大嘴巴漫谈数据挖掘（全彩） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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易向军 著

图书标签:

• 数据挖掘
• 机器学习
• 人工智能
• Python
• 数据分析
• 算法
• 统计学习
• 可视化
• 全彩漫画
• 入门

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121225116

版次：1

商品编码：11420502

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-04-01

用纸：胶版纸

页数：288

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

　　

　　大嘴巴带你玩转数据挖掘
　　让你知道啤酒君和尿布君为什么会相遇，大数据的小科普让你成为"读心"魔法师！
　　数据挖掘私人定制 轻松掌控再无敌手
　　拒绝枯燥越过三境 火爆网络疯狂下载
　　

　　

内容简介

　　《大嘴巴漫谈数据挖掘（全彩）》从基本的概率统计学开始，全面、系统、形象而又深入地描述了数据挖掘的基础概念、应用领域以及常用算法。其中每一种数据挖掘算法都辅以通俗易懂的实例，读者能够在直观性、趣味性中学习算法的具体流程，明白算法的实现过程。通过《大嘴巴漫谈数据挖掘（全彩）》的学习，读者可以对数据挖掘的概念、应用和算法技术有一个清晰的理解和认识，并可以熟悉相关统计学的基本原理。
　　《大嘴巴漫谈数据挖掘（全彩）》适合想从事数据挖掘方面的工作的初学者、数据分析爱好者、分析师，以及一线的数据挖掘开发人员参考阅读，也适合客户经理针对如何开展针对性的营销活动，避免客户流失而阅读学习，更适合产品经理阅读，因为针对如何预测产品的目标用户，促进用户活跃和业务有效使用，靠经验已经不行了，数据才有说服力，更适合企业管理者将其作为一本通俗易懂的数据挖掘基础读物阅读学习，对下属的工作方向给予指导，以及适合教师学生数据挖掘课程辅导之用。

作者简介

　 易向军，北京科技大学计算机硕士学历，长期工作于互联网和电信领域，目前创办dazui8.com，致力于数据挖掘知识的宣传推广以及相关技术的研发探索。关注公众号：dazui8bbs 与作者互动并收听免费在线配套讲座。一图一话千层意，千问千题一片情。有情有意！

内页插图

精彩书评

　　★既有漫画小插图,又有七绝或者七律打油诗,相当的简明易懂啊。多次出场的啤酒君和尿布君,相当有喜感。但是看着看着就变成了概率统计教科书了有木有——贝叶斯、高斯。多希望我在考研前看到这本书啊,会对我的数学考试有帮助吧！
　　——展展

　　★看了这本书，确有解惑醒脑之功效，作者很明白我们这些科技小白的理解能力，不敢把话说得太专业，确实通俗易懂，深入浅出，层层推进，让初学者都有很强的兴趣学进去，对只想做了解的同学来说也不难接受，算是很好的科普作品了。
　　——大雄不贰

