實戰大數據 MATLAB數據挖掘詳解與實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

許國根，賈瑛 著

圖書標籤:

• MATLAB
• 數據挖掘
• 大數據
• 實戰
• 機器學習
• 數據分析
• 算法
• 案例
• 技術
• 編程

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302451013

版次：1

商品編碼：12145797

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-07-01

用紙：膠版紙

頁數：547

字數：9204000

正文語種：中文

編輯推薦

這是一本真正具備中國特色的數據挖掘手冊，各種常規方法一應俱全，作者是高校教授，同時也是若乾公司的數據挖掘顧問，難得的理論儲備與實踐經驗都十分深厚，錶達能力也很強，也瞭解痛點。基於這些背景創作的這本書，非常好。

內容簡介

大數據時代，我們需要對各種海量數據進行篩選、清洗、挖掘，在這個過程中，獲取有效數據的方式方法和模型算法成為瞭整個數據挖掘過程的重點，MATLAB作為一個數據挖掘工具，如何正確和準確地使用它成為瞭重中之重。
針對實際應用數據挖掘技術的要求，本書既介紹瞭數據挖掘的基礎理論和技術，又較為詳細地介紹瞭各種算法以及MATLAB程序。本書共分4篇，分彆介紹瞭數據挖掘的基本概念、技術與算法以及應用實例。期望通過大量的實例分析幫助廣大讀者掌握數據挖掘技術，並應用於實際的研究中，提高對海量數據信息的處理及挖掘能力。本書針對性和實用性強，具有較高的理論和實用價值。
本書作者就職於部隊高校，專攻數據挖掘，並應用於大量實際項目，本書同時得到瞭國內著名數據挖掘公司的技術支持，很多案例來自實際項目。
本書可作為高等院校計算機工程、信息工程、生物醫學工程、化學、環境、經濟、管理等學科的研究生、本科生的教材或教學參考書，亦可作為企事業單位管理者、信息分析人員、市場營銷人員和研究與開發人員的參考資料。

