数据挖掘与预测分析（第2版）/大数据应用与技术丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Daniel T.Larose，Chantal D.Larose 著

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• 数据挖掘
• 预测分析
• 大数据
• 机器学习
• 统计学习
• 数据分析
• 商业智能
• Python
• R语言
• 数据科学

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302459873

版次：2

商品编码：12145574

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-03-01

用纸：胶版纸

页数：725

字数：1144000

正文语种：中文

编辑推荐

　　本书提出的方法和技术全面、深入，几乎涵盖了当前应用中常见的各类挖掘与分析方法。对方法的介绍从概念、算法、评价等部分着手，深入浅出地加以介绍。在介绍方法的章节中增加了R语言开发园地，帮助读者利用R语言开展实际设计和开发工作，获得章节中涉及内容的结果，便于读者掌握所学内容。

内容简介

　　通过做数据分析学习数据分析
　　《数据挖掘与预测分析(第2版)》提供了从数据准备到探索性数据分析、数据建模及模型评估等整个数据分析过程的内容。《数据挖掘与预测分析(第2版)》不仅提供了理解软件底层算法的“白盒”方法，而且提供了能够使读者利用现实世界数据集开展数据挖掘与预测分析的应用方法。
　　第2版的新内容：
　　● 添加了500多页的新内容，包括20个新章节，例如，数据建模准备、成本-效益分析、缺失数据填充、聚类优劣度量以及细分模型等。
　　● 针对前沿主题的新章节，例如，多元分类模型、BIRCH聚类、集成学习(bagging及boosting)、模型投票与趋向平均等。
　　● 每章节后均附有R语言开发园地，读者可以获得完成书中分析所需的R语言源代码，以及通过R代码生成的图、表和结果。
　　● 书中的附录为那些对统计基础生疏的读者提供了了解基本概念的材料。
　　● 超过750个章节练习，使读者能够自己测试对所学知识的掌握程度，并着手开展数据挖掘与预测分析工作。
　　《数据挖掘与预测分析(第2版)》将对数据分析人员、数据库分析人员以及CIO具有极大的吸引力，通过学习将使他们知道何种类型的分析将会增加其投资回报。

作者简介

　　Daniel T. Larose博士，美国中康涅狄格州立大学数学科学教授，数据挖掘项目负责人。出版与数据挖掘、Web挖掘和统计理论等相关论著多本。他也是《微软》、《福布斯》杂志以及《经济学人》杂志等数据挖掘与统计分析领域的顾问。

　　Chantal D. Larose是美国康涅狄格大学的在读博士。其研究领域包括缺失数据填补以及基于模型的聚类等。她已获得美国新帕尔兹纽约州立大学商学院决策科学领域助理教授的职位。

