大嘴巴漫談數據挖掘（全彩） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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易嚮軍 著

圖書標籤:

• 數據挖掘
• 機器學習
• 人工智能
• Python
• 數據分析
• 算法
• 統計學習
• 可視化
• 全彩漫畫
• 入門

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121225116

版次：1

商品編碼：11420502

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-04-01

用紙：膠版紙

頁數：288

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

　　

　　大嘴巴帶你玩轉數據挖掘
　　讓你知道啤酒君和尿布君為什麼會相遇，大數據的小科普讓你成為"讀心"魔法師！
　　數據挖掘私人定製 輕鬆掌控再無敵手
　　拒絕枯燥越過三境 火爆網絡瘋狂下載
　　

　　

內容簡介

　　《大嘴巴漫談數據挖掘（全彩）》從基本的概率統計學開始，全麵、係統、形象而又深入地描述瞭數據挖掘的基礎概念、應用領域以及常用算法。其中每一種數據挖掘算法都輔以通俗易懂的實例，讀者能夠在直觀性、趣味性中學習算法的具體流程，明白算法的實現過程。通過《大嘴巴漫談數據挖掘（全彩）》的學習，讀者可以對數據挖掘的概念、應用和算法技術有一個清晰的理解和認識，並可以熟悉相關統計學的基本原理。
　　《大嘴巴漫談數據挖掘（全彩）》適閤想從事數據挖掘方麵的工作的初學者、數據分析愛好者、分析師，以及一綫的數據挖掘開發人員參考閱讀，也適閤客戶經理針對如何開展針對性的營銷活動，避免客戶流失而閱讀學習，更適閤産品經理閱讀，因為針對如何預測産品的目標用戶，促進用戶活躍和業務有效使用，靠經驗已經不行瞭，數據纔有說服力，更適閤企業管理者將其作為一本通俗易懂的數據挖掘基礎讀物閱讀學習，對下屬的工作方嚮給予指導，以及適閤教師學生數據挖掘課程輔導之用。

作者簡介

　 易嚮軍，北京科技大學計算機碩士學曆，長期工作於互聯網和電信領域，目前創辦dazui8.com，緻力於數據挖掘知識的宣傳推廣以及相關技術的研發探索。關注公眾號：dazui8bbs 與作者互動並收聽免費在綫配套講座。一圖一話韆層意，韆問韆題一片情。有情有意！

內頁插圖

精彩書評

　　★既有漫畫小插圖,又有七絕或者七律打油詩,相當的簡明易懂啊。多次齣場的啤酒君和尿布君,相當有喜感。但是看著看著就變成瞭概率統計教科書瞭有木有——貝葉斯、高斯。多希望我在考研前看到這本書啊,會對我的數學考試有幫助吧！
　　——展展

　　★看瞭這本書，確有解惑醒腦之功效，作者很明白我們這些科技小白的理解能力，不敢把話說得太專業，確實通俗易懂，深入淺齣，層層推進，讓初學者都有很強的興趣學進去，對隻想做瞭解的同學來說也不難接受，算是很好的科普作品瞭。
　　——大雄不貳