目錄

第1章 緒論 1
1.1 數據挖掘概述 2
1.2 數據挖掘的分類 4
1.3 數據挖掘的過程 5
1.4 數據挖掘的任務 6
1.5 數據挖掘的對象 8
1.5.1 數據庫 8
1.5.2 文本 10
1.5.3 圖像與視頻數據 10
1.5.4 Web數據 11
1.6 數據挖掘建模方法 11
1.6.1 業務理解 12
1.6.2 數據理解 13
1.6.3 數據準備 13
1.6.4 建模 14
1.6.5 評估 15
1.6.6 部署 16
1.7 數據挖掘的應用 16
1.7.1 在金融領域的應用 16
1.7.2 在零售業中的應用 17
1.7.3 在電信業的應用 18
1.7.4 在管理中的應用 19
1.7.5 在化學研究領域中的應用 19
1.7.6 在材料研究、生産方麵的應用 20
1.7.7 在機械故障診斷與監測中的應用 21
1.7.8 在醫療領域中的應用 22
第2章 數據挖掘算法 25
2.1 決策樹算法 26
2.1.1 決策樹基本算法 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 決策樹的評價標準 32
2.1.6 決策樹的剪枝及優化 33
2.1.7 基於matlab的決策樹分析 34
2.2 人工神經網絡算法 41
2.2.1 人工神經網絡概述 41
2.2.2 人工神經網絡的基本模型 41
2.2.3 BP神經網絡 43
2.2.4 RBF神經網絡 45
2.2.5 SOM神經網絡 46
2.2.6 反饋型神經網絡（Hopfield） 47
2.2.7 基於matlab的神經網絡方法 49
2.3 進化算法 55
2.3.1 進化算法的基本原理 56
2.3.2 基因算法的主要步驟 60
2.3.3 基本遺傳算法 61
2.3.4 進化規劃算法 63
2.3.5 進化策略計算 64
2.3.6 量子遺傳算法 68
2.3.7 人工免疫算法 72
2.3.8 基於matlab的進化算法 80
2.4 統計分析方法 87
2.4.1 假設檢驗 87
2.4.2 迴歸分析 91
2.4.3 二項邏輯（logistic）迴歸 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 基於matlab的統計分析方法 113
2.5 貝葉斯網絡方法 141
2.5.1 貝葉斯定理、先驗和後驗 142
2.5.2 貝葉斯網絡 142
2.5.3 貝葉斯網絡學習 143
2.5.4 主要貝葉斯網絡模型 145
2.5.5 基於matlab的貝葉斯網絡方法 148
2.6 支持嚮量機 160
2.6.1 支持嚮量機概述 160
2.6.2 核函數 162
2.6.3 基於matlab的支持嚮量機方法 164
2.7 關聯分析 167
2.7.1 概述 167
2.7.2 Apriori關聯規則算法 170
2.7.3 基於分類搜索的關聯規則算法 171
2.7.4 時序關聯規則算法 173
2.7.5 多值屬性關聯規則算法 174
2.7.6 增量關聯規則算法 175
2.7.7 基於關聯規則的分類算法 176
2.7.8 模糊關聯分類算法 177
2.7.9 關聯規則的評價 178
2.7.10 辛普森悖論 179
2.7.11 基於matlab的關聯規則分析 180
2.8 其他數據挖掘方法 182
2.8.1 近鄰法 182
2.8.2 K-means聚類 184
2.8.3 基於matlab的近鄰法及k-means聚類法 187
第3章 數據挖掘相關技術 191
3.1 數據倉庫 192
3.1.1 概述 192
3.1.2 數據倉庫設計 195
3.1.3 數據倉庫的開發應用 199
3.1.4 數據倉庫的技術管理 209
3.1.5 OLAP技術 210
3.1.6 基於matlab的數據倉庫開發技術 214
3.2 模糊集理論 234
3.1.1 模糊集閤 234
3.1.2 模糊關係 237
3.1.3 模糊聚類 239
3.3.5 基於matlab的模糊集處理技術 244
3.3 粗糙集技術 255
3.3.1 粗糙集理論的基本概念 256
3.3.2 分類規則的形成 259
3.3.3 知識的約簡 259
3.3.4 模糊集與粗糙集 261
3.3.5 基於matlab的粗糙集處理方法 262
3.4 目標優化技術 265
3.4.1 極值問題 266
3.4.2 無約束非綫性規劃 267
3.4.3 有約束非綫性規劃 270
3.4.4 大規模優化問題的分解算法 270
3.4.5 其他優化方法 273
3.4.6 基於matlab的目標優化方法 274
3.5 可視化技術 281
3.5.1 可視化技術分類 282
3.5.2 多維數據可視化 283
3.5.3 圖形的特徵分析 294
3.5.4 基於多元圖的圖形分類方法 297
3.5.5 基於色度學空間的多元圖錶示 299
3.5.6 基於matlab的數據可視化技術 300
3.6 公式發現 314
3.6.1 概述 315
3.6.2 公式發現係統中的知識 315
3.6.3 基於matlab的公式發現 319
3.7 多媒體數據挖掘技術 320
3.7.1 文本挖掘 323
3.7.2 圖像挖掘 331
3.7.3 視頻挖掘 331
3.7.4 音頻挖掘 332
3.7.5 復閤類型數據的挖掘 333
3.8 Web數據挖掘技術 334
3.8.1 Web內容挖掘 335
3.8.2 Web結構挖掘 337
3.8.3 Web使用挖掘 338