　　★漫谈类，减少了大数据的枯燥，感觉看一遍还不能及时消化，有空再慢慢精读一下。
　　——杨旭彬

　　★把数据挖掘写得深入浅出，很容易读懂，实用性强。
　　——傅志华

　　★书中关于数据挖掘章节的介绍，我特别喜欢，毕竟在数据爆炸的今天，只有从数据中找到别人没发现的亮点才是关键。
　　——由子木

　　★这本书非常值得每一个对数据感兴趣的人士细细研读！
　　——李洪宇

　　★很是喜欢易老师的这种写书风格，可以让我们轻松地学到知识，超赞！
　　——骆彬

　　★把复杂的统计知识和数据挖掘算法用图形化后，就很适合作为科普型的数据挖掘入门书籍，好干货！
　　——麒程

　　★比较简单，每个点都可以自行扩展学习，就像个全面的大字典目录一样，通读此书后，可以很好地把握常规的数据挖掘知识和思想。
　　——金石头

　　★总体来说通俗易懂，有一些总结和图片很有助于理解，总之是能把数据挖掘这种相对枯燥的东西让人读下去，这样来说总体是非常不错的。
　　——Woozy

目录

第一境　昨夜西风凋碧树。独上高楼，望尽天涯路……
1.1数据挖掘简介
开篇点题引五问
大数据中求价值
定义概述归特点
知识决策跨领域
架构特征多形式
数据立方展多维
功能挖掘四大类
分类刻画类标识
数据聚类辨亲疏
预测未来训模型
关联源自购物篮
模型过程方法论
十大算法成经典
1.2数据挖掘应用
行业推广多应用
用户为王放心中
指导运营全周期
定位目标寻用户
精准营销成闭环
交叉产品有关联
细分用户刻画像
用户体验模型化
指标评测建体系
流失预警保用户
跟踪评估验效果

第二境　衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴……
2.1概率定义
浮生难料尽偶然
一枚硬币抛正反
引出随机小试验
样本空间样本点
事件三分包万象
试验频率需频繁
次数无限值极限
描述概率定特点
古典概型等可能
事件B后A在前
求出概率称条件
独立事件A和B
抽签中奖公平性
常用概率两公式
交空并全划样本
综合状态全概率
前因后果贝叶斯
2.2随机变量
随机试验数量化
统计规律双类型
离散变量分布律
硬币抛掷是一零
分布函数连续型
函数求导得密度
高斯分布称正态
标准正态分位点
2.3数字特征
随机变量有特征
平均取值是期望
方差衡量偏离值
标准开根同量纲
变量关系协方差
相关系数相关度
研究总体要抽样
抽样分布统计量
2.4参数估计
最小二乘估参数
极大似然大概率
区间估计置信度
2.5假设检验
总体假设来检验
服从正态抽样本
统计量中验假设
弃真取伪两错误
显著检验小概率
小概率中拒绝域
检验流程出决策
已知总体方差值
检验中验均值

第三境　众里寻她千百度，蓦然回首，那人却在，灯火阑珊处。
3.1关联规则
购物篮中找关联
数据事务若干项
事务空间含项集
置信支持提升度
规则源于频繁项
k项连接和剪枝
生成非空规则集
关联效果来评估
3.2决策树
决策思维成树形
分类预测工作流
原理基于信息熵
信息增益条件熵
节点拆分选特征
3.3贝叶斯
预测分类贝叶斯
类别概率要最大
分类数据新预测
3.4聚类分析
物以类聚人以群
样本变量定矩阵
R型Q型换空间
距离度量相似度
系数聚类统计量
标准样本选欧氏
层次聚合归大类
3.5神经网络
神经网络神经元
神经元中有加权
输入映射输出层
求出误差调参数
权重偏置学习率
实例分析模型流
3.6线性回归
研究身高引回归
单自变量归一元
最小二乘估回归
数据差异总离差
分为解释和误差
判定系数拟合度
多元回归建方程
回归面中展二元
求得回归系数解
衡量拟合验效果
3.7逻辑回归
因变量中二分类
二项逻辑回归式
极大似然解方程
预测分类符合率
3.8因子分析
相关变量纳因子
因子构造筑模型
因子载荷统计性
衡量信息共同度
方差贡献重要性
因子分析四步曲
构造因子求载荷
旋转因子得命名
因子组合求得分
3.9信度分析
设计问卷来调研
信度检验可靠性
3.10效度分析
结构方程协方差
测量模型内外生
结构模型潜变量
效度分析路径图
提出假设依理论
固定负荷识模型
相关阵中估参数

