The Handbook of Data Mining (Volume in the Human Factors and Ergonomics Series) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:CRC Press

作者:Nong Ye 编

出品人:

页数:720

译者:

出版时间:2003-04-01

价格:USD 154.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780805840810

丛书系列:

图书标签:

Data Mining
Human Factors
Ergonomics
Data Analysis
Machine Learning
Information Retrieval
Knowledge Discovery
User Interface
Human-Computer Interaction
Big Data

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小哈图书下载中心

qciss.net

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

Created with the input of a distinguished International Board of the foremost authorities in data mining from academia and industry, "The Handbook of Data Mining" presents comprehensive coverage of data mining concepts and techniques. Algorithms, methodologies, management issues, and tools are all illustrated through engaging examples and real-world applications to ease understanding of the materials. This book is organized into three parts. Part I presents various data mining methodologies, concepts, and available software tools for each methodology. Part II addresses various issues typically faced in the management of data mining projects and tips on how to maximize outcome utility. Part III features numerous real-world applications of these techniques in a variety of areas, including human performance, geospatial, bioinformatics, on and off-line customer transaction activity, security-related computer audits, network traffic, text and image, and manufacturing quality.This Handbook is ideal for researchers and developers who want to use data mining techniques to derive scientific inferences where extensive data is available in scattered reports and publications. It is also an excellent resource for graduate-level courses on data mining and decision and expert systems methodology.

《数据挖掘指南》：揭示人类因素与人机工程学前沿本书是一本深度探讨数据挖掘及其在理解和优化人与系统互动方面应用的权威著作。它并非一本枯燥的技术手册，而是聚焦于如何通过数据挖掘的强大力量，来洞察人类行为、认知过程以及设计更安全、高效、令人愉悦的人机系统。本书的视角独特，将数据挖掘置于人因工程学和人体工学这一跨学科领域的核心，为研究人员、设计师、工程师以及任何关注如何提升用户体验和系统表现的专业人士提供了一套全面的理论框架和实践工具。核心内容聚焦：本书的核心价值在于其对数据挖掘方法论与人因工程学原理的深度融合。它详细阐述了如何利用各种数据挖掘技术，从海量数据中提取出有价值的、与人类行为和认知相关的洞察。这包括但不限于：行为模式识别：探索用户在操作界面、使用产品或与服务互动时的典型行为路径、习惯性动作以及潜在的错误倾向。例如，通过分析用户在软件中的点击流数据，我们可以识别出导致用户流失的关键节点，或者设计出更直观、易于导航的界面。认知负荷评估：利用数据挖掘技术分析任务完成时间、错误率、生理指标（如眼动追踪数据、脑电波信号）等，来量化和理解用户在执行特定任务时所承受的认知负荷。这对于设计需要高度专注或复杂信息处理的任务至关重要，例如飞行员的驾驶舱设计或医疗诊断系统的界面。偏好与需求挖掘：通过对用户反馈、购买记录、在线行为等数据的分析，挖掘用户的深层偏好、未被满足的需求以及潜在的期望。这使得产品和服务能够更加个性化，精准地满足目标用户的需求。异常检测与风险预警：识别与正常模式显著偏离的数据点，从而预警潜在的系统故障、用户操作失误或安全隐患。例如，在工业自动化领域，数据挖掘可以用于预测设备故障，避免生产中断；在交通安全领域，可以识别危险驾驶行为，提前干预。用户群体细分与画像构建：基于用户数据的相似性，将用户划分为不同的群体，并为每个群体构建详细的用户画像，深入理解不同用户的特征、动机和行为模式。这有助于市场营销、产品定位以及个性化服务的设计。涵盖的关键技术与方法：本书并非仅仅停留在概念层面，而是深入介绍了多种实用的数据挖掘技术，并详细阐述了它们在人因工程学和人体工学领域的具体应用。这些技术包括：聚类分析：用于将具有相似特征的用户或行为模式分组，帮助识别不同的用户群体和典型场景。关联规则挖掘：发现数据项之间的有趣关系，例如“购买A商品的顾客也倾向于购买B商品”，这可以用于优化产品陈列或推荐系统。分类与预测模型：构建模型来预测用户的未来行为，例如用户是否会流失、是否会购买某件商品，或者预测任务的完成成功率。序列模式挖掘：分析事件发生的顺序，揭示用户行为的动态过程，例如用户完成某个复杂任务的步骤顺序。文本挖掘与自然语言处理：分析用户输入的文本信息，如评论、反馈、客服记录，提取情感、主题和关键意见。时空数据分析：处理和分析涉及时间和空间维度的数据，例如用户在物理空间中的移动轨迹，以及任务执行的时间序列。理论与实践的桥梁：本书的独特之处在于其强调理论指导下的实践应用。它不仅讲解数据挖掘的技术原理，更重要的是，它提供了大量真实世界的案例研究，展示了如何将这些技术成功应用于各种人因工程学和人体工学相关的场景。这些案例可能涵盖：航空航天：优化飞行员座舱设计，减少操作失误，提高飞行安全。汽车工业：设计更直观、更安全的车载信息娱乐系统，减少驾驶分心。医疗健康：分析患者数据，预测疾病风险，优化治疗方案，设计更人性化的医疗设备。软件与Web设计：提升用户界面易用性，优化用户体验，降低用户学习成本。工业自动化与机器人：设计更安全、更高效的人机协作系统，提高生产力。消费品设计：创造更符合人体工学、更易于使用的产品。面向的读者群体：本书的内容深度和广度使其成为以下人群的宝贵资源：人因工程师与人体工学专家：学习如何运用前沿的数据挖掘技术来量化和理解人类行为，从而指导设计决策。数据科学家与分析师：拓展数据挖掘的应用领域，理解其在人机互动领域的独特价值和挑战。产品经理与UX/UI设计师：获得深入洞察用户需求和行为的工具，创造更卓越的用户体验。研究人员与学者：探索人因工程学和数据挖掘交叉领域的前沿研究方向。任何对理解人类行为、优化系统设计感兴趣的专业人士。《数据挖掘指南》是一本不可或缺的参考书，它为我们提供了一扇窗，让我们得以透过数据的迷雾，更清晰地看见人类的运作模式，并在此基础上，构建出更加智慧、更加人性化的未来。本书不仅是数据分析的指南，更是理解和改善人与技术互动方式的基石。