大数据分析师权威教程 大数据分析与预测建模 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Wrox国际IT认证项目组 著，姚军 译

图书标签:

• 大数据
• 数据分析
• 数据挖掘
• 机器学习
• 预测建模
• Python
• R语言
• 统计学
• 商业分析
• 数据可视化

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115463661

版次：1

商品编码：12255376

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

页数：491

正文语种：中文

编辑推荐

大数据是当今科技行业中受欢迎的流行语之一。全世界的企业都已经意识到了可用的大量数据的价值，并努力管理和分析数据、发挥其作用，以建立战略和发展竞争优势。与此同时，这项技术的出现，导致了各种新的和增强的工作角色的演变。
《大数据分析师权v教程》系列的目标是培养新一代的国际化全能大数据分析师，使他们精通数据挖掘、数据操纵和数据分析方面的基本及高-级分析技术，熟悉大数据平台以及业务和行业需求，能够高效地参与大数据分析项目。
本系列旨在使参与者熟悉整个数据分析生命期，通过众多案例分析，使参与者熟悉大数据在不同相关行业中的角色和用途，提供基本及高-级大数据分析以及可视化技术的完整技术诀窍，帮助他们分析数据、创建统计模型和提供业务洞察力。
本系列共两卷，第1卷“大数据分析与预测建模”包含4个模块，涉及大数据入门，分析和R编程入门，使用R语言进行数据分析，用R语言进行高-级分析；第2卷“机器学习、大数据分析和可视化”包含3个模块，涉及机器学习的概念，社交媒体、移动分析和可视化，大数据分析的行业应用。

内容简介

“大数据”已连年入选IT领域的热点话题，人们每天都会通过互联网、移动设备等生产大量数据。如何从海量数据中洞悉出隐藏其后的见解是当今社会各领域人士极为关注的话题。本系列图书以“大数据分析师”应掌握的IT技术为主线，共分两卷，以7个模块（第1卷包括4个模块，第2卷包括3个模块）分别介绍大数据入门，分析和R编程入门，使用R进行数据分析，用R进行高级分析，机器学习的概念，社交媒体、移动分析和可视化，大数据分析的行业应用等核心内容，全面且详尽地涵盖了大数据分析的各个领域。
本书为第1卷，首先提供大数据的概览，介绍大数据概念及其在商业中的应用、处理大数据的技术、Hadoop生态系统和MapReduce的相关内容，然后介绍如何理解分析、分析方法与工具，重点讲解流行分析工具R，介绍如何将数据集导入R和从R导出数据、在R中如何操纵和处理数据，最后详细介绍R中的函数和包、R的描述性统计、R中的图形分析、R中的假设检验、R中的线性回归、非线性回归、聚类分析、决策树、R和Hadoop的集成及Hive，通过这些实战内容，使读者掌握R语言在数据分析中的全面应用。通过本书，读者能对大数据概念、重要性及其应用有全面的了解，熟悉各种大数据分析工具。
本书适用于想成为大数据分析师的人员以及所有对大数据分析感兴趣的技术人员和决策者阅读。