前言/序言

　　数据挖掘，作为大数据时代的关键技术及核心内容，其应用价值与日俱增。本书希望能够成为一本涵盖最广泛读者受众的科普型数据挖掘入门读物，并传递一种知识图形化的书写理念，以图形化的展现、言简意赅的语言、通俗易懂的实例来描述复杂的概率统计知识和数据挖掘常用算法，使得读者在新颖性、趣味性和直观性中读完本书后，对于数据挖掘的整体架构和关键知识点有所理解和掌握。复杂问题的图形简约化表示是本书的主要特点。
　　为什么要写作本书
　　一般来说，学习数据挖掘要求读者已经具备一定的专业水平和相关技能。本书从最基本的概率统计开始，由浅入深，由易到难，由总到分，使得普通读者也能够了解和掌握常规的数据挖掘理论和知识。
　　管理者：虽不用到一线从事具体的数据分析工作，但也需要一本通俗易懂的数据挖掘基础读物，通过学习能够对下属的工作方向给予指导。
　　客户经理：如何开展针对性的营销活动，避免客户流失，这都需要数据挖掘知识。
　　产品经理：如何促进产品的用户活跃和业务的有效使用，不仅要靠经验，数据才最有说服力。
　　工程师：一线的数据挖掘开发人员必然要掌握的。
　　分析师：撰写经营分析报告数据挖掘知识必不可少。
　　教师：数据挖掘的参考书。
　　学生：想从事数据分析和挖掘方面的工作，肯定是要学习的。
　　数据分析爱好者：一本通俗易懂的入门读物。
　　本书主要内容
　　本书基本上涵盖了学习数据挖掘需要掌握的大部分核心知识点，分为三境17章。第一境总体介绍数据挖掘概况和应用领域，第二境讲解基本概率统计知识，第三境具体描述了数据挖掘常用的十大算法。
　　致谢
　　本书的顺利出版离不开电子工业出版社博文视点编辑老师们的辛勤工作，在此表示最诚挚的感谢！
　　同时，对于本书的创作形式和书写理念，本书的出版人孙学瑛女士给予了最大的支持和保留，并提供了大量的指导和帮助。衷心感谢孙老师对本书的重视和欣赏，以及为本书出版所做的一切，并将终身难忘！
　　由于作者水平有限，书中不足及错误之处在所难免，敬请专家和读者给予批评指正。
　　易向军
　　2014年3月

