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☆☆☆☆☆

[美] 拉罗斯 著，刘燕权 等 译

图书标签:

• 数据挖掘
• 机器学习
• 模式识别
• 数据分析
• 统计学习
• 人工智能
• 算法
• 模型
• 预测
• 知识发现

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040309683

版次：1

商品编码：10620234

包装：平装

开本：16开

出版时间：2011-03-01

用纸：胶版纸

页数：287

字数：380000

正文语种：中文

内容简介

《数据挖掘方法与模型》分为7章，第1章是对降维方法的介绍，这是数据挖掘技术的一个先决条件；第2章至第6章为经典的数据挖掘算法和技术，包括一元回归模型、多元回归模型、逻辑回归模型、贝叶斯网络分析以及遗传算法，通过实际案例引导读者由已预处理的数据使用不同的挖掘技术从而得出所需结论；第7章为基于数据挖掘过程模型上的多个案例研究，通过多个领域的案例来阐述算法和技术是如何被运用的。
《数据挖掘方法与模型》可作为数据挖掘课程教学用书，适用于高年级本科生和研究生的教学，也可供科研人员参考使用。
当下，由于强大的数据挖掘软件平台很容易获得，草率地使用数据挖掘方法和技术将导致挖掘的结果混淆难解。这种失误往往源自盲目使用“黑盒子”方法进行数据挖掘，而最好的避免途径就是使用“自盒子”方法，理解隐藏在软件背后的算法和统计模型结构。

作者简介

Daniel T.Larose，博士，美国中康涅狄格州立大学统计学教授。设计、开发并主持了世界上第一个在线数据挖掘管理科学硕土学位课程及教学，创立了中康涅狄格州立大学数据挖掘研究室。研究兴趣包括数据挖掘、统计分析等。发表多篇论文，出版学术专著5部。
刘燕权，博士，美国南康涅狄格州立大学终身正教授、校理事会理事，美福布赖特学者（2009-2010），北京大学、南京大学、清华大学、中国科学院研究生院、南京理工大学、内蒙古大学等客座教授。研究方向为计算机科学与理论、数据挖掘、软件工程项目开发与管理、数字图书馆、信息技术理论与实践、多媒体设计及应用等。发表论文及学术专著80余篇（部）。

内页插图

目录

第1章 降维方法
1.1 数据挖掘中降低维度的必要性
1.2 主成分分析法
1.2.1 主成分分析应用于房屋数据集
1.2.2 应提取多少个主成分
1.3 因子分析法
1.3.1 因子分析法在成年人数据集中的应用
1.3.2 因子旋转
1.4 用户自定义合成
总结
参考文献
练习题

第2章 回归模型
2.1 简单线性回归实例
2.2 最小二乘法估计
2.3 决定系数
2.4 估计值的标准误差
2.5 相关系数
2.6 方差分析表
2.7 异常点、高杠杆点和强影响观测值
2.8 回归模型
2.9 回归推断
2.9.1 x和y之间线性关系的t检验
2.9.2 回归直线斜率的置信区间
2.9.3 给定x条件下，Y均值的置信区间
2.9.4 给定x条件下，Y随机选择值的预测区间
2.10回归假设检验
2.11 实例：棒球数据集
2.12 实例：加利福尼亚州数据集
2.13 线性变换实现
总结
参考文献
练习题

第3章 多元回归和建模
3.1 多元回归实例
3.2 多元回归模型
3.3 多元回归推断
3.4 含有分类预测变量的回归
3.4.1 调整R2：对包含无用预测变量的惩罚模式
3.4.2 序贯的误差平方和
3.5 多重共线性
3.6 变量选择方法
3.6.1 偏F检验
3.6.2 向前选择程序
3.6.3 向后排除程序
3.6.4 逐步选择程序
3.6.5 最优子集程序
3.6.6 所有可能的子集选择程序
3.7 变量选择方法的应用
3.7.1 向前选择程序应用于谷物数据集
3.7.2 向后排除程序应用于谷物数据集
3.7.3 逐步选择程序应用于谷物数据集
3.7.4 最优子集程序应用于谷物数据集