内页插图

目录

第Ⅰ部分 数据准备
第1章 数据挖掘与预测分析概述 3
1.1 什么是数据挖掘和预测分析 3
1.2 需求：数据挖掘技术人员 4
1.3 数据挖掘离不开人的参与 5
1.4 跨行业数据挖掘标准过程：
CRISP-DM 6
1.5 数据挖掘的谬误 8
1.6 数据挖掘能够完成的任务 9
1.6.1 描述 9
1.6.2 评估 10
1.6.3 预测 11
1.6.4 分类 11
1.6.5 聚类 13
1.6.6 关联 14
R语言开发园地 15
R参考文献 16
练习 16
第2章 数据预处理 17
2.1 需要预处理数据的原因 17
2.2 数据清理 18
2.3 处理缺失数据 19
2.4 识别错误分类 22
2.5 识别离群值的图形方法 22
2.6 中心和散布度量 24
2.7 数据变换 26
2.8 min-max规范化 26
2.9 Z-score标准化 27
2.10 小数定标规范化 28
2.11 变换为正态数据 28
2.12 识别离群值的数值方法 34
2.13 标志变量 35
2.14 将分类变量转换为数值变量 35
2.15 数值变量分箱 36
2.16 对分类变量重新划分类别 37
2.17 添加索引字段 37
2.18 删除无用变量 38
2.19 可能不应该删除的变量 38
2.20 删除重复记录 39
2.21 ID字段简述 39
R语言开发园地 39
R参考文献 45
练习 45
第3章 探索性数据分析 49
3.1 假设检验与探索性数据分析 49
3.2 了解数据集 49
3.3 探索分类变量 52
3.4 探索数值变量 58
3.5 探索多元关系 62
3.6 选择感兴趣的数据子集作进一步研究 64
3.7 使用EDA发现异常字段 64
3.8 基于预测值分级 65
3.9 派生新变量：标志变量 67
3.10 派生新变量：数值变量 69
3.11 使用EDA探测相关联的预测
变量 70
3.12 EDA概述 73
R语言开发园地 73
R参考文献 80
练习 80
第4章 降维方法 83
4.1 数据挖掘中降维的必要性 83
4.2 主成分分析 84
4.3 将主成分分析应用于房屋
数据集 87
4.4 应提取多少个主成分 91
4.4.1 特征值标准 91
4.4.2 解释变异的比例标准 92
4.4.3 *小共性标准 92
4.4.4 坡度图标准 92
4.5 主成分描述 94
4.6 共性 96
4.7 主成分验证 97
4.8 因子分析法 98
4.9 因子分析法在成年人数据集中的
应用 99
4.10 因子旋转 101
4.11 用户自定义合成 104
4.12 用户自定义合成的示例 105
R语言开发园地 106
R参考文献 110
练习 111
第Ⅱ部分 统计分析
第5章 单变量统计分析 117
5.1 数据知识发现中的数据挖掘
任务 117
5.2 用于估计和预测的统计方法 117
5.3 统计推理 118
5.4 我们对评估的确信程度如何 119
5.5 均值的置信区间估计 120
5.6 如何减少误差范围 121
5.7 比例的置信区间估计 122
5.8 均值的假设检验 123
5.9 拒绝零假设的证据力度的
评估 125
5.10 使用置信区间执行假设检验 126
5.11 比例的假设检验 127
R语言开发园地 128
R参考文献 129
练习 129
第6章 多元统计 133
6.1 描述均值差异的两样例t-检验
方法 133
6.2 判断总体差异的两样例
Z-检验 134
6.3 比例均匀性的测试 135
6.4 多元数据拟合情况的
卡方检验 137
6.5 方差分析 138
R语言开发园地 141
R参考文献 143
练习 143
第7章 数据建模准备 145
7.1 有监督学习与无监督学习 145
7.2 统计方法与数据挖掘方法 146
7.3 交叉验证 146
7.4 过度拟合 147
7.5 偏差-方差权衡 148
7.6 平衡训练数据集 150
7.7 建立基线性能 151
R语言开发园地 152
R参考文献 153
练习 153
第8章 简单线性回归 155
8.1 简单线性回归示例 155
8.2 外推的危险 161
8.3 回归有用吗？系数的确定 162
8.4 估计标准误差 166
8.5 相关系数r 167
8.6 简单线性回归的方差分析表 169
8.7 离群点、高杠杆率点与有影响
的观察点 170
8.8 回归方程概括 178
8.9 回归假设验证 179
8.10 回归推理 184
8.11 x与y之间关系的t-检验 185
8.12 回归直线斜率的置信区间 187
8.13 相关系数ρ的置信区间 188
8.14 给定均值的置信区间 190
8.15 给定随机选择值的预测区间 191
8.16 获得线性特性的变换 194
8.17 博克斯-考克斯变换 199
R语言开发园地 199
R参考文献 205
练习 205
第9章 多元回归与模型构建 213
9.1 多元回归示例 213
9.2 总体多元回归方程 218
9.3 多元回归推理 219
练习 380
第14章 朴素贝叶斯与贝叶斯网络 385
14.1 贝叶斯方法 385
14.2 *大后验(MAP)分类 387
14.3 后验概率比 391
14.4 数据平衡 393
14.5 朴素贝叶斯分类 394
14.6 解释对数后验概率比 397
14.7 零单元问题 398
14.8 朴素贝叶斯分类中的数值型
预测变量 399
14.9 WEKA：使用朴素贝叶斯开展
分析 402
14.10 贝叶斯信念网络 406
14.11 衣物购买示例 407
14.12 利用贝叶斯网络发现概率 409
R语言开发园地 413
R参考文献 417
练习 417
第15章 模型评估技术 421
15.1 用于描述任务的模型评估
技术 421
15.2 用于评估和预测任务的模型
评估技术 422
15.3 用于分类任务的模型评估
方法 423
15.4 准确率和总误差率 425
15.5 灵敏性和特效性 426
15.6 假正类率和假负类率 427
15.7 真正类、真负类、假正类、
假负类的比例 427
15.8 通过误分类成本调整来反映
现实关注点 429
15.9 决策成本/效益分析 430
15.10 提升图表和增益图表 431
15.11 整合模型评估与模型建立 434
15.12 结果融合：应用一系列
模型 435
R语言开发园地 436
R参考文献 436
练习 437
第16章 基于数据驱动成本的
成本-效益分析 439
16.1 在行调整条件下的决策
不变性 439
16.2 正分类标准 440
16.3 正分类标准的示范 442
16.4 构建成本矩阵 444
16.5 在缩放条件下的决策不变性 445
参考文献 556
练习 557
第Ⅴ部分 关联规则
第23章 关联规则 561
23.1 亲和度分析与购物篮分析 561
23.2 支持度、可信度、频繁项集和
先验属性 564
23.3 先验算法工作原理(第1部
分)—— 建立频繁项集 565
23.4 先验算法工作原理(第2部
分)—— 建立关联规则 566
23.5 从标志数据扩展到分类数据 569
23.6 信息理论方法：广义规则推理
方法 570
23.7 关联规则不易做好 571
23.8 度量关联规则可用性的方法 573
23.9 关联规则是监督学习还是
无监督学习 574
23.10 局部模式与全局模型 574
R语言开发园地 575
R参考文献 575
练习 576
第Ⅵ部分 增强模型性能
第24章 细分模型 581
24.1 细分建模过程 581
24.2 利用EDA识别分段的细分
建模 583
24.3 利用聚类方法识别分段的
细分建模 585
R语言开发园地 589
R参考文献 591
练习 591
第25章 集成方法：bagging和
boosting 593
25.1 使用集成分类模型的理由 593
25.2 偏差、方差与噪声 594
25.3 适合采用bagging的场合 595
25.4 bagging 596
25.5 boosting 599
25.6 使用IBM/SPSS建模器应用
bagging和boosting 602
参考文献 603
R语言开发园地 604
R参考文献 605
练习 606
第26章 模型投票与趋向平均 609
26.1 简单模型投票 609
26.2 其他投票方法 610
26.3 模型投票过程 611
26.4 模型投票的应用 612
26.5 什么是趋向平均 616
26.6 趋向平均过程 616
26.7 趋向平均的应用 618
R语言开发园地 619
R参考文献 621
练习 622
第Ⅶ部分 更多主题
第27章 遗传算法 627
27.1 遗传算法简介 627
27.2 基因算法的基本框架 628
27.3 遗传算法的简单示例 629
27.3.1 第1次迭代 629
27.3.2 第2次迭代 631
27.4 改进及增强：选择 631
27.5 改进及增强：交叉 633
27.5.1 多点交叉 633
27.5.2 通用交叉 634
27.6 实值变量的遗传算法 634
27.6.1 单一算术交叉 635
27.6.2 简单算术交叉 635
27.6.3 完全算术交叉 635
27.6.4 离散交叉 635
27.6.5 正态分布突变 635
27.7 利用遗传算法训练神经元
网络 636
27.8 WEKA：使用遗传算法进行
分析 640
R语言开发园地 646
R参考文献 647
练习 647
第28章 缺失数据的填充 649
28.1 缺失数据填充的必要性 649
28.2 缺失数据填充：连续型变量 650
28.3 填充的标准误差 653
28.4 缺失值填充：范畴型变量 653
28.5 缺失的处理模式 654
参考文献 655
R语言开发园地 655
R参考文献 657
练习 658
第Ⅷ部分 案例研究：对直邮营
销的响应预测
第29章 案例研究，第1部分：业务
理解、数据预处理和探索性
数据分析 661
29.1 数据挖掘的跨行业标准 661
29.2 业务理解阶段 662
29.3 数据理解阶段，*部分：
熟悉数据集 663
29.4 数据准备阶段 667
29.4.1 消费金额为负值的情况 667
29.4.2 实现正态性或对称性的
转换 669
29.4.3 标准化 671
29.4.4 派生新变量 671
29.5 数据理解阶段，第二部分：
探索性数据分析 674
29.5.1 探索预测因子和响应之间
的关系 674
29.5.2 研究预测因子间的相关性
结构 679
29.5.3 逆转换对于解释的
重要性 682
第30章 案例研究，第2部分：聚类与
主成分分析 685
30.1 数据划分 685
30.2 制定主成分 686
30.3 验证主成分 689
30.4 主成分概括 691
30.5 利用BIRCH聚类算法选择*优
聚类数 694
30.6 利用k均值聚类算法选择*优
聚类数 695
30.7 k-均值聚类应用 696
30.8 验证聚类 697
30.9 聚类概括 698
第31章 案例研究，第3部分：建模与
评估性能和可解释性 699
31.1 选择性能*佳模型，还是既要
性能又要可解释性 699
31.2 建模与评估概述 700
31.3 利用数据驱动开销开展损益
分析 700
31.4 输入到模型中的变量 702
31.5 建立基线模型性能 703
31.6 利用误分类开销的模型 704
31.7 需要用代理调整误分类开销
的模型 705
31.8 采用投票和趋向平均方法
合并模型 706
31.9 对利润*佳模型的解释 707
第32章 案例研究，第4部分：高性能
建模与评估 709
32.1 输入到模型中的变量 709
32.2 使用误分类开销的模型 710
32.3 需要作为误分类开销代理
调整的模型 710
32.4 使用投票和趋向平均的合并
模型 711
32.5 经验总结 713
32.6 总结 713
附录A 数据汇总与可视化 715