《大嘴巴漫谈数据挖掘（全彩）》内容简介： 这是一本为你量身打造的、深入浅出的数据挖掘入门与进阶指南。本书以一种轻松、幽默且充满互动的方式，带领你踏入波澜壮阔的数据科学世界。我们摒弃了枯燥乏味的理论堆砌，而是通过一系列生动有趣的案例、图文并茂的讲解，以及“大嘴巴”式的直白剖析，让你在不知不觉中掌握数据挖掘的核心理念、方法与实践。 本书特色： 全彩呈现，视觉盛宴： 告别黑白单调，本书采用全彩印刷，图表、示意图、代码高亮等均以鲜艳的色彩呈现，不仅赏心悦目，更能清晰地展现数据间的关系、算法的运行过程，以及模型的可视化结果。让你在学习过程中，如同欣赏一场精彩的数据艺术展。 “大嘴巴”风格，通俗易懂： 我们深知数据挖掘领域充斥着大量专业术语，容易让初学者望而却步。因此，本书采用“大嘴巴”式的语言风格，化繁为简，将复杂的概念用最贴近生活的语言解释清楚。遇到疑难点，我们也会像朋友聊天一样，一一为你解惑，让你在轻松愉快的氛围中，彻底理解数据挖掘的精髓。 循序渐进，由浅入深： 本书从最基础的数据概念讲起，逐步引导读者理解数据收集、清洗、预处理的重要性。随后，深入介绍常用的数据挖掘技术，包括分类、回归、聚类、关联规则挖掘等，并结合实际应用场景进行讲解。最后，我们将触及更高级的主题，如模型评估、特征工程、集成学习等，为你构建一个完整的数据挖掘知识体系。 理论与实践并重，拒绝“纸上谈兵”： 我们坚信，数据挖掘的学习离不开动手实践。本书不仅提供了大量的理论讲解，更附带了丰富的代码示例（主要使用Python，并提及R语言等），你可以直接复制代码并进行修改、运行，观察结果。我们还会引导你思考如何在真实的数据集中应用这些技术，让你真正成为一名“会动手的”数据挖掘者。 案例驱动，学以致用： 书中精心挑选了多个来自不同行业的经典数据挖掘案例，如电商用户行为分析、金融风险预测、医疗诊断辅助、社交网络分析等。通过这些鲜活的案例，你可以直观地看到数据挖掘如何解决实际问题，如何创造商业价值，从而激发你的学习兴趣，并能举一反三，应用于自己的项目。 互动式学习，拒绝“单口相声”： 我们鼓励读者积极思考，书中会设置一些思考题和练习，引导你主动探索。同时，我们也会模拟一些“答疑”环节，预测读者可能遇到的困惑，并给出解答，仿佛你正在与一位经验丰富的数据科学家面对面交流。 本书内容概览： 第一部分：数据挖掘的启蒙——认识数据与数据的价值 数据到底是什么？ 从日常生活中的数据现象出发，理解数据的多样性与重要性。 为什么需要数据挖掘？ 揭示数据背后隐藏的规律和价值，以及它在现代社会中的颠覆性力量。 数据挖掘的流程概览： 勾勒出数据挖掘的完整生命周期，让你对整个过程有一个宏观的认识。 数据挖掘的常见误区与挑战： 提前预警，让你在实践中少走弯路。 第二部分：数据的“美容院”——数据预处理与探索性数据分析 (EDA) 数据收集与获取： 如何从不同渠道获取所需数据，并初步了解数据的结构。 数据清洗： 处理缺失值、异常值、重复值等“脏数据”，让数据变得“干净”而可用。 数据转换： 理解数据标准化、归一化、编码等技术，为模型训练打下基础。 探索性数据分析 (EDA)： 描述性统计： 计算均值、方差、分位数等，了解数据的基本分布特征。 数据可视化： 利用各种图表（直方图、散点图、箱线图、热力图等）直观地展现数据分布、变量间关系，发现潜在模式。 特征工程初探： 如何根据业务理解和数据特征，创造新的、更有意义的特征。 第三部分：数据挖掘的“百宝箱”——核心算法详解 分类算法： 决策树： 易于理解和解释的经典算法，一步步讲解如何“问答”式地进行分类。 逻辑回归： 预测二分类问题的利器，理解概率模型的力量。 支持向量机 (SVM)： 寻找最佳分类边界，理解“间隔”的概念。 K近邻 (KNN)： 基于“相似性”的简单直观算法。 朴素贝叶斯： 利用概率进行分类，理解“条件独立性”假设。 回归算法： 线性回归： 预测连续数值的基石，理解“拟合”的过程。 岭回归与Lasso回归： 处理多重共线性，实现特征选择。 聚类算法： K-Means： 将数据划分到“簇”中的热门算法，理解“中心点”的迭代优化。 层次聚类： 构建数据间的层级结构。 DBSCAN： 基于密度的聚类方法，发现任意形状的簇。 关联规则挖掘： Apriori算法： 发现“啤酒与尿布”般的购物篮关联性，理解支持度、置信度等概念。 第四部分：让模型“更好看”——模型评估与优化 模型评估指标： 分类： 准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值，理解不同指标的侧重点。 回归： MSE、RMSE、MAE、R²，如何衡量预测的误差。 过拟合与欠拟合： 数据挖掘中的“双刃剑”，如何识别并应对。 模型选择与调优： 交叉验证： 更稳健的模型评估方法。 网格搜索与随机搜索： 自动寻找最佳模型参数。 特征选择与降维： 提升模型性能，减少计算成本，理解PCA等降维技术。 第五部分：数据挖掘的“高级玩家”——进阶主题与实战应用 集成学习： Bagging (如随机森林)： 多个模型的“合力”。 Boosting (如AdaBoost, Gradient Boosting, XGBoost)： 串联模型的“迭代式”提升。 文本挖掘基础： 如何从非结构化文本中提取信息（如词袋模型、TF-IDF）。 时间序列分析简介： 预测未来趋势，理解趋势、季节性等概念。 大数据时代的数据挖掘： 简要介绍Hadoop、Spark等分布式计算框架在数据挖掘中的应用。 数据挖掘的应用场景拓展： 更多行业案例的深度剖析，如推荐系统、欺诈检测、情感分析等。 本书适合谁？ 零基础的学习者： 想要系统入门数据挖掘，但又担心专业术语过多而不敢尝试的你。 有一定基础的实践者： 想要巩固知识，拓展算法视野，提升模型性能的你。 对数据分析感兴趣的从业者： 无论你是市场营销、产品经理、运营人员，还是其他领域的专业人士，都能从中获得启发。 学生： 计算机科学、统计学、数学等相关专业的学生，可以作为课程的辅助学习材料。 任何对数据背后隐藏的秘密充满好奇的人： 如果你相信数据能讲述故事，那么这本书就是你的“翻译器”。 翻开本书，你将收获： 清晰的数据挖掘思维框架。 扎实的数据预处理和分析能力。 对主流数据挖掘算法的深刻理解。 独立完成数据挖掘项目的信心。 一套“大嘴巴”式的通俗易懂的讲解，让学习不再是负担。 一场全彩色的、视觉化的数据探索之旅。 准备好了吗？让我们一起，用“大嘴巴”的方式，玩转数据挖掘！