……
第4章 逻辑回归
第5章 朴素贝叶斯估计和贝叶斯网络
第6章 遗传算法
第7章 案便研究：直邮营销的回应建模问题
总结
参考文献

精彩书摘

通常用于数据挖掘的数据库可能有上百万条记录和数千个变量。所有变量都是独立而没有任何关联的现象是不常见的。如《数据中发掘知识：数据挖掘引言》中所提及的那样，数据分析人员需要防范多重共线性，即预测变量之间相互关联的情形。多重共线性会导致解空间的不稳定，从而可能导致结果的不连贯。如在多元回归中，即使单个变量的回归结果均不显著，预测变量的多重共线性集可能导致回归整体相对显著。即使上述的不稳定性得以避免，包含具有高度相关性变量的模型往往会强调其某一特定成分，该成分实质上被重复计算。
贝尔曼指出，样本量需要符合一个多元函数，该函数跟随变量数呈现指数关系递增。换句话说，高维空间本身具有稀疏性。正如这个经验法则告诉我们的，在一维空间的正态分布中，有68％的值介于正负标准差之间，而在10维多元正态分布中，只有0.02％的数据属于类似的高维空间。
在考察预测变量和回应变量之间的关系时，过多地使用预测变量会不必要地复杂化分析过程。这违反了简约原则，即应将预测变量的数目保持在可控的范围内。另一方面，过多的变量会妨碍查找规律的建立，因为新的数据对所有变量作出的反应很可能和建模中采用的数据反应不同。
此外，仅在变量层面上分析可能会忽略变量之间的潜在联系。例如，几个预测变量可能落人仅反映数据某一方面特征的一个组（一个因素或一个组成部分（components））内。