前言/序言

　　什么是数据挖掘？什么是预测分析
　　数据挖掘是从大型数据集合中发现有用的模式和趋势的过程。
　　预测分析是从大型数据集合中抽取信息以便对未来的情况做出预测和估计的过程。
　　由Daniel Larose 和 Chantal Larose合著的《数据挖掘与预测分析(第2版)》一书能够确保读者成为这一前沿且大有前途的领域的专家。
　　为什么需要本书
　　根据MarketsandMarkets研究公司的调查，从2013年～2018年，全球大数据市场有望以每年26%的速度增长，将从2013年的148.7亿美元增加到2018年的463.4亿美元 。世界范围内的公司和团体正在学习如何应用数据挖掘和预测分析以增加利润。尚未应用数据挖掘和预测分析的公司将会在21世纪经济的全球竞争中落伍。
　　在大多数领域中，人类都被数据所淹没。遗憾的是，这些花费庞大成本收集得到的数据多数都被遗弃在数据仓库中。问题是，缺乏足够的、受过良好训练的、具备将这些数据转换为人类需要的知识并就此将分类树转换为智慧的分析人员。这也是编写本书的目的所在。
　　McKinsey Global Institute报告指出 ：
　　公司在利用大数据的技能需求方面将会存在人才短缺现象。从大数据中获取价值的制约主要体现在缺乏必要的人才，特别是缺乏那些掌握统计和机器学习专门知识的人才，缺乏能够使用从大数据中获取的见识来运营公司的管理人员和分析人员。我们认为对大数据世界开展分析工作的职位比目前能够提供的缺少大约140 000～190 000个。此外，我们认为在美国额外还将需要150万位能够提出正确问题并能够有效利用大数据分析结果的管理和分析人员。
　　本书试图帮助解决数据分析人员短缺的问题。
　　数据挖掘得到越来越广泛的应用，因为它有助于增强公司从其已有的数据集合中发现有利的模式和趋势的能力。公司和团体花费了大量的金钱，收集到海量的数据，但是未能很好地利用隐藏在其数据仓库中的有价值的和可操作的信息。然而，随着数据挖掘实践变得越来越广泛，无法应用这些技术的公司将存在落后于市场的危险，将逐渐失去市场份额，因为他们的竞争对手都在使用数据挖掘，从而赢得竞争优势。
　　谁将从本书获益
　　《数据挖掘和预测分析(第2版)》一书通过逐步动手解决现实世界的现实问题，介绍了当前广泛运用于现实世界数据集合中的数据挖掘技术，这一方式将吸引管理人员、首席信息官、首席执行官、首席财务官、数据分析人员、数据库分析人员以及其他需要了解*新方法以提高投资回报率的群体的注意。
　　利用《数据挖掘与预测分析(第2版)》，你将学习什么类型的分析能够从数据中发现*有益的知识，同时避免进入可能会导致公司投入大量资金而不能带来相应利益的误区。你将通过真正实践数据挖掘和预测分析来学习数据挖掘和预测分析。
　　危险！数据挖掘容易被搞砸
　　能够开展数据挖掘工作的新的现有软件平台不断涌现，这将带来新的危险。这些应用处理数据非常方便，强大的数据挖掘算法以黑盒方式嵌入到软件中，导致滥用情况出现的比例更高，从而带来巨大的危险。
　　简言之，数据挖掘工作不容易做好。将强大的模型应用于海量数据时，一知半解特别危险。例如，对未经过预处理的数据开展分析工作可能会得出错误的结论，或者对数据集采用不适当的分析方法，又或者模型构建基于完全不正确或似是而非的假设之上。如果进行了部署，分析中存在的这些错误可能会让你付出昂贵的代价。《数据挖掘与预测分析(第2版)》一书有助于使你成为一名能够避免进入这些昂贵陷阱的精明的分析人员。
　　“白盒”方法
　　了解基本算法和模型结构
　　数据挖掘和预测分析出现问题的症结在于盲目采用“黑盒”方法，避免代价昂贵错误的*佳方法是转而采用“白盒”方法，白盒方法强调要求对软件中基本算法和统计模型结构的了解。
　　《数据挖掘与预测分析(第2版)》通过如下方式应用白盒方法：
　　● 明确地揭示为什么需要运用某一特定方法或算法。
　　● 让读者了解某个算法或方法是如何工作的，采用实例(小型数据集)解释，以便读者逐步了解其中的逻辑关系，从而以白盒方法了解方法或算法的内部工作模式。
　　● 提供将方法应用于大型、现实世界数据集的实例。
　　● 通过练习测试读者对概念和算法的理解程度。
　　● 为读者提供将数据挖掘应用于大型数据集的经验。
　　算法概览
　　《数据挖掘与预测分析(第2版)》将利用小型数据集，指引读者学习各种算法的操作和细微差异，让读者真正理解算法的内部工作情况。例如，在第21章中，我们将逐步利用小型数据库，应用BIRCH聚类算法(BIRCH是层次聚类的一种方法)学习平衡迭代消减和聚类，精确地展示BIRCH如何针对数据集选择优化的聚类解决方法。正如我们所知，此类演示是本书针对BIRCH算法的独特方法。同样，在第27章中，我们将通过使用选择、交叉和变异操作算子，针对小型数据集逐步发现优化解决方案，以便读者能够更好地理解所涉及的过程。
　　将算法和模型应用到大型数据库
　　《数据挖掘与预测分析(第2版)》提供了大量将数据分析方法应用于大型数据库的示例。例如，第9章通过利用实际数据库，解析营养等级与谷物含量之间的关系。在第4章中，我们将主成分分析应用于实际的加利福尼亚州的人口普查数据中。所有数据集均可从本书网站www.dataminingconsultant.com中获得。
　　章节练习：检查并确认读者是否了解了本章内容
　　《数据挖掘与预测分析(第2版)》一书的各章中包含大约750个练习，有助于读者了解自己对各章提供材料的理解程度，并从中体验与数字和数据打交道的乐趣。这些练习包含概念辨析类型的练习，可帮助读者进一步梳理清楚数据挖掘中某些更具有挑战性的概念；利用数据开展工作的练习，帮助读者将特定数据挖掘算法应用到小型数据集中，从而能够逐步实现较好的解决方案。例如，在第14章中，我们要求读者通过该章提供的数据集获得*大后验分类。
　　动手实践：通过实际编写数据挖掘算法学习数据挖掘
　　本书大多数章节为读者提供了动手实践分析问题，为读者提供了运用新学的数据挖掘专业知识，解决大型数据集实际问题的方法。许多人都喜欢边学边做，而《数据挖掘与预测分析(第2版)》为读者提供了一个边学边做的框架。例如，在第13章中，读者将采用实际的信用卡审批分类数据集，构建自己的*佳logistic回归模型，尽可能利用从该章中学习到的方法，提供对模型强大的、可解释的支持，包括对获取的变量及标识变量的解释。
　　令人兴奋的新主题
　　《数据挖掘与预测分析(第2版)》一书还提供大量令人兴奋的新主题，主要包括：
　　● 通过利用数据驱动的误分类开销实现成本-效益分析
　　● 独立或多元分类模型的成本-效益分析
　　● 分类模型的图形化评估方法