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一名非计算机专业的从业者来说，数据挖掘一直是一个既充满诱惑又感到遥远的技术领域。市面上充斥着各种技术手册和学术论文，它们往往门槛太高，让我难以找到切入点。然而，《大嘴巴漫谈数据挖掘（全彩）》这个书名，加上那个生动有趣的封面，立刻勾起了我的好奇心。我希望这本书能够打破“数据挖掘=高冷技术”的刻板印象，用一种更平易近人的方式，为我这样的新手揭开数据挖掘的神秘面纱。我期待它能从最基础的概念讲起，比如什么是数据挖掘，它能解决什么样的问题，然后逐步介绍一些核心的算法，像是分类、聚类、关联规则挖掘等，并且能用通俗易懂的语言解释这些算法的原理和适用场景。全彩的内页设计，我猜想是为了让那些复杂的数据模型和分析过程更加可视化，这对于理解和记忆都非常有帮助。我希望这本书能够提供一些贴近实际业务的案例，让我能够看到数据挖掘在不同行业中的实际应用，从而激发我学习和实践的动力。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《大嘴巴漫谈数据挖掘（全彩）》，还没来得及深入阅读，但从目录和整体的排版来看，我就觉得这本书非常有潜力。我之前在学习数据挖掘时，常常被那些数学公式和复杂的理论搞得头晕脑胀，希望能有一本能够真正“接地气”的书，帮助我理清思路。从书名和封面设计来看，作者显然希望以一种更具亲和力的方式来呈现这个主题，这让我对此充满了期待。我尤其关注它在“漫谈”这个部分的处理，希望它能不仅仅是简单地罗列概念，而是能通过生动的故事、鲜活的例子，将数据挖掘的魅力展现出来。全彩的印刷更是加分项，相信它在图文结合方面会有很好的表现，能够让那些抽象的概念变得更加直观易懂。我希望这本书能够覆盖数据挖掘的整个流程，从数据预处理、特征工程，到各种经典的挖掘算法，再到模型评估和应用落地，能够有一个比较全面的介绍。同时，我非常期待作者能够分享一些在实际项目中遇到的挑战和解决方案，这对于我这样一个初学者来说，将是无价的经验。

