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张良均等著 著

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111521235

商品编码：10070085958

出版时间：2016-01-01

作  者:张良均 等 著 定  价:69 出 版 社:机械工业出版社 出版日期:2016年01月01日 页  数:335 装  帧:平装 ISBN:9787111521235 ●前言
●基础篇
●第1章数据挖掘基础
●1.1某知名连锁餐饮企业的困惑
●1.2从餐饮服务到数据挖掘
●1.3数据挖掘的基本任务
●1.4数据挖掘建模过程
●1.4.1定义挖掘目标
●1.4.2数据取样
●1.4.3数据探索
●1.4.4数据预处理
●1.4.5挖掘建模
●1.4.6模型评价
●1.5常用的数据挖掘建模工具
●1.6小结
●每2章Python数据分析简介
●2.1搭建Python开发平台
●2.1.1所要考虑的问题
●2.1.2基础平台的搭建
●2.2Python使用入门
●部分目录

内容简介

靠前部分是基础篇（靠前～5章），靠前章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对Python以及本书所用到的数据挖掘建模库进行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。第二部分是实战篇（第6～15章），重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上，本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述分析方法与过程，很后完成模型构建的顺序进行的，在建模过程关键环节，穿插程序实现代码。很后通过上机实践，加深数据挖掘技术在案例应用中的理解。 张良均 等 著 张良均，资历大数据挖掘专家和模式识别专家，有10多年的大数据挖掘应用、咨询经验，10余年数据仓库系统管理与实施经验，超过10年的系统开发与设计经验。为电信、电力、互联网、生产制造、零售、银行、生物、化工、医药等多个行业上百家大型企业提供过数据挖掘应用与咨询服务，实践经验很好丰富。此外，他精通Java EE企业级应用开发，是广东工业大学和华南师范大学兼职教授，著有《神经网络实用教程》、《数据挖掘：实用案例分析》等畅销书。 前  言为什么要写这本书LinkedIn对**超过3.3亿用户的工作经历和技能进行分析后得出，目前*炙手可热的25项技能中，数据挖掘排名**。那么数据挖掘是什么？数据挖掘是从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。数据挖掘有助于企业发现业务的趋势，揭示已知的事实，预测未知的结果，因此“数据挖掘”已成为企业保持竞争力的必要方法。
    但跟国外相比，由于我国信息化程度不太高，企业内部信息不完整，零售业、银行、保险和证券等对数据挖掘的应用并不理想。但随着市场竞争的加剧，各行业对数据挖掘技术的需求越来越强烈，可以预计，未来几年各行业的数据分析应用一定会从传统的统计分析发展到大规模数据挖掘应用。在大数据时代等