第4章 數據挖掘應用實戰 343
4.1 數據關係發現 344
4.2 數據統計特性 344
4.3 數據預處理 349
4.3.1 數據清理 349
4.3.2 數據集成與轉換 351
4.3.3 數據歸約與濃縮 353
4.3.4 數值數據的概念分層與離散化 360
4.3.5 例題 362
4.4 分類 373
4.5 例題 376
4.6 預測 381
4.6.1 迴歸分析 381
4.6.2 時間序列預測模型 385
4.6.3 馬爾可夫鏈 389
4.6.4 灰色係統方法 390
4.6.5 例題 398
4.7 聚類 418
4.7.1 聚類分析概述 418
4.7.2 聚類分析中的數據類型 419
4.7.3相似性度量 422
4.7.4 聚類的特徵 427
4.7.5 聚類準則 427
4.7.6 劃分方法 429
4.7.7 層次方法 430
4.7.8 基於密度的方法 433
4.7.9 基於網格的方法 434
4.7.10 基於模型的聚類方法 435
4.4.11 基於目標函數的方法 436
4.7.12 離群點檢測 438
4.7.13 聚類有效性 445
4.7.14 例題 448
4.8 時序數據挖掘 462
4.8.1 基本定義 463
4.8.2 時序數據挖掘參數 464
4.8.3 時序關聯規則 464
4.8.4 時間序列挖掘 466
4.8.5 時間序列分段綫性錶示 468
4.8.6 時間序列的預測 469
4.8.7 例題 469
4.9 關聯規則挖掘 481
4.9.1 關聯規則的類型及挖掘算法 481
4.9.2 基於組織進化的關聯規則挖掘 481
4.9.3 基於組織層次進化的關聯規則挖掘 483
4.9.4 多維關聯規則挖掘 484
4.9.5 關聯規則擴展 485
4.9.6 例題 487
參考文獻 500

精彩書摘

　　第3章人工神經網絡算法
　　3.1 人工神經網絡概述
　　人工神經網絡（Artificial Neural Network，ANN）有時簡稱為神經網絡，是在現代生物學研究人腦組織所取得成果的基礎上提齣的，它利用大量簡單的處理單元廣泛連接組成的復雜網絡，來模擬人類大腦的神經網絡結構和行為。它的研究成果顯示瞭人工神經網絡具有人腦功能的基本物質特徵——學習、記憶、概括、歸納和抽取等，從而解決瞭人工智能研究中的某些局限性。它不同於以前人工智能領域中普遍采用的基於邏輯和符號處理的理論和方法，而是開闢瞭嶄新的途徑。
　　神經網絡的産生是從生物學上獲得的靈感，它將實現模擬生物神經元的某些基本功能的元件組織起來，而組織方式或是按人腦組織方式，或是根本不按人腦組織方式，不管其是高度相似，還是簡單模仿，神經網絡仍能顯示其驚人的與人腦相近的特性。例如，它能學習專門知識，從先前已有的實例中概括齣新的例子。
　　隨著神經網絡的大量開創性應用，可以發現，不管網絡的組織形式如何，它們均有以下三個共同的特性。
　　（1）學習。神經網絡具有對周圍環境自學習、自適應的功能。這種學習機製基於網絡的組織形式能適應各種學習算法，而學習算法是指網絡能根據訓練實例來決定自身的行為，當齣現一組輸入信息（或附有所需的輸齣結果）時，它們能不斷調整，産生一係列一緻的結果，猶如人們智能活動“習慣成自然”一樣，反映齣網絡的學習性能。
　　（2）概括。一旦訓練後，神經網絡的響應能在某種程度上對外界輸齣信息的少量丟失或神經網絡組織的局部缺損不再很敏感。這種機製與大腦每日有大量神經網絡正常死亡但並不影響大腦的功能，或者大腦局部損傷會引起某些功能的逐漸衰退，但不是功能完全喪失一樣，反映瞭神經網絡的魯棒性，即具有容錯能力。
　　（3）抽取。神經網絡還有一種抽取外界輸入信息特徵的特殊功能，可以從不完善的數據和圖形進行學習和做齣決定。一旦訓練完成，就能從給定的輸入模式快速計算齣結果。如對它進行一張人像的一係列不完整的照片識彆訓練之後，再任選一張缺損的照片讓神經網絡識彆，網絡將會做齣一個完整形式的人像照片的響應。在某種意義上可以說它能“創造”齣以前從未見到的某些東西。
　　人工神經網絡的這些基本特徵反映瞭它能較之其他人工智能理論和方法更好地解決這方麵的任務。同時，也可以看齣它實現的是右半腦直覺形象思維的特性，而傳統人工智能理論和方法實現左半腦邏輯思維的特性，它們有著互補的作用，而不是簡單取代的關係。正是具有這些特點，人工神經網絡在人工智能、自動控製、計算機科學、信息處理、模式識彆等領域得到瞭廣泛的應用。‘
　　……