目录

模块1　大数据入门
第1讲 大数据简介 3
1．1　什么是大数据 4
1．1．1 大数据的优势 5
1．1．2 挖掘各种大数据源 6
1．2　数据管理的历史——大数据的演化 7
1．3 大数据的结构化 9
1．4 大数据要素 13
1．4．1 数据量 13
1．4．2 速度 14
1．4．3 多样性 14
1．5 大数据在商务环境中的应用 14
1．6 大数据行业中的职业机会 16
1．6．1 职业机会 17
1．6．2 所需技能 17
1．6．3 大数据的未来 19
练习 20
备忘单 22
第2讲 大数据在商业上的应用 23
2．1 社交网络数据的重要性 24
2．2 金融欺诈和大数据 30
2．3 保险业的欺诈检测 32
2．4 在零售业中应用大数据 36
练习 40
备忘单 42
第3讲 处理大数据的技术 43
3．1 大数据的分布式和并行计算 44
3．1．1 并行计算技术 46
3．1．2 虚拟化及其对大数据的重要性 47
3．2 Hadoop简介 47
3．3 云计算和大数据 50
3．3．1 大数据计算的特性 50
3．3．2 云部署模型 51
3．3．3 云交付模型 52
3．3．4 大数据云 52
3．3．5 大数据云市场中的供应商 53
3．3．6 使用云服务所存在的问题 54
3．4 大数据内存计算技术 54
练习 56
备忘单 58
第4讲 了解Hadoop生态系统 59
4．1 Hadoop生态系统 60
4．2 用HDFS存储数据 61
4．2．1 HDFS架构 62
4．2．2 HDFS的一些特殊功能 65
4．3 利用Hadoop MapReduce处理数据 65
4．3．1 MapReduce是如何工作的 66
4．3．2 MapReduce的优点和缺点 66
4．3．3 利用Hadoop YARN管理资源和应用 67
4．4 利用HBase存储数据 68
4．5 使用Hive查询大型数据库 69
4．6 与Hadoop生态系统的交互 70
4．6．1 Pig和Pig Latin 70
4．6．2 Sqoop 71
4．6．3 Zookeeper 72
4．6．4 Flume 72
4．6．5 Oozie 73
练习 74
备忘单 76
第5讲 MapReduce基础 77
5．1 MapReduce的起源 78
5．2 MapReduce是如何工作的 79
5．3 MapReduce作业的优化技术 85
5．3．1 硬件/网络拓扑 85
5．3．2 同步 86
5．3．3 文件系统 86
5．4 MapReduce的应用 86
5．5 HBase在大数据处理中的角色 87
5．6 利用Hive挖掘大数据 89
练习 91
备忘单 94
模块2　分析和R编程入门
第1讲 理解分析 97
1．1 分析与报告的对比 98
1．1．1 报告 99
1．1．2 分析 100
1．2 基本和高级分析 102
1．3 进行分析——需要考虑的事项 105
1．3．1 正确限定问题的范围 105
1．3．2 统计显著性还是业务重要性 105
1．3．3 样本与总体 107
1．3．4 推理与计算统计数字的对比 109
1．4 构建分析团队 110
1．4．1 成为分析师的必备技能 110
1．4．2 IT与分析的融合 111
练习 113
备忘单 115
第2讲 分析方法与工具 116
2．1 分析方法的演变 117
2．1．1 集成方法 117
2．1．2 商品化模型 118
2．1．3 文本分析 120
2．1．4 文本分析的挑战 121
2．2 分析工具的演变 122
2．3 分析工具分类 123
2．3．1 图形用户界面的兴起 123
2．3．2 点解决方案的大爆发 123
2．3．3 数据可视化工具 125
2．4 一些流行的分析工具 127
2．4．1 用于统计计算的R项目 127
2．4．2 IBM SPSS 128
2．4．3 SAS 130
2．5 分析工具之间的对比 131
练习 133
备忘单 135
第3讲 探索R 136
3．1 安装R 137
3．2 使用脚本工作 138
3．2．1 RGui 138
3．2．2 RStudio 140
3．2．3 “Hello world！” 141
3．2．4 简单数学运算 141
3．2．5 R中的数学运算 142
3．2．6 使用向量 143
3．2．7 保存和计算数值 144
3．2．8 回应用户 146
3．3 浏览工作区 149
3．3．1 操纵工作区内容 149
3．3．2 保存工作 150
3．3．3 检索工作 150
练习 151
备忘单 153
第4讲 将数据集读入R，从R导出数据 154
4．1 使用c()命令创建数据 155
4．1．1 输入数值项作为数据 155
4．1．2 输入文本项作为数据 156
4．2 在R中使用scan()命令获取数据 157
4．2．1 输入文本作为数据 158
4．2．2 使用剪贴板制作数据 158
4．2．3 从磁盘读取数据文件 160
4．3 读取更大的数据文件 162
4．3．1 read．csv()命令 163
4．3．2 在R中读取数据的其他命令 164
4．3．3 数据文件中的缺失值 167
4．4 从R导出数据 169
4．5 在R中保存你的工作 169
4．5．1 将数据文件保存到磁盘 170
4．5．2 保存命名对象 170
4．5．3 保存所有操作 170
4．5．4 以文本文件形式保存数据到磁盘 171
4．5．5 将向量对象写入磁盘 171