《智慧的探索：数据洪流中的决策之道》 在信息爆炸的时代，海量数据如同无垠的海洋，其中蕴藏着无数待揭示的宝藏。如何在这片数据洪流中精准定位有价值的洞见，让冰冷的数据转化为驱动决策的智慧，是当下及未来社会面临的核心挑战。《智慧的探索：数据洪流中的决策之道》并非一本枯燥的技术手册，而是一次关于如何理解、驾驭和利用数据以实现更明智决策的深度探险。本书将带你超越单纯的算法堆砌，从战略和实践的宏观视角，勾勒出一幅清晰的数据驱动决策蓝图。 第一章：数据赋能的时代图景 本章将为你呈现一个令人振奋的宏大视野：数据如何以前所未有的力量重塑着我们的世界。我们将回顾数据从小透明到数据巨头演进的历史轨迹，探讨大数据带来的革命性变化，以及它如何在商业、科研、医疗、公共服务等各个领域催生出全新的模式和机遇。你将了解到，数据不再仅仅是记录，而是成为了一种新型的战略资产，是洞察用户需求、优化运营流程、预测未来趋势、甚至推动科学发现的关键驱动力。本章将通过生动的案例，展示数据赋能的真实力量，帮助读者建立对数据价值的深刻认知，激发探索数据奥秘的渴望。我们将不局限于技术本身，而是聚焦于数据如何改变思维方式，如何从“凭感觉”走向“凭数据”的决策范式转变。 第二章：洞察之眼：理解数据背后的意义 数据的价值并非天然存在，它需要被理解、被解读。《洞察之眼》章节将引导你深入数据表层之下，学习如何识别数据的内在含义，发掘其潜藏的价值。我们不会直接教授复杂的统计学公式，而是侧重于培养一种“数据敏感度”。你将学习到如何从数据的角度审视问题，如何构建有意义的数据视角。我们将探讨数据质量的重要性，以及如何通过初步的数据探索和可视化，快速把握数据的整体特征和潜在规律。例如，在营销领域，如何从用户购买记录中洞察其消费习惯和偏好？在医疗领域，如何从患者的病历数据中发现疾病的早期预警信号？本章将强调，理解数据的背景、收集方式以及潜在的偏差，是进行有效分析的第一步。我们将通过形象的比喻和实际场景的模拟，让你体会到“数据会说话”的真谛，学会倾听数据，理解它所要传达的故事。 第三章：解码信息：数据分析的思维框架 数据分析并非一种单一的技艺，而是一种系统性的思维方式。《解码信息》章节将为你构建一套强大的数据分析思维框架。我们将从“提出正确的问题”开始，强调分析的目标导向性。你将学习如何将模糊的业务需求转化为可量化、可分析的数据问题。在此基础上，我们将探讨不同类型的数据分析方法，例如描述性分析（发生了什么？）、诊断性分析（为什么发生？）、预测性分析（将要发生什么？）以及规范性分析（应该怎么做？）。本书将侧重于这些分析方法的应用场景和逻辑，而非深奥的算法原理。例如，在客户流失预测中，我们如何设计一个分析流程来找出客户流失的原因并采取相应的挽留措施？我们将通过引导性的思考过程，让你理解分析的层层递进，以及如何从简单的现象分析上升到深层次的因果探究。这一章将为你打下坚实的逻辑基础，让你在面对不同类型的数据问题时，能够游刃有余。 第四章：智慧的构建：从数据到 actionable insights 数据分析的终极目标是产生“可操作的洞见”（actionable insights），即能够指导具体行动、带来实际价值的发现。《智慧的构建》章节将聚焦于如何将分析结果转化为切实可行的决策建议。我们将探讨如何有效地呈现数据分析结果，使其清晰易懂，能够被非技术背景的决策者快速理解和采纳。本章将介绍各种数据可视化技术，并强调如何选择最适合表达特定信息的图表类型。我们还将讨论如何将分析洞见与业务目标相结合，制定具体的行动计划，并建立跟踪和评估机制，以衡量决策的成效。例如，在产品推荐系统中，如何根据用户的浏览和购买行为，设计一个有效的推荐策略，并评估其对用户购买转化的影响？本章将强调，数据分析的价值在于其落地应用，在于其能够驱动业务增长和问题解决。我们将通过模拟实际的决策场景，让你体会到数据驱动决策的完整闭环。 第五章：风险与伦理：负责任的数据应用 在享受数据带来的便利和力量的同时，我们也必须正视其潜在的风险和伦理挑战。《风险与伦理》章节将引导你以负责任的态度对待数据。我们将探讨数据隐私保护的重要性，以及如何在数据收集、存储和使用过程中遵守相关的法律法规和道德规范。我们将讨论数据偏见可能带来的不公平现象，以及如何识别和减轻这些偏见。例如，在招聘算法中，如何避免算法因为历史数据中的性别或种族歧视而产生不公正的筛选结果？本章还将触及数据安全问题，以及如何保护敏感数据免受泄露和滥用。我们将强调，数据的力量越大，责任也越重。通过了解这些潜在的风险，我们可以更好地规避问题，建立一个更加公平、安全和可持续的数据应用环境。 第六章：数据驱动的未来：持续的学习与进化 数据驱动的世界是一个不断变化的生态系统，技术在进步，数据也在不断增长。《数据驱动的未来》章节将展望数据应用的未来趋势，并强调持续学习和适应的重要性。我们将探讨人工智能、机器学习等新兴技术如何进一步深化数据分析的能力，以及它们将如何改变我们与数据互动的方式。同时，我们也将强调“以人为本”的理念，即技术始终是为了服务于人类的福祉和发展。本章将鼓励读者保持开放的心态，拥抱新技术，并积极参与到数据驱动的创新浪潮中。我们将探讨如何建立一种持续学习和改进的文化，让组织和个人都能在数据时代保持竞争力，不断探索新的可能，真正实现智慧的飞跃。 《智慧的探索：数据洪流中的决策之道》旨在为你提供一个全面、深入且易于理解的数据洞察和决策指南。它不是关于如何编写代码，也不是关于复杂的数学证明，而是关于如何用一种全新的视角去审视我们周围的世界，如何利用数据这股强大的力量，为个人、组织乃至社会带来更明智、更有效的决策。这本书将是你开启数据驱动决策之旅的可靠伙伴，指引你在这片广阔的数据海洋中，找到通往智慧的航向。

