的商业洞察，往往始于对商业问题的深刻理解。本书将引导您学会如何将模糊的商业需求，转化为清晰、可量化、可分析的数据问题。例如，当企业希望提升客户忠诚度时，我们如何将其分解为“哪些因素影响客户流失”、“哪些客户最有可能流失”等可数据化的指标。 数据的语言： 数据挖掘并非神秘的黑魔法，而是有其内在的逻辑与语言。本书将为您揭示数据的基本构成，如变量的类型（分类、数值）、数据的度量方式（名义、有序、区间、比率）以及它们在分析中的作用。理解这些基本概念，是后续深入分析的基础。 数据质量的重要性： “Garbage in, garbage out”（垃圾进，垃圾出）这句谚语在数据领域尤为贴切。本书将强调数据质量对于分析结果准确性的关键影响，并初步介绍数据预处理、清洗、转换等基本概念，让您意识到构建可靠分析基础的重要性。 第二篇：洞察数据之秘——核心数据挖掘技术与应用 进入第二篇，我们将深入探索数据挖掘的核心技术，但请注意，我们的重点始终在于“应用”与“洞察”，而非纯粹的技术细节。本书将以易于理解的方式，介绍几种强大而实用的数据挖掘技术，并结合丰富的商业案例，展示它们如何解决实际问题。 分类：预见未来，识别关键： 分类技术是数据挖掘中最具代表性的应用之一。您将学习如何构建模型来预测一个事物属于哪一个类别。例如，如何预测客户是否会购买某个产品（营销响应模型），如何识别一封邮件是否为垃圾邮件（反垃圾邮件系统），或者如何评估一笔贷款的信用风险（信用评分模型）。我们将重点介绍决策树、逻辑回归等易于理解且在商业上应用广泛的分类模型，强调模型的解释性以及如何从模型中获得 actionable insights（可执行的洞察）。 回归：量化关系，预测趋势： 当我们需要预测一个连续数值时，回归技术便派上了用场。本书将带领您理解回归模型如何揭示变量之间的定量关系，并用于预测未来值。例如，如何预测房屋价格（房地产市场分析），如何预测产品销量（销售预测），或者如何评估广告投入对销售额的影响（营销效果分析）。您将了解线性回归、多元回归等基本回归方法，并学会如何解读回归系数，理解变量的影响力。 聚类：发现群体，细分市场： 聚类技术帮助我们将相似的数据点归为同一组，从而发现隐藏的群体结构。这在市场细分、客户分群、异常检测等方面具有广泛的应用。本书将介绍如何利用聚类技术，例如K-means算法，来识别具有相似特征的客户群体，为个性化营销提供依据；或者发现存在异常行为的交易，用于风险控制。 关联规则挖掘：揭示隐藏联系，发现商机： “啤酒与尿布”的故事广为流传，这正是关联规则挖掘的经典案例。本书将介绍如何通过关联规则挖掘，发现数据项之间的有趣联系，从而优化产品布局、推荐系统、捆绑销售等。您将了解支持度、置信度等概念，并学会如何从海量交易数据中挖掘出有价值的商品关联性。 第三篇：从数据到行动——构建与优化决策流程 掌握了数据挖掘的技术，仅仅是第一步。真正的价值在于如何将这些技术转化为驱动商业行动的引擎。第三篇将聚焦于如何将数据挖掘的结果转化为可执行的决策，并建立可持续的分析流程。 模型构建的艺术与科学： 本书将打破对模型构建的神秘感，介绍一个清晰、可重复的模型构建流程。从数据的准备、特征工程（如何创造更有用的变量）、模型选择，到模型的训练、评估和优化，我们将逐步引导您掌握构建有效模型的方法。重点将放在如何选择适合特定商业问题的模型，以及如何通过交叉验证、网格搜索等技术来提升模型性能。 评估模型的性能：超越准确率： 模型的准确性固然重要，但更重要的是模型是否能够真正解决商业问题。本书将介绍多种模型评估指标，并强调在不同的商业场景下，应关注哪些关键指标。例如，在风险控制中，我们可能更关注假阳性（误判无风险为有风险）的成本，而在营销中，我们可能更关注召回率（成功识别出所有潜在客户）。 模型的解释性与沟通： 很多时候，一个“黑箱”模型虽然准确，却难以被决策者理解和信任。本书将强调模型的解释性，以及如何将复杂的数据分析结果，以清晰、简洁、易于理解的方式传达给非技术背景的决策者。您将学习如何通过可视化图表、关键洞察总结等方式，将模型结果转化为有说服力的商业建议。 部署与监控：让模型持续产生价值： 模型一旦构建完成，其价值的实现需要部署到实际业务流程中，并进行持续的监控。本书将探讨模型在实际应用中的挑战，以及如何建立监控机制，确保模型性能不会随着时间推移而衰减，并能及时进行更新和优化。 伦理与责任：负责任的数据应用： 在享受数据力量的同时，我们也必须关注数据伦理与责任。本书将讨论数据隐私、算法偏见等重要议题，引导读者思考如何负责任地使用数据，确保数据分析的公平性、透明性和合规性。 本书特色： 注重商业应用： 每一项技术都紧密围绕实际商业问题展开，让您看到数据挖掘的真正价值。 强调直观理解： 避免枯燥的技术术语，用通俗易懂的语言解释核心概念。 案例驱动： 丰富的真实世界案例，帮助您理解理论如何转化为实践。 赋能决策者： 目标是让您成为一个更具数据洞察力的决策者，而非仅仅是数据科学家。 《洞悉数据，预见未来：数据挖掘与商业决策的艺术》是一本为您量身打造的指南，它将帮助您驾驭数据洪流，发现潜在的商机，规避未知的风险，最终在瞬息万变的商业世界中，做出更明智、更具前瞻性的决策，从而引领您的事业走向新的辉煌。 无论您是初涉数据分析领域的职场新人，还是经验丰富的商业领袖，本书都将为您打开一扇通往数据驱动新世界的大门。