4．5．6 将矩阵和数据帧对象写入磁盘 172
4．5．7 将列表对象写入磁盘 172
练习 174
备忘单 176
第5讲 在R中操纵和处理数据 177
5．1 确定最合适的数据结构 178
5．2 创建数据的子集 179
5．2．1 指定子集 179
5．2．2 构造数据帧的子集 180
5．2．3 从数据中取得样本 180
5．2．4 数据子集的应用 182
5．3 在数据中添加计算得到的字段 184
5．3．1 在数据帧列上执行算术运算 184
5．3．2 创建数据子组或者bin 184
5．4 在R中组合和合并数据集 186
5．4．1 创建样本数据以说明合并的方法 187
5．4．2 使用merge()函数 188
5．4．3 合并类型 189
5．4．4 使用查找表 190
5．5 分类和排序数据 190
5．5．1 向量的排序 191
5．5．2 数据帧的排序 191
5．5．3 用apply()函数遍历数据 193
5．6 公式接口简介 196
5．7 数据整形 196
5．7．1 理解长格式和宽格式数据 197
5．7．2 从reshape2程序包入手 198
5．7．3 将数据 “熔化”为长格式 199
练习 202
备忘单 204
模块3 使用R进行数据分析
第1讲 使用R中的函数和包 207
1．1 从脚本到函数 209
1．1．1 创建脚本 209
1．1．2 将脚本转变为函数 210
1．1．3 使用函数 211
1．1．4 减少行数 212
1．2 巧妙地使用参数 214
1．2．1 增加更多参数 214
1．2．2 使用点参数 216
1．2．3 使用函数作为参数 218
1．3 函数作用域 219
1．3．1 外部函数 219
1．3．2 使用内部函数 221
1．4 指派方法 222
1．4．1 寻找函数背后的方法 223
1．4．2 以UseMethod()函数使用方法 223
1．5 程序包 225
1．5．1 为Windows安装程序包 225
1．5．2 为Linux安装程序包 225
1．6 程序包的使用 227
1．6．1 加载程序包 227
1．6．2 卸载程序包 227
练习 228
备忘单 230
第2讲 R中的描述性统计 231
2．1 汇总命令 232
2．2 名称命令 234
2．3 汇总样本 235
2．4 累积统计信息 239
2．4．1 简单累计命令 239
2．4．2 复杂累积命令 241
2．5 数据帧的汇总统计 242
2．5．1 数据帧的通用汇总命令 242
2．5．2 专用的行和列汇总命令 243
2．5．3 用于行/列汇总的apply()命令 243
2．6 矩阵对象的汇总统计 244
2．7 列表的汇总统计 246
2．8 列联表 247
2．8．1 建立列联表 247
2．8．2 选择表对象的各个部分 253
2．8．3 测试表对象 255
2．8．4 复杂（扁平）表 256
2．8．5 测试“扁平”表对象 260
2．8．6 表的汇总命令 260
2．9 交叉表 262
练习 267
备忘单 269
第3讲 用函数、循环和数据帧分析数据 270
3．1 矩阵、列表和数据帧 271
3．1．1 矩阵 271
3．1．2 列表 272
3．1．3 数据帧——数据集 273
3．2 向量、矩阵和列表的索引 273
3．2．1 向量的索引 273
3．2．2 矩阵的索引 274
3．2．3 列表的索引 275
3．3 R编程 276
3．3．1 表达式、赋值和算术运算符 276
3．3．2 成组的表达式 277
3．3．3 条件执行——if和ifelse 278
3．3．4 重复执行——循环 278
3．4 RHadoop 280
3．4．1 安装RHadoop 281
3．4．2 创建用户定义函数 281
练习 283
备忘单 285
第4讲 R中的图形分析 286
4．1 为单变量绘图 287
4．1．1 直方图 288
4．1．2 索引图 292
4．1．3 时间序列图 293
4．1．4 饼图 294
4．1．5 stripchart函数 294
4．2 绘制双变量图表 295
4．2．1 根据两个连续解释变量绘制图表：散点图 296
4．2．2 使用分类解释变量绘图 309
4．3 多重比较图表 312
4．4 绘制多变量图表 315
4．4．1 pairs函数 315
4．4．2 coplot函数 316
4．4．3 相互作用图表 316
4．5 特殊图表 317
4．5．1 设计图 318
4．5．2 气泡图 318
4．5．3 有许多相同值的图表 319
4．6 将图形保存到外部文件 320
练习 322
备忘单 324
第5讲 R中的假设检验 325
5．1 统计假设简介 326
5．1．1 假设检验 327
5．1．2 决策错误 327
5．2 使用学生t检验 327
5．2．1 使用不相等方差的双样本t检验 328
5．2．2 使用相等方差的双样本t检验 328
5．2．3 单样本t检验 328
5．2．4 t检验中的公式语法和样本子集构建 329
5．3 u检验 333
5．3．1 双样本u检验 333
5．3．2 单样本u检验 334
5．3．3 u检验中的公式语法和样本子集构建 335
5．4 配对t检验和u检验 338
5．4．1 相关和协方差 340
5．4．2 协方差 342
5．4．3 相关检验中的显著性检验 343
5．4．4 公式语法 343
5．5 关联分析检验 346