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到《数据挖掘方法与模型》这本书的时候，我最期待的就是它能否在我学习编程和数据分析的道路上，成为一座坚实的桥梁。我目前掌握了一些Python和SQL的基础，也了解了一些简单的统计学概念，但如何将这些零散的知识点串联起来，应用于解决实际的数据问题，却是我的一大困惑。我希望这本书能够提供一些关于数据挖掘常用工具和库的介绍，比如Scikit-learn，并且能够给出清晰的代码示例，让我能够边学边练。特别是书中对不同模型的解释，比如神经网络、深度学习等，我希望能够深入理解它们的数学原理和应用场景。我一直在思考，如何才能从海量的数据中发现隐藏的模式和规律，并用这些模式来构建预测模型，解决现实世界中的问题。这本书的出现，让我看到了希望，我期待它能带领我走进一个更广阔的数据世界。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对商业决策充满好奇的 MBA 学生，我一直在寻找能够帮助我更好地理解市场趋势、洞察消费者行为的工具。 《数据挖掘方法与模型》这本书，从书名上看，就好像是为我量身定做的。我希望它能够教会我如何从企业大量的销售数据、客户反馈、社交媒体信息中，挖掘出有价值的洞察，从而为公司的战略决策提供强有力的支持。我尤其关注书中关于市场细分、客户生命周期价值预测、推荐系统等章节。我希望能够理解这些模型是如何工作的，并且知道如何在实际商业环境中应用它们，去解决诸如提高客户满意度、优化营销投入、发现新的增长点等问题。这本书的出现，让我觉得我的商业分析能力将会得到质的提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书的体量确实不小，封面上的几个大字“数据挖掘方法与模型”就透着一股“硬核”的味道。作为一个在商业分析领域摸爬滚打多年的从业者，我接触过不少形形色色的数据，也尝试过用各种工具和技术去从中提炼有价值的信息。然而，数据挖掘这个概念，虽然听过很多次，但总觉得隔靴搔痒，缺乏一个系统性的框架来指导我。我希望这本书能帮我构建起一个完整的知识体系，从数据预处理的繁琐步骤，到各种经典挖掘算法的细致讲解，再到模型评估和优化的策略，都能有深入的阐述。尤其是我对那些能够帮助我预测用户行为、发现潜在商机、优化营销策略的章节充满期待。我经常面临数据量大、维度高、噪声多等问题，如何在这些复杂的现实场景中有效地进行数据挖掘，是我一直以来思考的难题。我期望这本书能够提供一些实用的技巧和经验，让我能够更从容地应对这些挑战，让我的工作效率得到质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对新兴技术领域充满热情的研究生，一直关注着大数据和人工智能的发展。在我的研究方向中，数据挖掘扮演着至关重要的角色，它为我提供了发现新知识、验证理论的强大工具。我选择《数据挖掘方法与模型》这本书，是因为它听起来非常全面，涵盖了数据挖掘的核心方法和理论模型。我特别希望能够深入了解那些更高级的挖掘技术，比如异常检测、关联规则挖掘、序列模式挖掘等，以及它们在学术研究中的具体应用。我期待书中能够提供一些前沿的研究动态和发展趋势，让我能够对这个领域有更宏观的认识。同时，我也希望书中能够包含一些严谨的数学推导和理论证明，以满足我对学术深度上的追求。只有理解了底层原理，才能更好地创新和发展。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《数据挖掘方法与模型》后，我首先被它的装帧设计吸引了。厚重的纸张，清晰的排版，还有那封面简洁而不失专业感的图案，都预示着这是一本值得深入研读的著作。翻开第一页，就有一股浓厚的学术气息扑面而来，仿佛进入了一个由数据构建的奇妙世界。我是一名对人工智能领域充满好奇的学生，虽然之前接触过一些基础的机器学习概念，但对于数据挖掘这一更具实践意义的分支，我始终觉得隔着一层纱。这本书的出现，就像是为我掀开了这层面纱，让我能够更清晰地看到数据背后的规律和价值。我特别关注的是书中对不同数据挖掘算法的介绍，例如决策树、支持向量机、聚类分析等等。我希望能够理解它们的原理，更重要的是，能够知道在实际应用中，如何根据具体的数据集和业务场景来选择最合适的算法，并且知道如何去调优参数，以达到最佳的效果。这本书的厚度本身就说明了内容的详实，我期待它能提供丰富的案例分析，让我能够将理论知识与实际操作紧密结合，从而真正掌握数据挖掘的精髓。

评分☆☆☆☆☆

非常满意，五星

评分☆☆☆☆☆

包装盒磨得跟旧的是的

评分☆☆☆☆☆

也就图个方便，不用自己抱回来。

评分☆☆☆☆☆

非常满意，五星

评分☆☆☆☆☆

感觉书不是盗版，内容讲得也还到位

评分☆☆☆☆☆

用的数学模型等很专业，适合专业用户

评分☆☆☆☆☆

一般，作者翻译的很差，作者的数据分析过于简单

评分☆☆☆☆☆

也就图个方便，不用自己抱回来。

评分☆☆☆☆☆

《数据挖掘方法与模型》分为7章，第1章是对降维方法的介绍，这是数据挖掘技术的一个先决条件；第2章至第6章为经典的数据挖掘算法和技术，包括一元回归模型、多元回归模型、逻辑回归模型、贝叶斯网络分析以及遗传算法，通过实际案例引导读者由已预处理的数据使用不同的挖掘技术从而得出所需结论；第7章为基于数据挖掘过程模型上的多个案例研究，通过多个领域的案例来阐述算法和技术是如何被运用的。