　　● BIRCH聚类
　　● 分段模型
　　● 集成方法：bagging和boosting方法
　　● 模型投票与趋向平均
　　● 缺失数据的填补方法
　　R语言开发园地
　　R语言是一种探索及分析数据集的功能强大的开源语言。使用R语言的分析人员可以利用大量免费的程序包、例程和图形用户界面来解决大多数数据分析问题。本书大多数章节中都为读者提供R语言开发园地，用R语言获得章节中涉及内容的结果，以及部分输出的截图。
　　附录：数据汇总与可视化
　　一些读者可能不大容易理解某些统计和图形化概念，这些概念通常会在统计课程中学习。《数据挖掘与预测分析(第2版)》一书提供了介绍常见概念和术语的附录，为读者更好地理解本书的相关材料奠定基础。
　　案例研究：分析方法汇总
　　《数据挖掘与预测分析(第2版)》*后提供了详细的案例研究。通过对案例的研究，读者能够了解怎样将自己从书中学习到的方法融会贯通，以建立可操作的、有益的解决方案。详细的案例研究包括在以下4章中：
　　● 第29章 案例研究，第1部分：业务理解、数据预处理和探索性数据分析。
　　● 第30章 案例研究，第2部分：聚类与主成分分析。
　　● 第31章 案例研究，第3部分：建模与评估性能和可解释性。
　　● 第32章 案例研究，第4部分：高性能建模与评估
　　案例研究中包含大量图形、探索数据分析、预测模型、客户分析，并提供针对不同用户需求的解决方案。采用定制的数据驱动成本效益表的模型评估方法，反映分类误差的真正开销，而不是采用常见的诸如总体误差率等评估方法。因此，分析人员能够使用每位客户接触的开销对模型进行比较工作，给予接触客户的数量，预测模型能够实现多少利润。
　　本书组织结构
　　《数据挖掘与预测分析(第2版)》一书的组织结构有助于读者直接发现相关的逻辑。共设32章，包含8个主要部分：
　　● 第Ⅰ部分是数据准备，包含有关数据预处理、探索性数据分析、降维方法等章节。
　　● 第Ⅱ部分是统计分析，提供开展数据分析工作常见的经典统计方法，包括单变量统计分析及多元变量统计分析、简单及多元线性回归方法、为构建模型准备数据、模型构建等章节。
　　● 第Ⅲ部分是分类，包含9章，是本书涉及内容*多的部分：其中包含k-*近邻算法、决策树、神经元网络、logistic回归、朴素贝叶斯与贝叶斯网络、模型评估技术、基于数据驱动成本的成本-效益分析、二元及k元分类模型、分类模型的图形化评估等。
　　● 第Ⅳ部分是聚类，包含层次聚类和k-均值聚类、Kohonen网络、BIRCH聚类、度量簇的优劣等。
　　● 第Ⅴ部分是关联规则，本部分仅包含一章内容，涵盖A Priori关联规则以及广义规则归纳。
　　● 第Ⅵ部分是模型性能强化，提供细分模型、集成方法：bagging和boosting、模型投票与趋向平均等章节。
　　● 第Ⅶ部分介绍针对预测建模的其他方法，包括缺失数据填补以及遗传算法等。
　　● 第Ⅷ部分是案例研究：针对直邮市场的预测响应，包括4章，给出如何从直邮市场营销活动中获取*大利润的完整案例分析方法。
　　软件
　　本书使用的软件包括：
　　● IBP SPSS Modeler数据挖掘软件套件
　　● R开放源代码统计分析软件
　　● SAS Enterprise Miner
　　● SAS统计分析软件
　　● Minitab统计分析软件
　　● Weka开放源代码数据挖掘软件
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《数据挖掘与预测分析（第2版）/大数据应用与技术丛书》图书简介 引言 在当今这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、优化流程、创造价值的核心要素。海量数据的涌现，为我们提供了前所未有的洞察能力，但也带来了挑战：如何从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的信息，如何利用这些信息进行准确的预测，从而在激烈的市场竞争中占据优势？《数据挖掘与预测分析（第2版）》正是在这样的背景下应运而生，作为“大数据应用与技术丛书”的重要组成部分，它不仅是一本理论知识的汇集，更是一本实践操作的指南，旨在为读者揭示数据背后隐藏的规律，赋予数据预测未来的力量。 本书第二版在第一版的基础上，进行了全面的更新与升华，紧跟大数据技术发展的最新潮流，深入阐释了数据挖掘与预测分析领域的核心概念、关键技术与实际应用。它面向的对象广泛，无论是对数据科学充满好奇的初学者，还是希望深化理解和掌握新技术的专业人士，亦或是希望利用数据提升业务表现的管理决策者，都能从中受益。本书的目标是帮助读者建立起一套完整的知识体系，掌握从数据采集、清洗、预处理到建模、评估、部署的全流程方法论，并最终将其应用于解决现实世界中的各种复杂问题。 核心内容概述 本书的核心内容聚焦于数据挖掘和预测分析两大领域，并系统地介绍了大数据应用中的关键技术。 第一部分：数据挖掘基础与方法论 数据挖掘是发现隐藏在海量数据中规律和知识的过程。本部分将带领读者系统地了解数据挖掘的定义、目标、流程以及各种核心方法。 数据挖掘概述与价值： 深入探讨数据挖掘的本质，阐释其在不同行业中的应用价值，例如提升客户满意度、优化运营效率、发现潜在市场机会、风险控制等。通过生动的案例，说明数据挖掘如何将原始数据转化为可执行的洞察。 数据预处理： 现实世界中的数据往往是“脏”的，包含缺失值、噪声、异常值，格式也不统一。本部分将详细讲解数据预处理的各个环节，包括数据清洗（处理缺失值、异常值、噪声）、数据集成（合并来自不同数据源的数据）、数据变换（归一化、标准化、离散化）以及数据规约（特征选择、特征提取、降维）。这些步骤是构建有效数据挖掘模型的基石，将直接影响模型的性能和结果的可靠性。 关联规则挖掘： 学习如何发现数据项之间的有趣关联，例如“购买尿布的顾客也倾向于购买啤酒”。本部分将介绍Apriori算法、FP-Growth算法等经典关联规则挖掘算法，以及支持度、置信度、提升度等评价指标，并探讨其在购物篮分析、推荐系统等方面的应用。 分类与预测： 分类是根据已知类别的样本对新样本进行类别划分。本部分将详细介绍多种经典的分类算法，包括： 决策树： 讲解ID3、C4.5、CART等算法，以及树剪枝技术，使其能够生成简洁且泛化能力强的模型。 贝叶斯分类器： 介绍朴素贝叶斯算法，理解其基于概率的分类思想，以及在文本分类、垃圾邮件过滤等领域的应用。 支持向量机（SVM）： 深入讲解SVM的原理，包括最大间隔超平面、核函数技巧，使其能够处理非线性可分问题，并在图像识别、文本分类等领域发挥重要作用。 