5．6 拟合优度检验 348
练习 352
备忘单 354
模块4 使用R进行高级分析
第1讲 R中的线性回归 357
1．1 线性回归分析基础知识 358
1．1．1 简单线性回归 358
1．1．2 多重线性回归 359
1．1．3 最小二乘估计 360
1．1．4 检查模型适当性 361
1．1．5 回归输出的解读 363
1．1．6 回归假设 364
1．1．7 多重共线性 365
1．1．8 检测多重共线性 365
1．2 使用线性回归进行工作 367
1．2．1 确定x和y变量 367
1．2．2 检查条件 368
1．2．3 回归线的计算 368
1．2．4 求取斜率 369
1．2．5 求取y截距 369
1．2．6 回归线的解读 369
1．2．7 做出正确的预测 371
1．3 R中的简单线性回归 371
1．3．1 R的5个著名函数 371
1．3．2 校正的平方和及乘积和 372
1．3．3 分散度 372
1．3．4 回归中的方差分析 373
1．3．5 AIC 373
1．3．6 参数不可靠性的估算 373
1．3．7 用拟合模型预测 374
1．3．8 检查模型 374
1．4 线性模型结果对象 375
1．4．1 系数 377
1．4．2 拟合值 377
1．4．3 残差 378
1．4．4 公式 378
1．4．5 最佳拟合线 378
1．5 模型的构建 379
1．5．1 用前向逐步回归增加项 380
1．5．2 用后向删除方法删除项 382
1．5．3 模型的比较 383
1．6 曲线回归 384
练习 386
备忘单 389
第2讲 非线性回归 390
2．1 非线性回归分析简介 391
2．2 非线性回归和广义线性模型 391
2．3 逻辑回归 392
2．3．1 解读逻辑回归中的β系数 394
2．3．2 计算β系数 395
2．3．3 具有交互变量的逻辑回归 395
2．3．4 具有指示变量的逻辑回归 396
2．3．5 逻辑回归模型适当性检查 396
2．3．6 使用逻辑回归线进行预测 397
2．4 用MLE进行线估算 400
2．5 将非线性模型转化为线性模型 401
2．6 其他非线性回归模型 402
2．7 广义加性模型 406
2．8 自启动函数 407
2．8．1 自启动Michaelis-Menten模型 407
2．8．2 自启动渐近指数模型 408
2．8．3 轮廓似然 409
2．8．4 自启动逻辑 409
2．8．5 自启动四参数逻辑 409
2．8．6 自启动Weibull增长函数 410
2．8．7 自启动一阶房室函数 411
2．9 用拔靴法建立一个非线性回归家族 411
2．10 逻辑回归的应用 413
2．10．1 贷款接纳 414
2．10．2 德国信用数据 414
2．10．3 延误的航班 415
练习 416
备忘单 418
第3讲 聚类分析 419
3．1 聚类简介 421
3．1．1 聚类的应用 421
3．1．2 聚类的复杂性 422
3．1．3 距离计量 422
3．1．4 簇内和簇间平方和 423
3．1．5 高效聚类的属性 424
3．2 凝聚层次聚类 425
3．2．1 主要距离 426
3．2．2 密度估算方法 427
3．3 相似性聚合聚类 428
3．3．1 相似性聚合的原理 428
3．3．2 相似性聚合聚类的实施 428
3．4 R amap包的用法 429
3．5 k均值聚类 431
3．6 R聚类示例：欧洲人的蛋白质摄入 431
3．7 R聚类示例：美国月度失业率 434
3．8 在R中实施层次聚类 435
3．8．1 例1：重温欧洲人蛋白质摄入 435
3．8．2 例2：重温美国月度失业率 436
练习 437
备忘单 439
第4讲 决策树 440
4．1 决策树的应用 441
4．2 决策树原理 444
4．2．1 选择变量——创建树的第1步 444
4．2．2 拆分标准 445
4．2．3 为节点分配数据——创建树的第2步 447
4．2．4 修剪——创建树的第3步 447
4．3 构建决策树 448
4．3．1 决策树如何确定纯度？ 449
4．3．2 使用决策树时的实际考虑因素 450
4．3．3 决策树选项 451
4．4 CART、C5．0和CHAID树 451
4．4．1 CART 452
4．4．2 C5．0 454
4．4．3 CHAID 455
4．4．4 决策树对比 456
4．5 用决策树预测 457
4．6 决策树的优缺点 458
4．6．1 决策树的优点 458
4．6．2 决策树的缺点 458
4．7 在R中构建决策树 459
练习 462
备忘单 464
第5讲 R和Hadoop的集成及Hive介绍 465
5．1 Hadoop 466
5．1．1 HDFS 467
5．1．2 MapReduce 468
5．1．3 Hadoop的应用 468
5．2 集成R和Hadoop——RHadoop 469
5．2．1 安装RHadoop 470
5．2．2 在R中使用RHadoop 472
5．3 通过文本挖掘得到有用信息 474
5．4 Hive简介 477
5．4．1 元存储 477
5．4．2 数据库 477
5．4．3 数据类型 477
5．4．4 查询语言 478
5．4．5 Hive命令 478
5．4．6 Hive交互和非交互模式 479
练习 480
备忘单 482
附录A 在R中可以完成的10件Microsoft Excel工作 484