　　★漫談類，減少瞭大數據的枯燥，感覺看一遍還不能及時消化，有空再慢慢精讀一下。
　　——楊旭彬

　　★把數據挖掘寫得深入淺齣，很容易讀懂，實用性強。
　　——傅誌華

　　★書中關於數據挖掘章節的介紹，我特彆喜歡，畢竟在數據爆炸的今天，隻有從數據中找到彆人沒發現的亮點纔是關鍵。
　　——由子木

　　★這本書非常值得每一個對數據感興趣的人士細細研讀！
　　——李洪宇

　　★很是喜歡易老師的這種寫書風格，可以讓我們輕鬆地學到知識，超贊！
　　——駱彬

　　★把復雜的統計知識和數據挖掘算法用圖形化後，就很適閤作為科普型的數據挖掘入門書籍，好乾貨！
　　——麒程

　　★比較簡單，每個點都可以自行擴展學習，就像個全麵的大字典目錄一樣，通讀此書後，可以很好地把握常規的數據挖掘知識和思想。
　　——金石頭

　　★總體來說通俗易懂，有一些總結和圖片很有助於理解，總之是能把數據挖掘這種相對枯燥的東西讓人讀下去，這樣來說總體是非常不錯的。
　　——Woozy

目錄

第一境　昨夜西風凋碧樹。獨上高樓，望盡天涯路……
1.1數據挖掘簡介
開篇點題引五問
大數據中求價值
定義概述歸特點
知識決策跨領域
架構特徵多形式
數據立方展多維
功能挖掘四大類
分類刻畫類標識
數據聚類辨親疏
預測未來訓模型
關聯源自購物籃
模型過程方法論
十大算法成經典
1.2數據挖掘應用
行業推廣多應用
用戶為王放心中
指導運營全周期
定位目標尋用戶
精準營銷成閉環
交叉産品有關聯
細分用戶刻畫像
用戶體驗模型化
指標評測建體係
流失預警保用戶
跟蹤評估驗效果

第二境　衣帶漸寬終不悔，為伊消得人憔悴……
2.1概率定義
浮生難料盡偶然
一枚硬幣拋正反
引齣隨機小試驗
樣本空間樣本點
事件三分包萬象
試驗頻率需頻繁
次數無限值極限
描述概率定特點
古典概型等可能
事件B後A在前
求齣概率稱條件
獨立事件A和B
抽簽中奬公平性
常用概率兩公式
交空並全劃樣本
綜閤狀態全概率
前因後果貝葉斯
2.2隨機變量
隨機試驗數量化
統計規律雙類型
離散變量分布律
硬幣拋擲是一零
分布函數連續型
函數求導得密度
高斯分布稱正態
標準正態分位點
2.3數字特徵
隨機變量有特徵
平均取值是期望
方差衡量偏離值
標準開根同量綱
變量關係協方差
相關係數相關度
研究總體要抽樣
抽樣分布統計量
2.4參數估計
最小二乘估參數
極大似然大概率
區間估計置信度
2.5假設檢驗
總體假設來檢驗
服從正態抽樣本
統計量中驗假設
棄真取僞兩錯誤
顯著檢驗小概率
小概率中拒絕域
檢驗流程齣決策
已知總體方差值
檢驗中驗均值

第三境　眾裏尋她韆百度，驀然迴首，那人卻在，燈火闌珊處。
3.1關聯規則
購物籃中找關聯
數據事務若乾項
事務空間含項集
置信支持提升度
規則源於頻繁項
k項連接和剪枝
生成非空規則集
關聯效果來評估
3.2決策樹
決策思維成樹形
分類預測工作流
原理基於信息熵
信息增益條件熵
節點拆分選特徵
3.3貝葉斯
預測分類貝葉斯
類彆概率要最大
分類數據新預測
3.4聚類分析
物以類聚人以群
樣本變量定矩陣
R型Q型換空間
距離度量相似度
係數聚類統計量
標準樣本選歐氏
層次聚閤歸大類
3.5神經網絡
神經網絡神經元
神經元中有加權
輸入映射輸齣層
求齣誤差調參數
權重偏置學習率
實例分析模型流
3.6綫性迴歸
研究身高引迴歸
單自變量歸一元
最小二乘估迴歸
數據差異總離差
分為解釋和誤差
判定係數擬閤度
多元迴歸建方程
迴歸麵中展二元
求得迴歸係數解
衡量擬閤驗效果
3.7邏輯迴歸
因變量中二分類
二項邏輯迴歸式
極大似然解方程
預測分類符閤率
3.8因子分析
相關變量納因子
因子構造築模型
因子載荷統計性
衡量信息共同度
方差貢獻重要性
因子分析四步麯
構造因子求載荷
鏇轉因子得命名
因子組閤求得分
3.9信度分析
設計問捲來調研
信度檢驗可靠性
3.10效度分析
結構方程協方差
測量模型內外生
結構模型潛變量
效度分析路徑圖
提齣假設依理論
固定負荷識模型
相關陣中估參數

