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许国根，贾瑛 著

图书标签:

• MATLAB
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• 数据分析
• 算法
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• 技术
• 编程

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302451013

版次：1

商品编码：12145797

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

页数：547

字数：9204000

正文语种：中文

编辑推荐

这是一本真正具备中国特色的数据挖掘手册，各种常规方法一应俱全，作者是高校教授，同时也是若干公司的数据挖掘顾问，难得的理论储备与实践经验都十分深厚，表达能力也很强，也了解痛点。基于这些背景创作的这本书，非常好。

内容简介

大数据时代，我们需要对各种海量数据进行筛选、清洗、挖掘，在这个过程中，获取有效数据的方式方法和模型算法成为了整个数据挖掘过程的重点，MATLAB作为一个数据挖掘工具，如何正确和准确地使用它成为了重中之重。
针对实际应用数据挖掘技术的要求，本书既介绍了数据挖掘的基础理论和技术，又较为详细地介绍了各种算法以及MATLAB程序。本书共分4篇，分别介绍了数据挖掘的基本概念、技术与算法以及应用实例。期望通过大量的实例分析帮助广大读者掌握数据挖掘技术，并应用于实际的研究中，提高对海量数据信息的处理及挖掘能力。本书针对性和实用性强，具有较高的理论和实用价值。
本书作者就职于部队高校，专攻数据挖掘，并应用于大量实际项目，本书同时得到了国内著名数据挖掘公司的技术支持，很多案例来自实际项目。
本书可作为高等院校计算机工程、信息工程、生物医学工程、化学、环境、经济、管理等学科的研究生、本科生的教材或教学参考书，亦可作为企事业单位管理者、信息分析人员、市场营销人员和研究与开发人员的参考资料。