大数据时代下的决策利器：数据洞察与模型构建实战指南 在这场席卷全球的大数据浪潮中，信息不再仅仅是冰冷的数字，它们是蕴藏无限潜能的宝藏，是驱动企业增长、革新社会形态的强大引擎。从纷繁复杂的商业决策到精准的科学研究，从个性化的用户体验到前瞻性的风险预警，数据扮演的角色日益关键。本书正是为应对这一时代挑战而生，旨在为每一位渴望驾驭数据力量的探索者提供一套系统、实战、深入的知识体系。我们不追求浮于表面的概念堆砌，而是聚焦于如何将海量数据转化为有价值的洞察，并通过严谨的建模手段实现预测与优化，最终赋能业务决策，引领变革。 第一部分：解锁数据价值——大数据分析的基石与方法 在大数据分析的征程中，理解数据的本质、掌握分析的工具与方法是不可或缺的第一步。本部分将带领读者从宏观视角深入理解大数据究竟意味着什么，它为何如此重要，以及它如何颠覆传统的分析范式。 大数据是什么？概念、特征与生态系统解析： 我们将剥开“大数据”的神秘面纱，探讨其体量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）、真实性（Veracity）和价值（Value）等核心特征，理解这些特征如何对传统的数据处理和分析技术提出挑战。同时，深入剖析支撑大数据运作的完整生态系统，包括数据采集、存储、处理、分析、可视化等各个环节的关键技术和代表性工具，如Hadoop、Spark、NoSQL数据库、数据仓库、数据湖等。理解这些技术之间的协同关系，为后续的学习打下坚实基础。 数据驱动的思维模式与分析流程： 本书强调，大数据分析并非孤立的技术实践，而是一种深刻的思维转变。我们将探讨如何培养数据驱动的决策文化，将数据视为企业的核心资产，并将其融入日常运营的每一个环节。在此基础上，将详细介绍一个完整、严谨的大数据分析项目流程，从明确业务问题、数据探索与清洗、特征工程、模型选择与训练、模型评估与调优，到最终的洞察提炼与业务落地。理解并熟练掌握这一流程，是成功开展大数据分析项目的关键。 数据探索与可视化：发现隐藏的模式与洞察： 数据探索是揭示数据内在规律、发现潜在模式与异常的必经之路。本部分将重点介绍数据探索性分析（EDA）的核心技术与实践。我们将学习如何运用统计学方法，如描述性统计（均值、中位数、方差、分位数等）、分布分析、相关性分析等，来理解数据的分布特征、变量间的关系。更重要的是，我们将深入掌握数据可视化的艺术与科学。通过各种图表（如直方图、散点图、箱线图、热力图、网络图等）的有效运用，我们将能够直观地展现数据中的趋势、异常、分布规律和多维度关系，从而快速捕捉关键信息，形成初步的业务洞察。我们将介绍主流的可视化工具和库，并分享构建清晰、信息量丰富图表的最佳实践。 数据预处理与特征工程：为模型保驾护航： 原始数据往往是不完整、不准确、格式不统一的，直接用于建模会严重影响模型效果。本部分将聚焦于数据预处理的关键技术，包括处理缺失值（填充、删除）、异常值检测与处理、数据规范化与标准化、数据转换（如对数变换、分箱等）。在此基础上，我们将深入探讨数据预处理的核心环节——特征工程。特征工程是将原始数据转化为能够更好地被模型理解和利用的特征的过程，是决定模型性能的关键因素之一。我们将学习如何创建新特征（如组合特征、交互特征）、选择最优特征（如基于相关性、信息增益、模型重要性），以及如何处理类别型特征（如独热编码、标签编码、目标编码）。通过精湛的特征工程技术，我们能够显著提升模型的预测能力和鲁棒性。 第二部分：构建预测的未来——机器学习与模型构建实战 掌握了数据分析的基础，我们就进入了构建智能模型的阶段。本部分将深入浅出地介绍机器学习的核心算法，并结合实际案例，演示如何从零开始构建、训练、评估和优化预测模型，让数据说话，预测未来。 机器学习基础：监督学习、无监督学习与强化学习概览： 我们将从机器学习的基本概念入手，清晰地划分监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）和强化学习三大主要范畴。理解不同学习范式的适用场景与基本原理，将帮助我们为解决特定问题选择合适的模型。 经典监督学习算法深度解析与应用： 回归模型： 线性回归、多项式回归，以及更复杂的岭回归、Lasso回归，用于预测连续数值型变量。我们将详细解析它们的原理、优缺点，以及在实际问题中的应用，如房价预测、销售额预测等。 