前言/序言

　　本書按照理論基礎、實現步驟、實例三部分內容進行闡述，避免空洞的理論說教，著重介紹應用實例，具有較強的指導性和實用性，使讀者不至於麵對如此豐富的理論和方法無所適從，而是通過瞭解各種算法的實現思路和方法，體會算法源代碼的意義，這樣即使所舉的實例不屬於讀者從事的學科，也能舉一反三，掌握數據挖掘技術並應用於自己從事的科學研究中。
　　本書分為4篇，每篇涵蓋的內容比較廣泛，既有對數據挖掘概念的討論，也有對數據挖掘技術和原理的介紹，而且編寫瞭大量的實例，並給齣瞭相應的程序。第1篇介紹數據挖掘的相關概念以及在多個領域中的應用情況；第2篇介紹數據挖掘算法，包括人工神經網絡、決策樹、遺傳算法、關聯分析、統計分析方法、支持嚮量機及一些聚類算法；第3篇介紹與數據挖掘相關的一些技術，包括數據倉庫、模糊集理論、粗糙集技術、目標優化技術、可視化技術、公式發現、多媒體數據挖掘技術及Web數據挖掘技術；第4篇介紹數據挖掘具體應用實例，重點介紹數據預處理技術、聚類、分類、預測、關聯規則分析、時間序列分析等方法。
　　本書的齣版得到瞭清華大學齣版社的大力支持，編輯欒大成為本書內容等許多方麵提齣瞭寶貴的意見。書中參考瞭許多學者的研究成果，在此一並錶示衷心的感謝！
　　由於數據挖掘的內容非常豐富，所涉及的學科也較多，且限於作者學識水平，書中難免存在缺點、錯誤以及疏漏，敬請讀者批評斧正。
　　本書為讀者提供實例中給齣的MATLAB程序，需要者可登錄清華大學齣版社網站，注冊之後進行下載。作者隨時解答讀者問題。
　　許國根
　　本書習題代碼下載
　　說明：本書習題按照“篇”分類，共三個文件夾，請對應正文的習題編號進行查詢。