目录

第1章 绪论 1
1.1 数据挖掘概述 2
1.2 数据挖掘的分类 4
1.3 数据挖掘的过程 5
1.4 数据挖掘的任务 6
1.5 数据挖掘的对象 8
1.5.1 数据库 8
1.5.2 文本 10
1.5.3 图像与视频数据 10
1.5.4 Web数据 11
1.6 数据挖掘建模方法 11
1.6.1 业务理解 12
1.6.2 数据理解 13
1.6.3 数据准备 13
1.6.4 建模 14
1.6.5 评估 15
1.6.6 部署 16
1.7 数据挖掘的应用 16
1.7.1 在金融领域的应用 16
1.7.2 在零售业中的应用 17
1.7.3 在电信业的应用 18
1.7.4 在管理中的应用 19
1.7.5 在化学研究领域中的应用 19
1.7.6 在材料研究、生产方面的应用 20
1.7.7 在机械故障诊断与监测中的应用 21
1.7.8 在医疗领域中的应用 22
第2章 数据挖掘算法 25
2.1 决策树算法 26
2.1.1 决策树基本算法 27
2.1.2 ID3算法 29
2.1.3 C4.5算法 30
2.1.4 CART算法 31
2.1.5 决策树的评价标准 32
2.1.6 决策树的剪枝及优化 33
2.1.7 基于matlab的决策树分析 34
2.2 人工神经网络算法 41
2.2.1 人工神经网络概述 41
2.2.2 人工神经网络的基本模型 41
2.2.3 BP神经网络 43
2.2.4 RBF神经网络 45
2.2.5 SOM神经网络 46
2.2.6 反馈型神经网络（Hopfield） 47
2.2.7 基于matlab的神经网络方法 49
2.3 进化算法 55
2.3.1 进化算法的基本原理 56
2.3.2 基因算法的主要步骤 60
2.3.3 基本遗传算法 61
2.3.4 进化规划算法 63
2.3.5 进化策略计算 64
2.3.6 量子遗传算法 68
2.3.7 人工免疫算法 72
2.3.8 基于matlab的进化算法 80
2.4 统计分析方法 87
2.4.1 假设检验 87
2.4.2 回归分析 91
2.4.3 二项逻辑（logistic）回归 100
2.4.4 方差分析 104
2.4.5 主成分分析 107
2.4.6 因子分析 110
2.4.7 基于matlab的统计分析方法 113
2.5 贝叶斯网络方法 141
2.5.1 贝叶斯定理、先验和后验 142
2.5.2 贝叶斯网络 142
2.5.3 贝叶斯网络学习 143
2.5.4 主要贝叶斯网络模型 145
2.5.5 基于matlab的贝叶斯网络方法 148
2.6 支持向量机 160
2.6.1 支持向量机概述 160
2.6.2 核函数 162
2.6.3 基于matlab的支持向量机方法 164
2.7 关联分析 167
2.7.1 概述 167
2.7.2 Apriori关联规则算法 170
2.7.3 基于分类搜索的关联规则算法 171
2.7.4 时序关联规则算法 173
2.7.5 多值属性关联规则算法 174
2.7.6 增量关联规则算法 175
2.7.7 基于关联规则的分类算法 176
2.7.8 模糊关联分类算法 177
2.7.9 关联规则的评价 178
2.7.10 辛普森悖论 179
2.7.11 基于matlab的关联规则分析 180
2.8 其他数据挖掘方法 182
2.8.1 近邻法 182
2.8.2 K-means聚类 184
2.8.3 基于matlab的近邻法及k-means聚类法 187
第3章 数据挖掘相关技术 191
3.1 数据仓库 192
3.1.1 概述 192
3.1.2 数据仓库设计 195
3.1.3 数据仓库的开发应用 199
3.1.4 数据仓库的技术管理 209
3.1.5 OLAP技术 210
3.1.6 基于matlab的数据仓库开发技术 214
3.2 模糊集理论 234
3.1.1 模糊集合 234
3.1.2 模糊关系 237
3.1.3 模糊聚类 239
3.3.5 基于matlab的模糊集处理技术 244
3.3 粗糙集技术 255
3.3.1 粗糙集理论的基本概念 256
3.3.2 分类规则的形成 259
3.3.3 知识的约简 259
3.3.4 模糊集与粗糙集 261
3.3.5 基于matlab的粗糙集处理方法 262
3.4 目标优化技术 265
3.4.1 极值问题 266
3.4.2 无约束非线性规划 267
3.4.3 有约束非线性规划 270
3.4.4 大规模优化问题的分解算法 270
3.4.5 其他优化方法 273
3.4.6 基于matlab的目标优化方法 274
3.5 可视化技术 281
3.5.1 可视化技术分类 282
3.5.2 多维数据可视化 283
3.5.3 图形的特征分析 294
3.5.4 基于多元图的图形分类方法 297
3.5.5 基于色度学空间的多元图表示 299
3.5.6 基于matlab的数据可视化技术 300
3.6 公式发现 314
3.6.1 概述 315
3.6.2 公式发现系统中的知识 315
3.6.3 基于matlab的公式发现 319
3.7 多媒体数据挖掘技术 320
3.7.1 文本挖掘 323
3.7.2 图像挖掘 331
3.7.3 视频挖掘 331
3.7.4 音频挖掘 332
3.7.5 复合类型数据的挖掘 333
3.8 Web数据挖掘技术 334
3.8.1 Web内容挖掘 335
3.8.2 Web结构挖掘 337
3.8.3 Web使用挖掘 338

第4章 数据挖掘应用实战 343
4.1 数据关系发现 344
4.2 数据统计特性 344
4.3 数据预处理 349
4.3.1 数据清理 349
4.3.2 数据集成与转换 351
4.3.3 数据归约与浓缩 353
4.3.4 数值数据的概念分层与离散化 360
4.3.5 例题 362
4.4 分类 373
4.5 例题 376
4.6 预测 381
4.6.1 回归分析 381
4.6.2 时间序列预测模型 385
4.6.3 马尔可夫链 389
4.6.4 灰色系统方法 390
4.6.5 例题 398
4.7 聚类 418
4.7.1 聚类分析概述 418
4.7.2 聚类分析中的数据类型 419
4.7.3相似性度量 422
4.7.4 聚类的特征 427
4.7.5 聚类准则 427
4.7.6 划分方法 429
4.7.7 层次方法 430
4.7.8 基于密度的方法 433
4.7.9 基于网格的方法 434
4.7.10 基于模型的聚类方法 435
4.4.11 基于目标函数的方法 436
4.7.12 离群点检测 438
4.7.13 聚类有效性 445
4.7.14 例题 448
4.8 时序数据挖掘 462
4.8.1 基本定义 463
4.8.2 时序数据挖掘参数 464
4.8.3 时序关联规则 464
4.8.4 时间序列挖掘 466
4.8.5 时间序列分段线性表示 468
4.8.6 时间序列的预测 469
4.8.7 例题 469
4.9 关联规则挖掘 481
4.9.1 关联规则的类型及挖掘算法 481
4.9.2 基于组织进化的关联规则挖掘 481
4.9.3 基于组织层次进化的关联规则挖掘 483
4.9.4 多维关联规则挖掘 484
4.9.5 关联规则扩展 485
4.9.6 例题 487
参考文献 500