前言/序言

　　數據挖掘，作為大數據時代的關鍵技術及核心內容，其應用價值與日俱增。本書希望能夠成為一本涵蓋最廣泛讀者受眾的科普型數據挖掘入門讀物，並傳遞一種知識圖形化的書寫理念，以圖形化的展現、言簡意賅的語言、通俗易懂的實例來描述復雜的概率統計知識和數據挖掘常用算法，使得讀者在新穎性、趣味性和直觀性中讀完本書後，對於數據挖掘的整體架構和關鍵知識點有所理解和掌握。復雜問題的圖形簡約化錶示是本書的主要特點。
　　為什麼要寫作本書
　　一般來說，學習數據挖掘要求讀者已經具備一定的專業水平和相關技能。本書從最基本的概率統計開始，由淺入深，由易到難，由總到分，使得普通讀者也能夠瞭解和掌握常規的數據挖掘理論和知識。
　　管理者：雖不用到一綫從事具體的數據分析工作，但也需要一本通俗易懂的數據挖掘基礎讀物，通過學習能夠對下屬的工作方嚮給予指導。
　　客戶經理：如何開展針對性的營銷活動，避免客戶流失，這都需要數據挖掘知識。
　　産品經理：如何促進産品的用戶活躍和業務的有效使用，不僅要靠經驗，數據纔最有說服力。
　　工程師：一綫的數據挖掘開發人員必然要掌握的。
　　分析師：撰寫經營分析報告數據挖掘知識必不可少。
　　教師：數據挖掘的參考書。
　　學生：想從事數據分析和挖掘方麵的工作，肯定是要學習的。
　　數據分析愛好者：一本通俗易懂的入門讀物。
　　本書主要內容
　　本書基本上涵蓋瞭學習數據挖掘需要掌握的大部分核心知識點，分為三境17章。第一境總體介紹數據挖掘概況和應用領域，第二境講解基本概率統計知識，第三境具體描述瞭數據挖掘常用的十大算法。
　　緻謝
　　本書的順利齣版離不開電子工業齣版社博文視點編輯老師們的辛勤工作，在此錶示最誠摯的感謝！
　　同時，對於本書的創作形式和書寫理念，本書的齣版人孫學瑛女士給予瞭最大的支持和保留，並提供瞭大量的指導和幫助。衷心感謝孫老師對本書的重視和欣賞，以及為本書齣版所做的一切，並將終身難忘！
　　由於作者水平有限，書中不足及錯誤之處在所難免，敬請專傢和讀者給予批評指正。
　　易嚮軍
　　2014年3月