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从一个更宏观的角度来看，这本书不仅仅是关于SAS软件本身，它更像是一部关于“数据科学思维定势”的入门读物。作者在讨论模型选择时，非常注重对不同算法（如决策树、神经网络、回归分析）的适用场景和内在假设的辨析。他没有盲目推崇某一种“万能”模型，而是强调根据数据的特性和业务目标来做出权衡。例如，在解释模型的可解释性与预测精度之间的矛盾时，作者提供的视角非常老练和成熟，这远超出了一个普通软件操作指南所能提供的价值。这种对建模哲学层面的探讨，使得本书即便是未来SAS Enterprise Miner软件界面发生重大变化，其核心的预测建模思想和流程评估标准依然具有长久的参考价值，这才是好书的标志。

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这本书的缺点也同样明显，主要体现在对新兴技术的覆盖上。鉴于数据挖掘领域的快速发展，书中对近年来大热的深度学习模型在SAS平台上的集成和应用介绍得比较保守和简略，似乎更倾向于巩固和应用传统的经典机器学习方法。对于期望了解如何将最新的TensorFlow或PyTorch等框架与Enterprise Miner的工作流相结合的读者来说，可能会感到有些意犹未尽。此外，在处理大规模分布式数据集（Big Data）的优化策略方面，篇幅相对较短，更多地是基于传统单机环境下的性能考量。这使得这本书更像是针对那些在成熟企业环境中，使用相对稳定且结构化数据的分析师的绝佳指南，而不是面向那些追逐前沿技术、处理海量非结构化数据的研究人员的首选教材。尽管如此，对于打下坚实预测建模基础而言，它仍然是不可多得的佳作。

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说实话，我拿到这本书时，内心是抱有一丝怀疑的，毕竟市面上关于“预测建模”和“企业数据挖掘工具”的书籍汗牛充栋，真正能做到既有深度又易于上手的凤毛麟角。这本书给我的惊喜在于其案例的真实性和贴近实际业务场景的程度。它不仅仅是堆砌SAS软件的操作步骤，而是真正将商业问题——比如客户流失预测、设备故障预警——拆解开来，一步步展示如何用Enterprise Miner的模块组合来解决这些难题。作者显然对行业痛点有着深刻的理解，很多我曾经在实际项目中遇到的“怪异”数据问题，都能在这本书的某一章找到相似的影子和对应的解决方案。这种“实战导向”的叙事方式，极大地激发了我的学习热情，让我感觉自己不是在学习一个冰冷的软件，而是在磨练一项解决实际问题的核心技能。对于已经在工作中接触了数据分析，但想进一步提升建模能力的人来说，这本书的价值是无可估量的。

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我是一个偏爱动手实践的学习者，对那种纯理论堆砌的教材常常感到枯燥乏味。幸运的是，这本书在代码示例和图形化界面操作的结合上做得非常出色。每一次理论讲解后，紧跟着的便是清晰的截图和详细的步骤说明，让我可以同步操作，立即验证所学。Enterprise Miner的拖拽式建模流程在这里得到了充分的体现，作者细致地解释了每个节点的功能、参数设置的最佳实践，以及如何通过调整连接线来构建不同的工作流。这一点非常关键，因为对于很多企业用户而言，他们更需要的是快速搭建和优化模型的能力，而不是从零开始编写复杂的程序语言。虽然我个人对SAS语言本身有一定了解，但这本书让我真正体会到了Enterprise Miner作为“流程可视化工具”的强大之处，极大地提升了我构建和迭代模型的效率。

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这本书的装帧和排版给人一种非常专业且严谨的感觉，纸张质量上乘，阅读起来十分舒适，即便是长时间盯着密密麻麻的公式和图表也不会感到眼睛疲劳。封面设计简洁大气，虽然没有花哨的图形，但那种深沉的蓝色调和清晰的字体，无声地传递出内容深度的信息。我特别欣赏它在章节组织上的逻辑性，从基础的数据探索和预处理开始，稳步过渡到复杂的模型构建与评估，每一步都有清晰的理论铺垫和操作指导。对于那些希望系统学习SAS Enterprise Miner这款强大工具的用户来说，它无疑提供了一个极佳的路线图。然而，我发现初学者在面对一些高级算法的数学推导时，可能需要额外的参考资料来帮助消化，尽管书中对此有简要介绍，但深入探究的篇幅略显不足，这或许是它更侧重于“应用”而非“理论深度”的一种体现吧。整体而言，这本书在技术手册和学习指南之间找到了一个很好的平衡点，是一本值得放在案头时常翻阅的参考书。

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不适合初学者，讲的没有AAEM好。但是有不少原理方面的介绍，可以看完AAEM之后来读。有一些原理的数学部分我也跳过去了。

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不适合初学者，讲的没有AAEM好。但是有不少原理方面的介绍，可以看完AAEM之后来读。有一些原理的数学部分我也跳过去了。

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不适合初学者，讲的没有AAEM好。但是有不少原理方面的介绍，可以看完AAEM之后来读。有一些原理的数学部分我也跳过去了。

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不适合初学者，讲的没有AAEM好。但是有不少原理方面的介绍，可以看完AAEM之后来读。有一些原理的数学部分我也跳过去了。