评分☆☆☆☆☆

最近开始思考如何提升自己的数据分析能力，看到了《大嘴巴漫谈数据挖掘（全彩）》这本书。从名字和封面来看，它似乎走的是一种“接地气”的路线，这正是我所需要的。我之前也接触过一些数据挖掘的书籍，但往往要么过于理论化，要么过于偏重某一种算法，让我觉得难以系统地掌握。我希望这本书能够提供一个更全面、更易于理解的视角。我尤其期待它的“漫谈”风格，能够用更生动的语言和更形象的比喻来解释那些抽象的概念，比如决策树、支持向量机、神经网络等等，而不是简单地罗列公式。全彩的设计让我觉得这本书在视觉呈现上会有亮点，我猜测它会包含很多图示、流程图，甚至是一些数据可视化的小技巧，这对于我这样的视觉型学习者来说，是极大的福音。我希望这本书能够帮助我建立起对数据挖掘的整体认知，了解不同算法的优缺点以及适用场景，并且能够通过一些实际的案例，让我知道如何将这些理论知识应用到解决实际问题中去。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真的很吸引人，那种大嘴巴的卡通形象，配上鲜艳的全彩内页，让人一眼就能感受到这本书的活力和亲切感。我最近对数据挖掘这个领域非常感兴趣，但市面上很多书籍要么太枯燥，要么太专业，让人望而却步。看到这本书的风格，我立刻就有了尝试的冲动。我尤其喜欢这种“漫谈”的模式，感觉像是跟一个懂行但又很会讲故事的朋友聊天，一点一点地把复杂的概念掰开了揉碎了讲清楚。我期待这本书能够用一种轻松易懂的方式，介绍数据挖掘的基本原理、常用算法，以及在实际应用中的案例。特别是“全彩”这一点，我猜想作者一定在图示和可视化方面下了不少功夫，这对于理解抽象的数据挖掘概念至关重要。我希望它能包含丰富的图表、流程图，甚至是一些生动的案例分析，让我在阅读过程中不会感到疲惫，反而能从中获得启发和乐趣。我已经迫不及待想翻开它，看看这个“大嘴巴”到底能带我走进一个怎样有趣的数据世界了。

评分☆☆☆☆☆

我最近在公司里接触到一些数据相关的项目，发现数据挖掘在提升决策效率、优化业务流程方面起着越来越重要的作用。但作为一名市场分析人员，我对其中的技术细节了解不多，希望能找到一本既有理论深度又不失趣味性的入门读物。《大嘴巴漫谈数据挖掘（全彩）》这个书名就非常吸引我，我设想作者会用一种非常轻松的语气，像朋友聊天一样，把数据挖掘的那些“硬核”知识讲得明明白白。尤其“全彩”的设计，我期待它在图表和可视化方面能做得非常出色，能够用生动的图形来展示复杂的数据关系和算法模型，这比枯燥的文字描述要有效得多。我希望这本书能够覆盖数据挖掘的整个生命周期，从数据的收集、清洗、转换，到模型的选择、训练、评估，再到最终的洞察和应用，能有一个比较完整的梳理。而且，我很希望能看到一些关于数据挖掘在市场营销、用户行为分析等领域的实际案例，这能让我更好地理解如何在我的工作中运用这些技术。

评分☆☆☆☆☆

大嘴巴漫谈数据挖掘（全彩）

评分☆☆☆☆☆

书的内容很贫乏，不建议购买

评分☆☆☆☆☆

浅显易懂，了解数据挖掘的入门好书。

评分☆☆☆☆☆

送货很快，印刷不错！！！！

评分☆☆☆☆☆

给力！

评分☆☆☆☆☆

感觉有图无文，如果是没有基础的来看可能恼火，我之前还觉得这书适合初学者

评分☆☆☆☆☆

价格便宜 方便好用 可以

评分☆☆☆☆☆

书籍很是实用，要用心学习

评分☆☆☆☆☆

活动的时候买的,性价比超级高~~