《数据之境：解锁洞察的密码》 一、 开启数据驱动的探索之旅 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、洞察趋势、创造价值的关键要素。然而，海量的数据本身并不能直接带来智慧，我们需要一套系统的方法和强大的工具，去深入挖掘隐藏在数字洪流中的规律和价值。《数据之境：解锁洞察的密码》正是一扇通往数据世界的奇妙之门，它将带领您踏上一场激动人心的探索之旅，从零开始，逐步掌握从数据采集、清洗、处理到可视化呈现和深度分析的完整流程。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是一本充满实践智慧的指南。我们深知，真正的数据分析能力并非源于对抽象概念的背诵，而是来自于对真实世界问题的理解和对数据工具的熟练运用。因此，本书将以一系列贴近实际应用场景的案例为载体，引导读者亲手操作，在实践中学习，在解决问题中成长。您将不再是旁观者，而是数据世界里的探险家，用自己的双手去揭示数据背后的故事。 二、 掌握核心的数据分析流程与技能 本书精心设计了完整的学习路径，覆盖了数据分析的每一个关键环节： 1. 数据之源：从何处获取数据？ 数据采集的艺术： 了解不同类型数据的来源，如数据库、API接口、网络爬虫、公开数据集等。学习如何根据分析目标选择最合适的数据源，以及如何设计有效的采集策略。 结构化与非结构化数据： 区分表格数据、文本数据、图像数据等，并了解各自的特点与处理方式。 数据获取的伦理与法律： 关注数据隐私、版权保护等重要议题，确保数据采集的合规性。 2. 数据之净：让数据焕然一新 数据清洗的必要性： 理解脏数据（缺失值、异常值、重复值、格式错误等）对分析结果的严重影响，以及数据清洗的五大步骤：识别、处理、验证、记录、自动化。 缺失值处理的智慧： 探讨删除法、插补法（均值、中位数、众数、回归预测、K近邻等）在不同场景下的适用性。 异常值检测与处理： 学习统计学方法（如Z-score、IQR）、可视化方法（箱线图）以及基于模型的异常值检测技术，并了解如何谨慎地处理异常值。 数据格式规范化： 统一日期、时间、度量单位等，确保数据的一致性。 去重与合并： 有效地识别和移除重复记录，以及如何将来自不同来源的数据进行有机整合。 3. 数据之形：让数据“说话” 数据转换与特征工程： 数据类型转换： 将字符串转换为数值、日期等，便于后续计算。 特征编码： One-Hot编码、标签编码等，将类别型特征转化为模型可识别的数值形式。 特征缩放： 标准化（StandardScaler）、归一化（MinMaxScaler）等，解决不同量级特征对模型的影响。 创建新特征： 通过组合现有特征、提取时间序列中的周期性信息等，构建更有意义的特征。 降维技术： 主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等，在保留重要信息的同时减少特征维度。 数据聚合与分组： 使用`groupby`等操作，根据特定维度对数据进行汇总统计，揭示宏观趋势。 4. 数据之视：洞察数据背后的图景 可视化是理解数据的语言： 学习如何运用图表清晰地传达数据信息，避免信息失真。 基础图表精通： 柱状图、折线图、饼图、散点图等，了解它们各自的适用场景和绘制方法。 高级可视化技巧： 探索性数据分析（EDA）的可视化： 利用热力图、箱线图、小提琴图等，快速发现数据中的模式、分布和关系。 时间序列可视化： 绘制趋势图、季节性分解图，揭示时间维度上的变化规律。 