分类模型： 逻辑回归： 作为一种广泛应用的二分类模型，我们将深入理解其概率模型和决策边界的形成。 支持向量机（SVM）： 学习其核技巧，如何在高维空间中找到最优分类超平面。 决策树与随机森林： 理解树模型的构建过程，以及随机森林如何通过集成学习提升模型的鲁棒性和准确性，广泛应用于用户流失预测、欺诈检测等场景。 梯度提升模型（如XGBoost, LightGBM）： 重点讲解这些当前最先进、性能强大的集成学习算法，理解其工作原理、参数调优策略，以及它们在各类预测任务中取得成功的关键。 无监督学习：发现数据内在结构与模式： 聚类算法： K-Means、DBSCAN等，用于将相似的数据点分组，例如客户细分、市场 segmentation。 降维算法： PCA（主成分分析）、t-SNE等，用于减少数据维度，可视化高维数据，或消除冗余特征。 模型评估与选择：如何判断模型的优劣： 构建模型只是第一步，如何客观地评估模型的性能至关重要。本部分将详细介绍各种评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线、AUC值（用于分类问题），以及均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、R²分数（用于回归问题）。我们将学习如何使用交叉验证（Cross-validation）来获得更可靠的模型评估结果，并理解过拟合（Overfitting）与欠拟合（Underfitting）的现象及应对策略。 模型调优与正则化：追求极致性能： 即使是优秀模型，也需要精细的调优才能发挥最大潜力。我们将深入探讨网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）等超参数调优技术。同时，将重点讲解正则化（Regularization）技术，如L1和L2正则化，以及它们如何在防止过拟合的同时，提升模型的泛化能力。 深度学习入门（可选高级章节）： 对于有志于探索更复杂模型和任务的读者，我们将提供深度学习的基础入门。介绍神经网络的基本结构，感知机、多层感知机（MLP）的原理，以及卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在图像和序列数据处理中的应用，为读者打开更广阔的研究和应用领域。 第三部分：洞察商业价值——大数据分析的落地与应用 理论与技术最终需要回归实践，为业务带来切实的价值。本部分将聚焦于大数据分析在不同行业的实际应用，以及如何将分析结果转化为可执行的业务策略，实现数据驱动的商业增长。 营销分析与客户洞察： 如何利用用户行为数据、交易数据进行精准营销、用户画像构建、客户生命周期管理、个性化推荐系统设计，以及流失预警和营销活动效果评估。 金融风控与欺诈检测： 在金融领域，如何利用大数据技术构建信用评分模型、识别异常交易、检测洗钱行为、预测信用风险，保障金融安全。 电商运营与供应链优化： 零售行业如何通过分析销售数据、库存数据、物流数据，实现商品销量预测、库存优化、需求预测、定价策略制定，以及提升客户购买体验。 产品与服务优化： 如何通过用户行为分析、A/B测试，洞察用户对产品功能的需求，优化产品设计，提升用户满意度和留存率。 风险管理与趋势预测： 如何利用大数据分析，识别潜在的市场风险、运营风险，预测行业发展趋势，为企业战略规划提供数据支持。 数据可视化在业务决策中的作用： 再次强调可视化在沟通分析结果、驱动业务决策中的关键作用。将介绍如何设计面向不同受众（技术人员、业务管理者）的报告与仪表盘，将复杂的数据洞察转化为清晰、易懂的业务建议。 案例研究与实战演练： 本书将穿插多个来自不同行业的真实案例，详细剖析案例背景、数据特点、分析方法、模型构建过程，以及最终的业务成果。通过这些案例，读者可以更直观地理解所学知识如何应用于实际问题，并从中汲取灵感。 面向未来的大数据分析： 展望大数据分析的未来发展趋势，如实时分析、边缘计算、可解释AI、AI伦理等，引导读者持续学习和探索。 本书旨在成为您在大数据分析旅程中的可靠伙伴，为您提供扎实的理论基础、实操性的技术指南以及丰富的应用经验。我们相信，通过系统学习和刻意练习，您将能够掌握驾驭大数据、洞察商业价值、构建预测未来的核心能力。