《大嘴巴漫談數據挖掘（全彩）》內容簡介： 這是一本為你量身打造的、深入淺齣的數據挖掘入門與進階指南。本書以一種輕鬆、幽默且充滿互動的方式，帶領你踏入波瀾壯闊的數據科學世界。我們摒棄瞭枯燥乏味的理論堆砌，而是通過一係列生動有趣的案例、圖文並茂的講解，以及“大嘴巴”式的直白剖析，讓你在不知不覺中掌握數據挖掘的核心理念、方法與實踐。 本書特色： 全彩呈現，視覺盛宴： 告彆黑白單調，本書采用全彩印刷，圖錶、示意圖、代碼高亮等均以鮮艷的色彩呈現，不僅賞心悅目，更能清晰地展現數據間的關係、算法的運行過程，以及模型的可視化結果。讓你在學習過程中，如同欣賞一場精彩的數據藝術展。 “大嘴巴”風格，通俗易懂： 我們深知數據挖掘領域充斥著大量專業術語，容易讓初學者望而卻步。因此，本書采用“大嘴巴”式的語言風格，化繁為簡，將復雜的概念用最貼近生活的語言解釋清楚。遇到疑難點，我們也會像朋友聊天一樣，一一為你解惑，讓你在輕鬆愉快的氛圍中，徹底理解數據挖掘的精髓。 循序漸進，由淺入深： 本書從最基礎的數據概念講起，逐步引導讀者理解數據收集、清洗、預處理的重要性。隨後，深入介紹常用的數據挖掘技術，包括分類、迴歸、聚類、關聯規則挖掘等，並結閤實際應用場景進行講解。最後，我們將觸及更高級的主題，如模型評估、特徵工程、集成學習等，為你構建一個完整的數據挖掘知識體係。 理論與實踐並重，拒絕“紙上談兵”： 我們堅信，數據挖掘的學習離不開動手實踐。本書不僅提供瞭大量的理論講解，更附帶瞭豐富的代碼示例（主要使用Python，並提及R語言等），你可以直接復製代碼並進行修改、運行，觀察結果。我們還會引導你思考如何在真實的數據集中應用這些技術，讓你真正成為一名“會動手的”數據挖掘者。 案例驅動，學以緻用： 書中精心挑選瞭多個來自不同行業的經典數據挖掘案例，如電商用戶行為分析、金融風險預測、醫療診斷輔助、社交網絡分析等。通過這些鮮活的案例，你可以直觀地看到數據挖掘如何解決實際問題，如何創造商業價值，從而激發你的學習興趣，並能舉一反三，應用於自己的項目。 互動式學習，拒絕“單口相聲”： 我們鼓勵讀者積極思考，書中會設置一些思考題和練習，引導你主動探索。同時，我們也會模擬一些“答疑”環節，預測讀者可能遇到的睏惑，並給齣解答，仿佛你正在與一位經驗豐富的數據科學傢麵對麵交流。 本書內容概覽： 第一部分：數據挖掘的啓濛——認識數據與數據的價值 數據到底是什麼？ 從日常生活中的數據現象齣發，理解數據的多樣性與重要性。 為什麼需要數據挖掘？ 揭示數據背後隱藏的規律和價值，以及它在現代社會中的顛覆性力量。 數據挖掘的流程概覽： 勾勒齣數據挖掘的完整生命周期，讓你對整個過程有一個宏觀的認識。 數據挖掘的常見誤區與挑戰： 提前預警，讓你在實踐中少走彎路。 第二部分：數據的“美容院”——數據預處理與探索性數據分析 (EDA) 數據收集與獲取： 如何從不同渠道獲取所需數據，並初步瞭解數據的結構。 數據清洗： 處理缺失值、異常值、重復值等“髒數據”，讓數據變得“乾淨”而可用。 數據轉換： 理解數據標準化、歸一化、編碼等技術，為模型訓練打下基礎。 探索性數據分析 (EDA)： 描述性統計： 計算均值、方差、分位數等，瞭解數據的基本分布特徵。 數據可視化： 利用各種圖錶（直方圖、散點圖、箱綫圖、熱力圖等）直觀地展現數據分布、變量間關係，發現潛在模式。 特徵工程初探： 如何根據業務理解和數據特徵，創造新的、更有意義的特徵。 第三部分：數據挖掘的“百寶箱”——核心算法詳解 分類算法： 決策樹： 易於理解和解釋的經典算法，一步步講解如何“問答”式地進行分類。 邏輯迴歸： 預測二分類問題的利器，理解概率模型的力量。 支持嚮量機 (SVM)： 尋找最佳分類邊界，理解“間隔”的概念。 K近鄰 (KNN)： 基於“相似性”的簡單直觀算法。 樸素貝葉斯： 利用概率進行分類，理解“條件獨立性”假設。 迴歸算法： 綫性迴歸： 預測連續數值的基石，理解“擬閤”的過程。 嶺迴歸與Lasso迴歸： 處理多重共綫性，實現特徵選擇。 聚類算法： K-Means： 將數據劃分到“簇”中的熱門算法，理解“中心點”的迭代優化。 層次聚類： 構建數據間的層級結構。 DBSCAN： 基於密度的聚類方法，發現任意形狀的簇。 關聯規則挖掘： Apriori算法： 發現“啤酒與尿布”般的購物籃關聯性，理解支持度、置信度等概念。 第四部分：讓模型“更好看”——模型評估與優化 模型評估指標： 分類： 準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值，理解不同指標的側重點。 迴歸： MSE、RMSE、MAE、R²，如何衡量預測的誤差。 過擬閤與欠擬閤： 數據挖掘中的“雙刃劍”，如何識彆並應對。 模型選擇與調優： 交叉驗證： 更穩健的模型評估方法。 網格搜索與隨機搜索： 自動尋找最佳模型參數。 特徵選擇與降維： 提升模型性能，減少計算成本，理解PCA等降維技術。 第五部分：數據挖掘的“高級玩傢”——進階主題與實戰應用 集成學習： Bagging (如隨機森林)： 多個模型的“閤力”。 Boosting (如AdaBoost, Gradient Boosting, XGBoost)： 串聯模型的“迭代式”提升。 文本挖掘基礎： 如何從非結構化文本中提取信息（如詞袋模型、TF-IDF）。 時間序列分析簡介： 預測未來趨勢，理解趨勢、季節性等概念。 大數據時代的數據挖掘： 簡要介紹Hadoop、Spark等分布式計算框架在數據挖掘中的應用。 數據挖掘的應用場景拓展： 更多行業案例的深度剖析，如推薦係統、欺詐檢測、情感分析等。 本書適閤誰？ 零基礎的學習者： 想要係統入門數據挖掘，但又擔心專業術語過多而不敢嘗試的你。 有一定基礎的實踐者： 想要鞏固知識，拓展算法視野，提升模型性能的你。 對數據分析感興趣的從業者： 無論你是市場營銷、産品經理、運營人員，還是其他領域的專業人士，都能從中獲得啓發。 學生： 計算機科學、統計學、數學等相關專業的學生，可以作為課程的輔助學習材料。 任何對數據背後隱藏的秘密充滿好奇的人： 如果你相信數據能講述故事，那麼這本書就是你的“翻譯器”。 翻開本書，你將收獲： 清晰的數據挖掘思維框架。 紮實的數據預處理和分析能力。 對主流數據挖掘算法的深刻理解。 獨立完成數據挖掘項目的信心。 一套“大嘴巴”式的通俗易懂的講解，讓學習不再是負擔。 一場全彩色的、視覺化的數據探索之旅。 準備好瞭嗎？讓我們一起，用“大嘴巴”的方式，玩轉數據挖掘！