K近邻（KNN）： 阐述基于距离的分类思想，讨论不同距离度量的选择以及K值的确定。 集成学习： 介绍Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、Gradient Boosting）等集成学习方法，展示如何通过组合多个弱学习器来构建更强大、更鲁棒的模型。 聚类分析： 聚类是将相似的对象分组，使同一组内的对象相似度高，不同组内的对象相似度低。本部分将介绍： 划分聚类： 详细讲解K-Means算法，包括其迭代过程、质心更新以及如何选择合适的K值。 层次聚类： 介绍凝聚型和分裂型层次聚类方法，以及如何构建和可视化聚类树。 基于密度的聚类： 讲解DBSCAN算法，使其能够发现任意形状的簇，并对噪声点具有鲁棒性。 聚类评估： 讨论外部评估指标（如ARI、NMI）和内部评估指标（如轮廓系数），以及如何客观评价聚类结果的质量。 异常检测： 识别与大多数数据显著不同的数据点，这对于欺诈检测、网络入侵检测、工业故障诊断等至关重要。本部分将介绍基于统计学、基于密度、基于距离以及基于机器学习的异常检测方法。 第二部分：预测分析及其应用 预测分析利用历史数据来预测未来的趋势和结果，是数据挖掘的直接应用。本部分将侧重于各种预测模型及其在商业和科学领域中的应用。 回归分析： 预测连续数值型变量。本部分将深入探讨： 线性回归： 介绍简单线性回归和多元线性回归，理解模型的假设、参数估计（最小二乘法）以及模型评估（R²、MSE、RMSE）。 岭回归与Lasso回归： 讲解正则化技术如何处理多重共线性问题，并进行特征选择。 非线性回归： 介绍多项式回归、样条回归等，以捕捉更复杂的变量关系。 时间序列分析： 分析随时间变化的数据，以识别趋势、季节性、周期性，并进行未来值的预测。本部分将介绍： 平稳性、自相关性与偏自相关性： 理解时间序列数据的基本性质。 ARIMA模型： 讲解自回归（AR）、滑动平均（MA）、差分（I）等构成要素，以及模型识别、参数估计和模型检验的流程。 指数平滑法： 介绍简单指数平滑、霍尔特线性趋势模型、霍尔特-温特斯季节性模型等。 状态空间模型与卡尔曼滤波： 引入更高级的时间序列建模方法。 文本挖掘与自然语言处理（NLP）基础： 学习如何从非结构化的文本数据中提取信息和洞察。本部分将介绍： 文本预处理： 分词、词性标注、去除停用词、词干提取/词形还原。 文本表示： One-hot编码、词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（词频-逆文档频率）、词嵌入（Word Embeddings，如Word2Vec、GloVe、FastText）。 情感分析： 预测文本表达的情感倾向（正面、负面、中性）。 主题建模： 如LDA（Latent Dirichlet Allocation），发现文本集合中的隐藏主题。 文本分类与信息抽取。 序列模式挖掘： 发现数据序列中具有较高频率的子序列。例如，在用户浏览行为数据中，发现用户经常遵循的浏览路径。 深度学习在数据挖掘与预测分析中的应用： 随着深度学习的飞速发展，其在处理复杂数据和解决高度非线性问题上展现出巨大潜力。本部分将介绍： 神经网络基础： 感知机、多层感知机、激活函数。 卷积神经网络（CNN）： 在图像和序列数据上的应用。 循环神经网络（RNN）及变体（LSTM, GRU）： 在处理时序数据和自然语言处理中的应用。 深度学习模型在推荐系统、图像识别、自然语言理解等领域的最新进展。 第三部分：大数据应用与技术丛书的视角 本书作为“大数据应用与技术丛书”的一部分，自然而然地融入了大数据时代的特有挑战与机遇。 大数据特点（5V）： Volume（体量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）、Value（价值）、Veracity（真实性）的分析，理解这些特点对数据挖掘和预测分析提出的新要求。 大数据处理技术： 简要介绍Hadoop生态系统（HDFS, MapReduce, YARN）、Spark（RDD, DataFrame, Spark SQL, MLlib）等分布式计算框架，以及NoSQL数据库（如HBase, Cassandra）在存储和处理海量数据方面的作用。 云计算平台： 讨论AWS, Azure, GCP等云服务平台如何提供强大的计算和存储资源，支持大规模数据挖掘和预测分析任务。 数据科学工作流与工具： 介绍Python（NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch）、R等主流数据科学编程语言及其生态系统，以及Jupyter Notebook等交互式开发环境。 模型部署与监控： 学习如何将训练好的模型部署到生产环境中，并进行持续的性能监控和模型更新，以适应数据变化和业务需求。 数据伦理与隐私保护： 在利用数据的同时，强调数据安全、隐私保护和负责任的数据使用原则。 本书特色与价值 《数据挖掘与预测分析（第2版）》具备以下显著特色，使其成为一本高质量的参考书籍： 体系化与全面性： 覆盖了从基础概念到高级算法，从理论原理到实际应用的完整知识体系，为读者构建了一个扎实的数据科学基础。 理论与实践并重： 不仅深入剖析各类算法的数学原理和逻辑，还结合丰富的示例和代码片段（将以Python为主，并考虑R语言的支持），帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。 紧跟技术前沿： 第二版充分吸收了近年来大数据技术、机器学习和深度学习领域的最新发展，确保内容的时效性和前瞻性。 面向广泛读者： 语言通俗易懂，但又不失深度，适合不同背景的读者，从初学者到经验丰富的从业者都能找到适合自己的内容。 解决实际问题导向： 强调数据挖掘和预测分析在解决现实世界问题中的实际应用，通过案例分析展示技术如何赋能业务增长和科学研究。 “大数据应用与技术丛书”的组成部分： 与丛书中其他书籍形成联动，共同构建大数据领域的知识图谱，为读者提供更广阔的视野。 结语 在这个数据驱动的时代，掌握数据挖掘和预测分析的能力，意味着拥有了洞察未来、把握先机的关键能力。《数据挖掘与预测分析（第2版）》将是您踏上数据科学之旅，或者在现有领域深耕探索的得力助手。通过本书的学习，您将能够更自信地驾驭海量数据，从中发掘宝贵的价值，并将其转化为驱动创新与增长的强大动力。本书期待与您一起，解锁数据蕴藏的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