探索數據深處的奧秘：洞見趨勢，驅動決策 在這個信息爆炸的時代，數據已成為企業和研究機構最寶貴的資産。然而，海量數據的價值並非唾手可得，它隱藏在復雜的模式、錯綜的關聯和未知的規律之中。如何從紛繁蕪雜的數據中提煉齣有價值的洞察，將信息轉化為行動的指南，成為瞭各行各業麵臨的共同挑戰。 本書將帶您踏上一段深入數據科學核心的旅程，專注於挖掘和分析海量數據的強大技術和實用方法。 我們將跳脫齣具體的工具和技術細節，聚焦於數據挖掘的本質——理解數據、發現模式、預測未來，並最終指導我們做齣更明智的決策。本書旨在為您構建一個堅實的數據思維框架，讓您能夠靈活運用各種方法來解決實際問題，無論您身處商業分析、市場研究、科學探索還是工程實踐。 理解數據：一切的起點 在深入挖掘之前，理解數據的本質至關重要。本書將引導您認識不同類型的數據，包括結構化數據（如數據庫中的錶格）、半結構化數據（如XML、JSON文件）和非結構化數據（如文本、圖像、視頻）。我們將探討數據質量的重要性，以及如何進行有效的數據清洗、預處理和轉換。這包括處理缺失值、異常值，進行數據標準化和歸一化，以及特徵工程等關鍵步驟。這些看似基礎的工作，卻是保證後續分析結果可靠性的基石。您將學會如何從數據的錶象下，看到其內在的結構、分布和潛在的偏差。 模式的發現：揭示隱藏的關聯 數據挖掘的核心在於發現數據中隱藏的模式。本書將詳細介紹幾種關鍵的模式發現技術： 關聯規則挖掘（Association Rule Mining）： 想象一下超市中，“購買尿布的顧客往往也會購買啤酒”這樣的關聯。我們將學習如何利用Apriori、FP-growth等算法，發現項集之間的有趣關聯。這不僅能應用於市場籃子分析，更能幫助我們理解用戶行為，優化産品推薦，甚至改進供應鏈管理。我們將深入理解支持度、置信度和提升度等指標的含義，學會如何從海量規則中篩選齣真正有價值的洞察。 聚類分析（Clustering Analysis）： 如何將相似的數據點分組，形成有意義的群體？本書將介紹K-Means、DBSCAN、層次聚類等經典聚類算法。您將學會如何根據數據的內在結構，自動劃分齣不同的客戶群體、識彆異常模式、或對基因進行分組。我們將探討如何選擇閤適的距離度量，如何確定最佳的聚類數量，以及如何評估聚類結果的質量。通過聚類，我們可以更好地理解數據的異質性，並針對不同群體製定個性化的策略。 分類（Classification）： 預測一個數據點屬於哪個預定義的類彆。本書將探討各種分類模型，包括： 決策樹（Decision Trees）： 易於理解和解釋，能夠直觀地展示決策過程。我們將學習如何構建和剪枝決策樹，以及如何利用ID3、C4.5、CART等算法。 支持嚮量機（Support Vector Machines, SVM）： 在高維空間中尋找最優分類超平麵，對復雜分類問題有著齣色的錶現。我們將理解核函數的作用，以及如何調整SVM的參數以獲得最佳性能。 樸素貝葉斯（Naive Bayes）： 基於概率理論，簡單高效，尤其適用於文本分類和垃圾郵件過濾。 邏輯迴歸（Logistic Regression）： 盡管名字中有“迴歸”，它卻是用於二分類問題的重要模型。我們將理解其概率輸齣的含義，以及如何解釋模型的係數。 K近鄰（K-Nearest Neighbors, KNN）： 直觀且易於實現，通過“投票”來決定新數據點的類彆。 我們將深入探討這些算法的工作原理，以及它們各自的優缺點。您將學會如何根據問題的特點選擇最閤適的分類模型，並如何評估模型的準確性，例如使用混淆矩陣、精確率、召迴率、F1分數等指標。 預測的藝術：洞察未來趨勢 數據挖掘不僅是理解過去，更是預測未來。本書將重點介紹： 迴歸分析（Regression Analysis）： 預測連續數值型變量。我們將深入理解綫性迴歸、多項式迴歸等模型，以及如何解釋迴歸係數，評估模型的擬閤優度（如R²）。您將學會如何建立模型來預測房價、股票價格、銷量等。 時間序列分析（Time Series Analysis）： 分析隨時間變化的數據，預測未來的趨勢。本書將介紹ARIMA、指數平滑等經典時間序列模型，幫助您理解季節性、趨勢性等時間序列的固有特徵，並進行有效的預測。 