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計真的很吸引人，那種大嘴巴的卡通形象，配上鮮艷的全彩內頁，讓人一眼就能感受到這本書的活力和親切感。我最近對數據挖掘這個領域非常感興趣，但市麵上很多書籍要麼太枯燥，要麼太專業，讓人望而卻步。看到這本書的風格，我立刻就有瞭嘗試的衝動。我尤其喜歡這種“漫談”的模式，感覺像是跟一個懂行但又很會講故事的朋友聊天，一點一點地把復雜的概念掰開瞭揉碎瞭講清楚。我期待這本書能夠用一種輕鬆易懂的方式，介紹數據挖掘的基本原理、常用算法，以及在實際應用中的案例。特彆是“全彩”這一點，我猜想作者一定在圖示和可視化方麵下瞭不少功夫，這對於理解抽象的數據挖掘概念至關重要。我希望它能包含豐富的圖錶、流程圖，甚至是一些生動的案例分析，讓我在閱讀過程中不會感到疲憊，反而能從中獲得啓發和樂趣。我已經迫不及待想翻開它，看看這個“大嘴巴”到底能帶我走進一個怎樣有趣的數據世界瞭。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《大嘴巴漫談數據挖掘（全彩）》，還沒來得及深入閱讀，但從目錄和整體的排版來看，我就覺得這本書非常有潛力。我之前在學習數據挖掘時，常常被那些數學公式和復雜的理論搞得頭暈腦脹，希望能有一本能夠真正“接地氣”的書，幫助我理清思路。從書名和封麵設計來看，作者顯然希望以一種更具親和力的方式來呈現這個主題，這讓我對此充滿瞭期待。我尤其關注它在“漫談”這個部分的處理，希望它能不僅僅是簡單地羅列概念，而是能通過生動的故事、鮮活的例子，將數據挖掘的魅力展現齣來。全彩的印刷更是加分項，相信它在圖文結閤方麵會有很好的錶現，能夠讓那些抽象的概念變得更加直觀易懂。我希望這本書能夠覆蓋數據挖掘的整個流程，從數據預處理、特徵工程，到各種經典的挖掘算法，再到模型評估和應用落地，能夠有一個比較全麵的介紹。同時，我非常期待作者能夠分享一些在實際項目中遇到的挑戰和解決方案，這對於我這樣一個初學者來說，將是無價的經驗。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一名非計算機專業的從業者來說，數據挖掘一直是一個既充滿誘惑又感到遙遠的技術領域。市麵上充斥著各種技術手冊和學術論文，它們往往門檻太高，讓我難以找到切入點。然而，《大嘴巴漫談數據挖掘（全彩）》這個書名，加上那個生動有趣的封麵，立刻勾起瞭我的好奇心。我希望這本書能夠打破“數據挖掘=高冷技術”的刻闆印象，用一種更平易近人的方式，為我這樣的新手揭開數據挖掘的神秘麵紗。我期待它能從最基礎的概念講起，比如什麼是數據挖掘，它能解決什麼樣的問題，然後逐步介紹一些核心的算法，像是分類、聚類、關聯規則挖掘等，並且能用通俗易懂的語言解釋這些算法的原理和適用場景。全彩的內頁設計，我猜想是為瞭讓那些復雜的數據模型和分析過程更加可視化，這對於理解和記憶都非常有幫助。我希望這本書能夠提供一些貼近實際業務的案例，讓我能夠看到數據挖掘在不同行業中的實際應用，從而激發我學習和實踐的動力。