地理空间可视化： 地图、热点图，展现数据在地理空间上的分布特征。 网络可视化： 节点-边图，分析实体间的连接关系。 交互式可视化： 探索如何创建用户可交互的图表，允许用户自行探索数据。 5. 数据之深：揭示隐藏的模式 统计学基础： 概率分布、假设检验、相关性分析、回归分析等，为深入理解数据提供理论支撑。 机器学习入门： 监督学习： 分类（逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林）、回归（线性回归、多项式回归）。 无监督学习： 聚类（K-Means、DBSCAN）、降维（PCA）。 时间序列分析： ARIMA模型、Prophet模型等，预测未来趋势。 文本挖掘基础： 词袋模型、TF-IDF、情感分析等。 三、 贯穿始终的实践案例 本书的灵魂在于其丰富的实践案例。您将跟随案例，一步步完成从实际数据收集、清洗、预处理，到模型构建、评估和部署的全过程。案例涵盖以下领域（但不限于）： 用户行为分析： 分析电商用户购买行为，预测用户流失，个性化推荐。 市场营销优化： 评估广告投放效果，识别目标客户群体，优化营销策略。 金融风险管理： 信用评分模型构建，欺诈交易检测。 舆情分析： 监测社交媒体上的用户情感，分析产品口碑。 供应链优化： 需求预测，库存管理。 医疗健康数据分析： 疾病预测，患者分群。 这些案例不仅具有代表性，更贴近行业实际需求，让您学到的知识能够迅速转化为解决实际问题的能力。 四、 掌握现代数据分析的利器 本书将聚焦于当下最流行、最强大、最易于上手的开源数据分析工具栈： Python语言： 作为一门通用且强大的编程语言，Python在数据科学领域拥有无与伦比的生态系统。 NumPy： 高效的数值计算库，是进行数组和矩阵运算的基础。 Pandas： 数据处理和分析的瑞士军刀，提供DataFrame等核心数据结构，极大简化数据操作。 Matplotlib & Seaborn： 强大的数据可视化库，用于创建各种精美的图表。 Scikit-learn： 业界标准的机器学习库，提供了丰富的算法和工具，用于模型训练和评估。 Statsmodels： 专注于统计建模和检验的库，适用于更深入的统计分析。 (可选) 机器学习框架： 如TensorFlow或PyTorch（根据具体内容可能涉及）。 我们将详细讲解这些工具的用法，并结合具体案例展示它们如何协同工作，帮助您构建高效的数据分析流程。 五、 适合人群 初学者： 对数据分析感兴趣，希望系统学习数据分析技能的零基础学习者。 在校学生： 计算机科学、统计学、数学、经济学、管理学等相关专业的学生，希望提升数据分析实践能力。 职场人士： 市场营销、产品运营、金融、咨询、IT等行业的从业者，希望利用数据驱动业务决策。 转型者： 希望进入数据科学领域的职场人士，需要一个扎实的入门和实践平台。 技术爱好者： 对利用技术解决实际问题充满热情，乐于学习新知识和新工具的学习者。 六、 学习本书，您将获得 坚实的数据分析理论基础。 熟练掌握现代数据分析的工具和技术。 解决实际问题的能力，能够独立完成数据分析项目。 清晰的数据思维和洞察能力。 构建个人数据分析知识体系的基石。 开启数据驱动职业生涯的通行证。 《数据之境：解锁洞察的密码》不仅仅是一本书，它更是一次赋能。它将教会您如何与数据对话，如何从海量信息中提炼有价值的见解，如何将数据转化为行动，最终在竞争日益激烈的信息时代，赢得先机，实现价值。准备好踏入数据之境，解锁属于您的洞察密码了吗？