異常檢測（Anomaly Detection）： 識彆數據中與正常模式顯著不同的“異常點”。這對於欺詐檢測、網絡入侵檢測、工業故障預警等至關重要。我們將學習基於統計、基於距離和基於模型的方法來發現異常。 從模型到實踐：價值的實現 理論知識最終需要轉化為實際應用。本書將強調： 模型評估與選擇： 如何客觀地評估不同模型的性能？我們將深入介紹交叉驗證、留一法等技術，以及過擬閤和欠擬閤的危害。您將學會如何根據業務需求和數據特性，選擇最適閤的挖掘模型。 模型解釋性： 理解模型為何做齣這樣的預測，是建立信任和進行有效乾預的關鍵。我們將討論如何解釋復雜的模型，以及如何將挖掘結果轉化為人類可以理解的洞察。 數據挖掘的流程： 從問題的定義、數據的收集、數據的理解、數據的預處理、模型選擇、模型訓練、模型評估到最終的部署和應用，我們將為您梳理整個數據挖掘的完整生命周期，幫助您係統地解決實際問題。 倫理與責任： 在數據挖掘過程中，我們也將關注數據的隱私保護、算法的公平性以及數據使用的倫理問題。理解這些方麵，能幫助您構建負責任的數據挖掘實踐。 誰適閤閱讀本書？ 本書麵嚮所有希望掌握數據挖掘核心技能，並將其應用於實際問題解決的讀者。無論您是： 商業分析師： 希望通過數據洞察市場趨勢，優化營銷策略，提升客戶滿意度。 市場研究員： 想要深入瞭解消費者行為，發現新的市場機會。 産品經理： 緻力於通過用戶行為數據來改進産品設計和用戶體驗。 數據科學傢（初學者）： 尋求建立堅實的數據挖掘理論基礎和實踐框架。 領域專傢（如金融、醫療、製造等）： 希望利用數據來提升業務效率和決策水平。 對人工智能和機器學習感興趣的學生和研究人員： 學習數據挖掘是理解這些領域的基礎。 本書不預設您需要具備深厚的數學或統計學背景，但會引導您理解必要的概念。我們將注重方法的原理、適用場景和實際操作中的注意事項。 通過本書的學習，您將能夠： 清晰地定義和理解數據挖掘問題。 有效地對數據進行預處理和轉換。 掌握多種經典的數據挖掘算法，並理解其工作原理。 靈活地選擇和應用最適閤的模型來解決特定問題。 客觀地評估模型性能，並進行優化。 將數據挖掘的洞察轉化為可執行的業務建議。 建立起一套係統性的數據思維方式，應對復雜的數據挑戰。 讓我們一起，用數據點亮智慧，用洞察驅動未來。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在數據分析領域摸爬滾打多年的從業者，我一直在尋找一本能夠真正提升我實操能力的書籍，而《實戰大數據 MATLAB數據挖掘詳解與實踐》無疑是近期我讀到最滿意的一本。這本書的亮點在於它對MATLAB在數據挖掘中的應用進行瞭深度挖掘，不僅僅是羅列一些基礎的函數，而是深入到算法的實現細節和性能優化。我尤其對書中關於聚類分析和分類算法的講解印象深刻，作者通過對K-Means、DBSCAN、SVM、決策樹等經典算法的MATLAB實現，清晰地展示瞭算法的內部邏輯和參數調整對結果的影響。他甚至還探討瞭如何結閤GPU加速來處理大規模數據集，這對於我們這種需要處理海量數據的用戶來說，是極具價值的信息。此外，書中關於降維技術，如PCA和t-SNE的講解，也非常到位，讓我對如何更好地可視化和理解高維數據有瞭新的認識。作者的行文風格專業且嚴謹，但又不失靈活性，他鼓勵讀者在實踐中不斷探索和創新，這種開放式的教學態度讓我感到非常受鼓舞。讀這本書，就像是和一位經驗豐富的數據科學傢在進行一對一的深度交流，總能獲得意想不到的啓發。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我簡直愛不釋手，迫不及待地想和大傢分享我的閱讀體驗。從拿到手的那一刻起，我就被它厚實的重量和沉甸甸的內容所吸引。封麵設計簡約而不失專業感，給人一種值得深入探索的預感。翻開目錄，更是讓我眼前一亮，主題的劃分清晰明瞭，從基礎理論的引入，到各種高級算法的講解，再到實際案例的分析，環環相扣，邏輯性極強。作者的語言風格非常接地氣，雖然涉及的是高深的大數據和數據挖掘技術，但讀起來卻毫無壓力。他善於用通俗易懂的比喻來解釋復雜的概念，讓我這個初學者也能迅速把握要點。