最近有幸通读了这本《数据挖掘与预测分析（第2版）/大数据应用与技术丛书》，整体感受颇为深刻。首先，从章节的编排和内容的深度来看，作者显然是下了相当一番功夫。书中对于数据挖掘的各个核心算法，无论是传统的决策树、支持向量机，还是更现代的集成学习方法，都进行了较为细致的阐述。我尤其欣赏的是，书中不仅仅是罗列公式和算法，而是试图从概念的源头讲起，并结合大量的实例来辅助理解。例如，在讲解聚类算法时，作者没有直接给出K-Means的步骤，而是先从“物以类聚”的直观概念出发，逐步引导读者理解聚类的目的和基本思想，然后再引入具体的算法实现。这种循序渐进的教学方式，对于初学者来说无疑是极大的福音，能够帮助他们建立起扎实的理论基础，而不是停留在“知其然，不知其所以然”的层面。此外，书中对于数据预处理的各个环节，如缺失值处理、异常值检测、特征选择等，也给予了充分的关注，这在很多同类书籍中是相对欠缺的。数据预处理往往是数据挖掘过程中最耗时但又至关重要的一步，本书在这方面的详细论述，极大地提升了其作为一本实操性教材的价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书最令我赞赏的一点在于其理论与实践的完美结合。在探讨了诸如分类、回归、关联规则等核心数据挖掘技术之后，作者并没有止步于此，而是巧妙地将其与实际应用场景紧密联系起来。书中大量的案例研究，涵盖了金融风控、市场营销、医疗健康等多个领域，展示了如何运用书中所学的知识解决现实世界中的复杂问题。我印象最深的是关于客户流失预测的章节，作者不仅介绍了常用的预测模型（如逻辑回归、随机森林），还详细讲解了如何从客户行为数据中提取有意义的特征，如何评估模型的准确性和鲁棒性，以及如何在业务层面解读模型的输出结果，并提出可行的改进建议。这种“从数据到洞察，从洞察到行动”的完整流程，为我提供了一个清晰的分析框架。此外，书中还穿插了对一些新兴技术（如深度学习在特定场景下的应用）的介绍，虽然篇幅不长，但足以引发读者对未来发展趋势的思考。总的来说，这本书不仅教授了“做什么”，更重要的是教会了“如何做”以及“为什么这样做”，这对于希望将数据挖掘技术落地应用的读者来说，无疑是一笔宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