精彩书摘

　　第3章人工神经网络算法
　　3.1 人工神经网络概述
　　人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）有时简称为神经网络，是在现代生物学研究人脑组织所取得成果的基础上提出的，它利用大量简单的处理单元广泛连接组成的复杂网络，来模拟人类大脑的神经网络结构和行为。它的研究成果显示了人工神经网络具有人脑功能的基本物质特征——学习、记忆、概括、归纳和抽取等，从而解决了人工智能研究中的某些局限性。它不同于以前人工智能领域中普遍采用的基于逻辑和符号处理的理论和方法，而是开辟了崭新的途径。
　　神经网络的产生是从生物学上获得的灵感，它将实现模拟生物神经元的某些基本功能的元件组织起来，而组织方式或是按人脑组织方式，或是根本不按人脑组织方式，不管其是高度相似，还是简单模仿，神经网络仍能显示其惊人的与人脑相近的特性。例如，它能学习专门知识，从先前已有的实例中概括出新的例子。
　　随着神经网络的大量开创性应用，可以发现，不管网络的组织形式如何，它们均有以下三个共同的特性。
　　（1）学习。神经网络具有对周围环境自学习、自适应的功能。这种学习机制基于网络的组织形式能适应各种学习算法，而学习算法是指网络能根据训练实例来决定自身的行为，当出现一组输入信息（或附有所需的输出结果）时，它们能不断调整，产生一系列一致的结果，犹如人们智能活动“习惯成自然”一样，反映出网络的学习性能。
　　（2）概括。一旦训练后，神经网络的响应能在某种程度上对外界输出信息的少量丢失或神经网络组织的局部缺损不再很敏感。这种机制与大脑每日有大量神经网络正常死亡但并不影响大脑的功能，或者大脑局部损伤会引起某些功能的逐渐衰退，但不是功能完全丧失一样，反映了神经网络的鲁棒性，即具有容错能力。
　　（3）抽取。神经网络还有一种抽取外界输入信息特征的特殊功能，可以从不完善的数据和图形进行学习和做出决定。一旦训练完成，就能从给定的输入模式快速计算出结果。如对它进行一张人像的一系列不完整的照片识别训练之后，再任选一张缺损的照片让神经网络识别，网络将会做出一个完整形式的人像照片的响应。在某种意义上可以说它能“创造”出以前从未见到的某些东西。
　　人工神经网络的这些基本特征反映了它能较之其他人工智能理论和方法更好地解决这方面的任务。同时，也可以看出它实现的是右半脑直觉形象思维的特性，而传统人工智能理论和方法实现左半脑逻辑思维的特性，它们有着互补的作用，而不是简单取代的关系。正是具有这些特点，人工神经网络在人工智能、自动控制、计算机科学、信息处理、模式识别等领域得到了广泛的应用。‘
　　……

前言/序言

　　本书按照理论基础、实现步骤、实例三部分内容进行阐述，避免空洞的理论说教，着重介绍应用实例，具有较强的指导性和实用性，使读者不至于面对如此丰富的理论和方法无所适从，而是通过了解各种算法的实现思路和方法，体会算法源代码的意义，这样即使所举的实例不属于读者从事的学科，也能举一反三，掌握数据挖掘技术并应用于自己从事的科学研究中。
　　本书分为4篇，每篇涵盖的内容比较广泛，既有对数据挖掘概念的讨论，也有对数据挖掘技术和原理的介绍，而且编写了大量的实例，并给出了相应的程序。第1篇介绍数据挖掘的相关概念以及在多个领域中的应用情况；第2篇介绍数据挖掘算法，包括人工神经网络、决策树、遗传算法、关联分析、统计分析方法、支持向量机及一些聚类算法；第3篇介绍与数据挖掘相关的一些技术，包括数据仓库、模糊集理论、粗糙集技术、目标优化技术、可视化技术、公式发现、多媒体数据挖掘技术及Web数据挖掘技术；第4篇介绍数据挖掘具体应用实例，重点介绍数据预处理技术、聚类、分类、预测、关联规则分析、时间序列分析等方法。
　　本书的出版得到了清华大学出版社的大力支持，编辑栾大成为本书内容等许多方面提出了宝贵的意见。书中参考了许多学者的研究成果，在此一并表示衷心的感谢！
　　由于数据挖掘的内容非常丰富，所涉及的学科也较多，且限于作者学识水平，书中难免存在缺点、错误以及疏漏，敬请读者批评斧正。
　　本书为读者提供实例中给出的MATLAB程序，需要者可登录清华大学出版社网站，注册之后进行下载。作者随时解答读者问题。
　　许国根
　　本书习题代码下载
　　说明：本书习题按照“篇”分类，共三个文件夹，请对应正文的习题编号进行查询。