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大方，透着一股专业与严谨的气息，让人一看就对内容充满了期待。在翻阅之初，我被书中清晰的逻辑和循序渐进的讲解方式所吸引。作者并没有上来就抛出一堆复杂的概念，而是从最基础的数据概念和Python语言环境搭建开始，一步步引导读者进入数据分析的世界。尤其让我印象深刻的是，书中对于如何利用Python进行数据清洗和预处理的详细阐述，这部分内容是进行任何数据分析工作的基础，往往也是初学者容易遇到的难点。作者通过大量的实例，将抽象的理论变得生动具体，例如如何处理缺失值、异常值，如何进行数据格式转换，如何高效地合并和拆分数据集等等。每一个步骤都配有清晰的代码示例，并且对代码的每一行都进行了详尽的解释，生怕读者会落下任何一个细节。更难能可贵的是，作者在讲解的过程中，不时地穿插一些数据分析的“套路”和“技巧”，这些都是从实践中提炼出来的宝贵经验，能够帮助读者事半功倍。我感觉这本书就像一位经验丰富的老友，耐心细致地为我指点迷津，让我这个数据分析领域的“小白”也能够快速上手，建立起扎实的分析基础。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始我对于“数据挖掘”这个词汇有些畏惧，总觉得它充满了高深的数学模型和复杂的算法。然而，当我深入阅读这本书后，这种顾虑被彻底打消了。作者巧妙地将复杂的理论概念用通俗易懂的语言和直观的图示进行讲解，让我能够理解其背后的逻辑，而不是死记硬背。尤其是书中关于机器学习算法的介绍，例如支持向量机、随机森林等，作者并没有一味地追求数学公式的推导，而是侧重于讲解它们是如何工作的，以及在实际问题中如何选择和应用。书中通过一些生动有趣的例子，将抽象的算法变得具象化，比如用“画线”的方式解释支持向量机的原理，用“投票”的方式说明随机森林的集成思想。更让我惊喜的是，书中关于模型评估和优化的章节，提供了非常实用的方法，能够帮助读者判断模型的有效性，并进行针对性的改进。这种“知其所以然”的讲解方式，让我不再满足于简单地复制代码，而是开始思考如何根据具体问题来调整算法参数，如何设计更有效的特征工程。这本书让我对数据挖掘产生了浓厚的兴趣，并激发了我进一步深入学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在市场研究领域摸爬滚打多年的从业者，一直苦于无法将海量的用户行为数据转化为有价值的业务洞察。在接触到这本书之前，我尝试过许多工具和方法，但总感觉隔靴搔痒。这本书的出现，简直如同及时雨。我特别欣赏书中对于实际业务场景的还原度，它不像一些理论书籍那样空泛，而是直接将读者带入到真实的商业环境中。比如，书中关于用户画像构建的部分，通过分析用户的购买历史、浏览行为、社交互动等多维度数据，构建出立体化的用户画像，这对于我们进行精准营销、产品推荐以及用户体验优化至关重要。书中提供的那些数据挖掘算法的应用案例，如聚类分析用于用户分群，关联规则挖掘用于商品推荐，以及决策树用于用户流失预测，都非常贴合实际需求，并且给出了可以直接落地执行的Python代码。我尝试着将书中的方法论和代码应用到我手头的数据集上，效果出乎意料地好。那些原本杂乱无章的数据，在经过作者书中讲解的分析流程后，竟然能够揭示出之前被忽视的深层规律。这本书不仅教授了技术，更重要的是培养了用数据解决实际问题的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在准备找工作的在校学生，对于如何将课堂上学到的理论知识与实际工作需求接轨感到迷茫。这本书的出现，为我打开了一扇新的大门。它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，带领我一步步走进真实的数据分析世界。书中关于数据可视化和报告撰写的章节，给了我很大的启发。很多时候，即使拥有再强大的分析能力，如果不能将结果清晰地传达给非技术人员，也是徒劳。作者通过生动的图表案例，教会了我如何用视觉化的方式来讲述数据故事，如何构建一份有说服力的数据报告。这对于我未来的求职面试，以及进入职场后的沟通协作都将产生深远的影响。此外，书中对于数据分析项目实践的讲解，让我看到了一个完整的数据分析项目是如何从零开始，一步步走向成功的。这些案例的分析过程，包括遇到的问题、解决的思路，都非常有借鉴意义。我感觉通过阅读这本书，我不仅学习到了具体的技术，更重要的是培养了一种解决实际问题的能力和严谨的科学态度，这对于我未来的职业发展至关重要。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的数据科学家，我一直秉持着“实战出真知”的理念，对那些纸上谈兵的书籍向来不屑一顾。然而，这本书却让我眼前一亮。它并非停留在基础概念的罗列，而是将重心放在了如何将Python这门强大的语言，与实际的数据分析和挖掘任务相结合。书中的案例选取非常具有代表性，涵盖了从数据采集、清洗、探索性分析到模型构建、评估和部署的完整流程。我特别关注了书中关于大数据处理的章节，作者介绍了如何利用Pandas、NumPy等库进行高效的数据操作，以及如何结合Spark等工具处理大规模数据集。这些内容对于我们在实际工作中应对海量数据至关重要。此外，书中对于数据可视化工具的运用也十分到位，通过Matplotlib、Seaborn等库生成的高质量图表，能够直观地展示数据特征和分析结果，极大地提升了沟通效率。我个人认为，这本书的价值在于它提供了一个完整的“蓝图”，清晰地勾勒出了数据分析项目的全貌，并且提供了切实可行的技术方案。对于有一定基础的读者来说，这本书无疑是一份宝贵的参考资料，能够帮助我们梳理知识体系，提升实战能力。

评分☆☆☆☆☆

看着书质不错，是正版的没错，还没怎么看，正在学习阶段

评分☆☆☆☆☆

很好的书

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两颗星。

评分☆☆☆☆☆

还没看完，还可以

评分☆☆☆☆☆

健健康康考虑考虑考虑痛快淋漓

评分☆☆☆☆☆

非常好的书，购买了，非常不错的书籍

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怎么看呢，红英再说吧

评分☆☆☆☆☆

物流超快，客服服务好，东西也不错

评分☆☆☆☆☆

很好！