评分☆☆☆☆☆

说实话，作为一个在数据仓库和ETL领域耕耘多年的技术人员，我一直觉得大数据分析和预测建模离我有些遥远，更多的是业务分析师和算法工程师的事情。但读了《大数据分析师权威教程：大数据分析与预测建模》之后，我的认知被彻底颠覆了。这本书让我深刻理解了，无论背景是什么，掌握大数据分析的核心能力，都将为我的职业发展带来无限可能。它从宏观的行业趋势讲到微观的技术细节，让我对大数据分析师这个职业的角色有了更清晰的认识。我尤其看重的是书中关于“大数据”本身的处理和管理的章节，这部分内容详细介绍了分布式存储、并行计算等概念，以及Hadoop、Spark等主流技术栈的原理和应用。这让我看到了如何从海量、异构的数据中提取出可用的信息，而不仅仅是停留在小规模数据集的分析上。此外，书中关于数据治理、数据安全和隐私保护的讨论，也是我作为一名技术人员非常关心的方面。这本书不仅仅是一本关于算法和模型的书，更是一本关于如何构建和管理大数据分析体系的百科全书。我计划将书中介绍的Spark MLlib相关技术，应用到我们现有的大数据平台中，以提升数据处理和模型训练的效率。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在企业中负责数据驱动决策的管理者，我深知数据分析和预测建模对于提升业务效率和战略制定的重要性。我一直希望能够找到一本能够帮助我理解大数据分析师的工作，并能指导团队高效开展数据分析项目的书籍。《大数据分析师权威教程：大数据分析与预测建模》绝对是我的不二之选。这本书的视角非常宏观，它不仅仅关注技术细节，更侧重于如何将大数据分析能力转化为业务价值。我非常欣赏书中关于“大数据分析”的战略性阐述，它让我明白了如何构建一个成熟的数据分析体系，如何从顶层设计数据驱动的文化，以及如何将数据分析结果有效地传达给决策层。书中关于“预测建模”在不同业务场景下的应用案例，也给了我很多启发，例如客户流失预测、销售预测、风险评估等。我特别关注书中关于如何衡量数据分析项目的ROI（投资回报率）以及如何构建高效的数据分析团队的章节，这对于我在公司内部推广数据分析工作非常有帮助。我计划将书中介绍的A/B测试和实验设计方法，应用到我们的产品优化和市场营销活动中，以期获得更精准的效果评估。