探索数据深处的奥秘：洞见趋势，驱动决策 在这个信息爆炸的时代，数据已成为企业和研究机构最宝贵的资产。然而，海量数据的价值并非唾手可得，它隐藏在复杂的模式、错综的关联和未知的规律之中。如何从纷繁芜杂的数据中提炼出有价值的洞察，将信息转化为行动的指南，成为了各行各业面临的共同挑战。 本书将带您踏上一段深入数据科学核心的旅程，专注于挖掘和分析海量数据的强大技术和实用方法。 我们将跳脱出具体的工具和技术细节，聚焦于数据挖掘的本质——理解数据、发现模式、预测未来，并最终指导我们做出更明智的决策。本书旨在为您构建一个坚实的数据思维框架，让您能够灵活运用各种方法来解决实际问题，无论您身处商业分析、市场研究、科学探索还是工程实践。 理解数据：一切的起点 在深入挖掘之前，理解数据的本质至关重要。本书将引导您认识不同类型的数据，包括结构化数据（如数据库中的表格）、半结构化数据（如XML、JSON文件）和非结构化数据（如文本、图像、视频）。我们将探讨数据质量的重要性，以及如何进行有效的数据清洗、预处理和转换。这包括处理缺失值、异常值，进行数据标准化和归一化，以及特征工程等关键步骤。这些看似基础的工作，却是保证后续分析结果可靠性的基石。您将学会如何从数据的表象下，看到其内在的结构、分布和潜在的偏差。 模式的发现：揭示隐藏的关联 数据挖掘的核心在于发现数据中隐藏的模式。本书将详细介绍几种关键的模式发现技术： 关联规则挖掘（Association Rule Mining）： 想象一下超市中，“购买尿布的顾客往往也会购买啤酒”这样的关联。我们将学习如何利用Apriori、FP-growth等算法，发现项集之间的有趣关联。这不仅能应用于市场篮子分析，更能帮助我们理解用户行为，优化产品推荐，甚至改进供应链管理。我们将深入理解支持度、置信度和提升度等指标的含义，学会如何从海量规则中筛选出真正有价值的洞察。 聚类分析（Clustering Analysis）： 如何将相似的数据点分组，形成有意义的群体？本书将介绍K-Means、DBSCAN、层次聚类等经典聚类算法。您将学会如何根据数据的内在结构，自动划分出不同的客户群体、识别异常模式、或对基因进行分组。我们将探讨如何选择合适的距离度量，如何确定最佳的聚类数量，以及如何评估聚类结果的质量。通过聚类，我们可以更好地理解数据的异质性，并针对不同群体制定个性化的策略。 分类（Classification）： 预测一个数据点属于哪个预定义的类别。本书将探讨各种分类模型，包括： 决策树（Decision Trees）： 易于理解和解释，能够直观地展示决策过程。我们将学习如何构建和剪枝决策树，以及如何利用ID3、C4.5、CART等算法。 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）： 在高维空间中寻找最优分类超平面，对复杂分类问题有着出色的表现。我们将理解核函数的作用，以及如何调整SVM的参数以获得最佳性能。 朴素贝叶斯（Naive Bayes）： 基于概率理论，简单高效，尤其适用于文本分类和垃圾邮件过滤。 逻辑回归（Logistic Regression）： 尽管名字中有“回归”，它却是用于二分类问题的重要模型。我们将理解其概率输出的含义，以及如何解释模型的系数。 K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）： 直观且易于实现，通过“投票”来决定新数据点的类别。 我们将深入探讨这些算法的工作原理，以及它们各自的优缺点。您将学会如何根据问题的特点选择最合适的分类模型，并如何评估模型的准确性，例如使用混淆矩阵、精确率、召回率、F1分数等指标。 预测的艺术：洞察未来趋势 数据挖掘不仅是理解过去，更是预测未来。本书将重点介绍： 回归分析（Regression Analysis）： 预测连续数值型变量。我们将深入理解线性回归、多项式回归等模型，以及如何解释回归系数，评估模型的拟合优度（如R²）。您将学会如何建立模型来预测房价、股票价格、销量等。 时间序列分析（Time Series Analysis）： 分析随时间变化的数据，预测未来的趋势。本书将介绍ARIMA、指数平滑等经典时间序列模型，帮助您理解季节性、趋势性等时间序列的固有特征，并进行有效的预测。 异常检测（Anomaly Detection）： 识别数据中与正常模式显著不同的“异常点”。这对于欺诈检测、网络入侵检测、工业故障预警等至关重要。我们将学习基于统计、基于距离和基于模型的方法来发现异常。 从模型到实践：价值的实现 理论知识最终需要转化为实际应用。本书将强调： 模型评估与选择： 如何客观地评估不同模型的性能？我们将深入介绍交叉验证、留一法等技术，以及过拟合和欠拟合的危害。您将学会如何根据业务需求和数据特性，选择最适合的挖掘模型。 模型解释性： 理解模型为何做出这样的预测，是建立信任和进行有效干预的关键。我们将讨论如何解释复杂的模型，以及如何将挖掘结果转化为人类可以理解的洞察。 