而且，書中的每一個章節都配有詳細的MATLAB代碼示例，這對於我來說簡直是福音。我可以直接復製代碼，然後在自己的電腦上運行，觀察結果，甚至可以根據自己的需求進行修改和擴展。這種“手把手”的教學方式，極大地提高瞭我的學習效率，讓我覺得數據挖掘不再是遙不可及的象牙塔，而是可以通過實踐掌握的技能。我特彆喜歡書中關於特徵工程和模型評估的部分，講解得非常透徹，讓我對如何有效地處理數據、選擇閤適的模型有瞭更深的理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的感受就是“實用”二字。它不是那種隻停留在理論層麵的書籍，而是真正從“如何做”齣發，手把手地教你如何在MATLAB中進行大數據分析和數據挖掘。我之前嘗試過一些其他的工具和教程，但總覺得學完之後還是不知道如何落地，而這本書完全解決瞭我的痛點。它提供的代碼示例非常完整，可以直接復製粘貼運行，而且作者還會詳細解釋每一行代碼的含義和作用，讓你知其然也知其所以然。我印象特彆深刻的是書中關於關聯規則挖掘的部分，作者通過一個購物籃分析的案例，清晰地展示瞭如何發現商品之間的潛在聯係，這對於我理解用戶購買行為和優化商品陳列非常有幫助。此外，書中關於時間序列分析的講解也十分透徹，讓我學會瞭如何分析和預測具有時間依賴性的數據，這在金融、天氣預報等領域都非常實用。總的來說，這是一本非常值得推薦的書，無論你是初學者還是有一定經驗的從業者，都能從中獲益匪淺，它會讓你真正感受到數據挖掘的強大力量。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始是被這本書的“實戰”二字吸引的。我之前讀過一些理論性很強的書籍，雖然學到瞭不少知識，但總覺得少瞭點什麼，就是那種“紙上談兵”的感覺。這本書完全顛覆瞭我的看法。它不僅僅是理論的堆砌，而是將理論與實踐緊密結閤，通過大量的實際案例，展現瞭大數據技術在各個領域的應用。比如，書中關於用戶行為分析的章節，讓我看到瞭如何利用MATLAB從海量數據中挖掘齣有價值的用戶洞察，這對於我理解在綫業務的增長非常有啓發。還有關於推薦係統的章節，更是讓我大開眼界，原來那些我們習以為常的“猜你喜歡”，背後竟然蘊含著如此精妙的算法。作者在講解每一個案例的時候，都非常細緻，從數據預處理，到特徵選擇，再到模型構建和結果解讀，每一個步驟都清晰可見，讓人可以一步步跟著學。我尤其欣賞作者在處理異常數據和噪聲數據方麵的技巧，這在實際工作中是經常遇到的難題，而書中提供的解決方案非常實用，讓我受益匪淺。這本書讓我真正體會到瞭數據挖掘的魅力，也增強瞭我運用大數據解決實際問題的信心。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，我對大數據和數據挖掘的概念最初是有些畏懼的，覺得那是一片遙不可及的領域，充滿瞭復雜的數學公式和抽象的理論。然而，當我拿起《實戰大數據 MATLAB數據挖掘詳解與實踐》這本書的時候，這種感覺瞬間煙消雲散。作者以一種非常親切和引導性的方式，將我一步步引入瞭這個充滿魅力的世界。他沒有上來就拋齣晦澀難懂的數學模型，而是從數據收集、清洗、探索性分析這些最基礎也是最重要的一環開始講起。書中對於各種數據可視化技巧的介紹，更是讓我眼前一亮，通過直觀的圖錶，我能輕易地發現數據中的模式和規律，這比乾巴巴的數字解讀要直觀得多。而且，作者在講解每一個技術點時，都會穿插一些現實生活中的例子，比如如何分析社交媒體上的用戶情感，或者如何預測商品的銷售情況。這些生動的例子讓我覺得數據挖掘不再是枯燥的學術研究，而是能夠真正解決實際問題的有力工具。我特彆喜歡書中關於異常值檢測的章節，讓我學會瞭如何在嘈雜的數據中找到有價值的信號，這對於提高數據分析的準確性至關重要。

評分☆☆☆☆☆

質量很好

評分☆☆☆☆☆

這個不錯的 還會再來

評分☆☆☆☆☆

還不錯 可以考慮再次購買

評分☆☆☆☆☆

還不錯 可以考慮再次購買

評分☆☆☆☆☆

相信京東，送貨速度快，圖書正版。

評分☆☆☆☆☆

很基礎的工具書，希望有幫助

評分☆☆☆☆☆

書的質量不錯

評分☆☆☆☆☆

學習用，不知代碼能不能用？

評分☆☆☆☆☆

這個不錯的 還會再來