从一名普通读者的角度来看，这本书的价值体现在其极强的可读性和启发性。即便对于非技术背景的读者，书中也尽可能地用通俗易懂的语言解释复杂的概念。图文并茂的讲解方式，大量的图表和代码示例，使得学习过程充满趣味性，也大大降低了理解门槛。我发现自己能够相对轻松地掌握书中介绍的各种算法原理，并通过实际操作加深理解。特别值得一提的是，书中关于模型的可解释性部分，作者详细阐述了如何理解和解释复杂模型的预测结果，这对于提升模型的可信度和业务接受度至关重要。例如，在解释集成模型（如梯度提升树）的预测时，书中提供了SHAP和LIME等工具的应用指南，帮助读者理解每个特征对预测结果的贡献程度。这种注重“透明度”和“可解释性”的讲解，在同类书籍中是比较少见的，也体现了作者对数据科学伦理和实践的深刻思考。总而言之，这是一本能够让你在轻松愉快的氛围中，系统掌握数据挖掘与预测分析核心知识的优秀教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大收获，在于它提供了一种全新的视角来理解数据分析的本质。作者在书中反复强调，数据挖掘和预测分析并非仅仅是枯燥的算法堆砌，而是一个需要深度理解业务问题、善于从数据中提取洞察，并最终能够驱动业务决策的完整过程。我尤其赞赏书中对于“因果推断”和“相关性”之间界限的清晰划分。在许多案例中，作者都提醒读者要警惕过度解读相关性，而忽视潜在的因果关系。这种批判性思维的引导，对于避免数据分析中的常见误区至关重要。此外，书中对“大数据”这一概念的阐释也十分到位，它不仅仅是数据的体量庞大，更在于数据处理的复杂性、数据来源的多样性以及数据分析带来的巨大商业价值。我受益于书中关于如何构建有效的预测模型，并将其融入业务流程的讨论，这帮助我理解了如何将理论知识转化为实际的生产力。这本书就像一位经验丰富的向导，带领我穿越数据挖掘的迷宫，找到通往真知灼见的道路。