数据挖掘的流程： 从问题的定义、数据的收集、数据的理解、数据的预处理、模型选择、模型训练、模型评估到最终的部署和应用，我们将为您梳理整个数据挖掘的完整生命周期，帮助您系统地解决实际问题。 伦理与责任： 在数据挖掘过程中，我们也将关注数据的隐私保护、算法的公平性以及数据使用的伦理问题。理解这些方面，能帮助您构建负责任的数据挖掘实践。 谁适合阅读本书？ 本书面向所有希望掌握数据挖掘核心技能，并将其应用于实际问题解决的读者。无论您是： 商业分析师： 希望通过数据洞察市场趋势，优化营销策略，提升客户满意度。 市场研究员： 想要深入了解消费者行为，发现新的市场机会。 产品经理： 致力于通过用户行为数据来改进产品设计和用户体验。 数据科学家（初学者）： 寻求建立坚实的数据挖掘理论基础和实践框架。 领域专家（如金融、医疗、制造等）： 希望利用数据来提升业务效率和决策水平。 对人工智能和机器学习感兴趣的学生和研究人员： 学习数据挖掘是理解这些领域的基础。 本书不预设您需要具备深厚的数学或统计学背景，但会引导您理解必要的概念。我们将注重方法的原理、适用场景和实际操作中的注意事项。 通过本书的学习，您将能够： 清晰地定义和理解数据挖掘问题。 有效地对数据进行预处理和转换。 掌握多种经典的数据挖掘算法，并理解其工作原理。 灵活地选择和应用最适合的模型来解决特定问题。 客观地评估模型性能，并进行优化。 将数据挖掘的洞察转化为可执行的业务建议。 建立起一套系统性的数据思维方式，应对复杂的数据挑战。 让我们一起，用数据点亮智慧，用洞察驱动未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我简直爱不释手，迫不及待地想和大家分享我的阅读体验。从拿到手的那一刻起，我就被它厚实的重量和沉甸甸的内容所吸引。封面设计简约而不失专业感，给人一种值得深入探索的预感。翻开目录，更是让我眼前一亮，主题的划分清晰明了，从基础理论的引入，到各种高级算法的讲解，再到实际案例的分析，环环相扣，逻辑性极强。作者的语言风格非常接地气，虽然涉及的是高深的大数据和数据挖掘技术，但读起来却毫无压力。他善于用通俗易懂的比喻来解释复杂的概念，让我这个初学者也能迅速把握要点。而且，书中的每一个章节都配有详细的MATLAB代码示例，这对于我来说简直是福音。我可以直接复制代码，然后在自己的电脑上运行，观察结果，甚至可以根据自己的需求进行修改和扩展。这种“手把手”的教学方式，极大地提高了我的学习效率，让我觉得数据挖掘不再是遥不可及的象牙塔，而是可以通过实践掌握的技能。我特别喜欢书中关于特征工程和模型评估的部分，讲解得非常透彻，让我对如何有效地处理数据、选择合适的模型有了更深的理解。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始是被这本书的“实战”二字吸引的。我之前读过一些理论性很强的书籍，虽然学到了不少知识，但总觉得少了点什么，就是那种“纸上谈兵”的感觉。这本书完全颠覆了我的看法。它不仅仅是理论的堆砌，而是将理论与实践紧密结合，通过大量的实际案例，展现了大数据技术在各个领域的应用。比如，书中关于用户行为分析的章节，让我看到了如何利用MATLAB从海量数据中挖掘出有价值的用户洞察，这对于我理解在线业务的增长非常有启发。还有关于推荐系统的章节，更是让我大开眼界，原来那些我们习以为常的“猜你喜欢”，背后竟然蕴含着如此精妙的算法。作者在讲解每一个案例的时候，都非常细致，从数据预处理，到特征选择，再到模型构建和结果解读，每一个步骤都清晰可见，让人可以一步步跟着学。我尤其欣赏作者在处理异常数据和噪声数据方面的技巧，这在实际工作中是经常遇到的难题，而书中提供的解决方案非常实用，让我受益匪浅。这本书让我真正体会到了数据挖掘的魅力，也增强了我运用大数据解决实际问题的信心。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在数据分析领域摸爬滚打多年的从业者，我一直在寻找一本能够真正提升我实操能力的书籍，而《实战大数据 MATLAB数据挖掘详解与实践》无疑是近期我读到最满意的一本。这本书的亮点在于它对MATLAB在数据挖掘中的应用进行了深度挖掘，不仅仅是罗列一些基础的函数，而是深入到算法的实现细节和性能优化。我尤其对书中关于聚类分析和分类算法的讲解印象深刻，作者通过对K-Means、DBSCAN、SVM、决策树等经典算法的MATLAB实现，清晰地展示了算法的内部逻辑和参数调整对结果的影响。他甚至还探讨了如何结合GPU加速来处理大规模数据集，这对于我们这种需要处理海量数据的用户来说，是极具价值的信息。此外，书中关于降维技术，如PCA和t-SNE的讲解，也非常到位，让我对如何更好地可视化和理解高维数据有了新的认识。作者的行文风格专业且严谨，但又不失灵活性，他鼓励读者在实践中不断探索和创新，这种开放式的教学态度让我感到非常受鼓舞。读这本书，就像是和一位经验丰富的数据科学家在进行一对一的深度交流，总能获得意想不到的启发。