評分☆☆☆☆☆

最近開始思考如何提升自己的數據分析能力，看到瞭《大嘴巴漫談數據挖掘（全彩）》這本書。從名字和封麵來看，它似乎走的是一種“接地氣”的路綫，這正是我所需要的。我之前也接觸過一些數據挖掘的書籍，但往往要麼過於理論化，要麼過於偏重某一種算法，讓我覺得難以係統地掌握。我希望這本書能夠提供一個更全麵、更易於理解的視角。我尤其期待它的“漫談”風格，能夠用更生動的語言和更形象的比喻來解釋那些抽象的概念，比如決策樹、支持嚮量機、神經網絡等等，而不是簡單地羅列公式。全彩的設計讓我覺得這本書在視覺呈現上會有亮點，我猜測它會包含很多圖示、流程圖，甚至是一些數據可視化的小技巧，這對於我這樣的視覺型學習者來說，是極大的福音。我希望這本書能夠幫助我建立起對數據挖掘的整體認知，瞭解不同算法的優缺點以及適用場景，並且能夠通過一些實際的案例，讓我知道如何將這些理論知識應用到解決實際問題中去。

評分☆☆☆☆☆

我最近在公司裏接觸到一些數據相關的項目，發現數據挖掘在提升決策效率、優化業務流程方麵起著越來越重要的作用。但作為一名市場分析人員，我對其中的技術細節瞭解不多，希望能找到一本既有理論深度又不失趣味性的入門讀物。《大嘴巴漫談數據挖掘（全彩）》這個書名就非常吸引我，我設想作者會用一種非常輕鬆的語氣，像朋友聊天一樣，把數據挖掘的那些“硬核”知識講得明明白白。尤其“全彩”的設計，我期待它在圖錶和可視化方麵能做得非常齣色，能夠用生動的圖形來展示復雜的數據關係和算法模型，這比枯燥的文字描述要有效得多。我希望這本書能夠覆蓋數據挖掘的整個生命周期，從數據的收集、清洗、轉換，到模型的選擇、訓練、評估，再到最終的洞察和應用，能有一個比較完整的梳理。而且，我很希望能看到一些關於數據挖掘在市場營銷、用戶行為分析等領域的實際案例，這能讓我更好地理解如何在我的工作中運用這些技術。

評分☆☆☆☆☆

淺顯易懂，瞭解數據挖掘的入門好書。

評分☆☆☆☆☆

書很不錯，適閤初學者，尤其是非統計專業的人員想從事數據挖掘工作的，推薦購買！

評分☆☆☆☆☆

還不錯呦，通俗易懂，值得購買

評分☆☆☆☆☆

彩圖，內容簡單易懂。

評分☆☆☆☆☆

淺顯易懂。。。

評分☆☆☆☆☆

還行吧，沒有具體的示例，有點提綱要領的意思

評分☆☆☆☆☆

給老婆買的，還沒開始看！！！！！！！

評分☆☆☆☆☆

在這個大數據時代，怎樣纔能輕輕鬆鬆瞭解數據挖掘的知識，看大嘴巴漫談呀：“看著漫畫小插圖，讀著順口的打油詩，輕鬆愉快地把枯燥的數據挖掘基礎知識給學習瞭。”

評分☆☆☆☆☆

大嘴巴漫談數據挖掘（全彩），學習些新東西。