评分☆☆☆☆☆

阅读过程中，我感受最深的是作者在技术深度和广度之间取得的绝佳平衡。这本书的内容绝非浅尝辄止，而是对数据挖掘的诸多关键技术进行了深入的剖析。例如，在介绍模型评估指标时，书中不仅列举了准确率、精确率、召回率等基本指标，还详细阐述了F1-score、AUC-ROC等更具代表性的指标，并深入讨论了在不同业务场景下如何选择最合适的评估标准，以及如何理解这些指标背后的数学原理。这种严谨的学术态度，为读者构建了坚实的理论基石。同时，书中也展现了相当的广度，覆盖了从数据准备、模型构建、模型评估到模型部署的整个数据挖掘生命周期。我尤其喜欢其中关于特征工程的章节，作者列举了多种常见的特征构建技巧，并用生动的例子说明了如何通过特征工程提升模型性能。此外，书中对一些非监督学习算法的介绍，如降维技术（PCA、t-SNE）的应用，也为数据探索和可视化提供了有力的工具。总而言之，这本书既有深度，又有广度，能够满足不同层次读者的需求，无论是希望系统学习数据挖掘理论的学生，还是希望提升实操技能的从业者，都能从中获益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

刚买，发货很快。多学学吧，期待对自己有帮助。也是看了好久一直想买正好赶上618，减100不错

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◆增强的缓慢变化维度（SCD）技术类型0~类型7

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看起来还不错，价格也合适，京东信得过

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还不错。。。。。。。。。。。。

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不错，就是对我这小白来说，有点难

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听mongodb是一个基于分布式文件存储的数据库，它的基础开发语言信息part，其中它支持生产的数据结构系基于节省河北省格式，他是一个介于关系型数据库和非关系型数据库之间的产品，这本书呗，他有一些介绍还是可以看看

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好书好书，值得购买，送货还快

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凑字数，评价得京东豆，哇咔咔

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东西不错，下次再接着买