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这本书给我最大的感受就是“实用”二字。它不是那种只停留在理论层面的书籍，而是真正从“如何做”出发，手把手地教你如何在MATLAB中进行大数据分析和数据挖掘。我之前尝试过一些其他的工具和教程，但总觉得学完之后还是不知道如何落地，而这本书完全解决了我的痛点。它提供的代码示例非常完整，可以直接复制粘贴运行，而且作者还会详细解释每一行代码的含义和作用，让你知其然也知其所以然。我印象特别深刻的是书中关于关联规则挖掘的部分，作者通过一个购物篮分析的案例，清晰地展示了如何发现商品之间的潜在联系，这对于我理解用户购买行为和优化商品陈列非常有帮助。此外，书中关于时间序列分析的讲解也十分透彻，让我学会了如何分析和预测具有时间依赖性的数据，这在金融、天气预报等领域都非常实用。总的来说，这是一本非常值得推荐的书，无论你是初学者还是有一定经验的从业者，都能从中获益匪浅，它会让你真正感受到数据挖掘的强大力量。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我对大数据和数据挖掘的概念最初是有些畏惧的，觉得那是一片遥不可及的领域，充满了复杂的数学公式和抽象的理论。然而，当我拿起《实战大数据 MATLAB数据挖掘详解与实践》这本书的时候，这种感觉瞬间烟消云散。作者以一种非常亲切和引导性的方式，将我一步步引入了这个充满魅力的世界。他没有上来就抛出晦涩难懂的数学模型，而是从数据收集、清洗、探索性分析这些最基础也是最重要的一环开始讲起。书中对于各种数据可视化技巧的介绍，更是让我眼前一亮，通过直观的图表，我能轻易地发现数据中的模式和规律，这比干巴巴的数字解读要直观得多。而且，作者在讲解每一个技术点时，都会穿插一些现实生活中的例子，比如如何分析社交媒体上的用户情感，或者如何预测商品的销售情况。这些生动的例子让我觉得数据挖掘不再是枯燥的学术研究，而是能够真正解决实际问题的有力工具。我特别喜欢书中关于异常值检测的章节，让我学会了如何在嘈杂的数据中找到有价值的信号，这对于提高数据分析的准确性至关重要。

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