评分☆☆☆☆☆

这本《大数据分析师权威教程：大数据分析与预测建模》真是让我眼前一亮！作为一名在数据分析领域摸爬滚打多年的老兵，我一直在寻找一本能够真正打通理论与实践，并且能引领我迈入更深层次大数据分析和预测建模门槛的书籍。市面上同类书籍很多，但往往要么过于理论化，要么过于碎片化，要么就是停留在基础工具的介绍上。但这本书，从我翻开的第一页起，就给我一种“挖到宝”的感觉。它并没有简单地罗列各种算法和工具，而是深入浅出地剖析了大数据分析的整个生命周期，从数据采集、清洗、存储，到特征工程、模型选择、训练、评估，再到最终的部署和应用，每一个环节都讲解得极其透彻，并且紧密联系实际应用场景。我尤其欣赏作者在数据可视化和解释性分析方面的论述，这不仅仅是展示图表，更是如何从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的洞察，并用清晰易懂的方式传达给非技术人员。书中大量的案例研究，涵盖了金融、零售、医疗等多个行业，让我能够看到理论知识如何在实际工作中落地生根，解决真实世界的问题。我迫不及待地想将书中的一些高级建模技术，比如深度学习在序列预测中的应用，以及各种集成学习方法，应用到我目前负责的项目中去。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚毕业不久，对大数据分析充满热情的新手，在选择第一本进阶书籍时，我花费了大量时间比较。最终，《大数据分析师权威教程：大数据分析与预测建模》凭借其“权威教程”的名号以及“预测建模”这个吸引我的关键词，进入了我的视野。收到书后，我被其严谨的逻辑和丰富的知识体系所折服。它就像一位经验丰富的大师，循循善诱地引导我一步步走近大数据分析的精髓。我最喜欢的部分是它对“预测建模”的讲解，这部分内容详细介绍了各种经典的预测模型，比如线性回归、逻辑回归、时间序列模型，以及更复杂的如决策树、随机森林、梯度提升树等。更重要的是，书中不仅仅是介绍模型本身，还强调了模型选择的原则、特征工程的重要性、模型评估的指标以及如何避免过拟合等关键环节。这让我明白了，预测建模绝不仅仅是调用一个函数，而是一个系统性的工程。我特别赞赏书中关于模型解释性的章节，它教会了我如何在预测模型给出结果后，去理解模型是如何做出判断的，这对于建立信任和驱动业务决策至关重要。我正在尝试运用书中介绍的特征工程技术来优化我当前正在学习的一个分类模型，感觉效果比之前自己摸索要好很多。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对统计学和机器学习理论有着浓厚兴趣的学生，一直渴望找到一本能够将理论知识与实际应用完美结合的书籍。《大数据分析师权威教程：大数据分析与预测建模》恰恰满足了我的需求。这本书的优点在于，它并没有将统计学和机器学习割裂开来，而是巧妙地将它们融为一体，展现了大数据分析的强大魅力。我非常喜欢书中关于概率论和数理统计在预测建模中应用的章节，这部分内容详细讲解了参数估计、假设检验、置信区间等统计学概念，以及它们如何为机器学习模型提供坚实的理论基础。同时，书中对各种机器学习算法的推导和解释也十分详尽，例如支持向量机、神经网络等，让我对算法的内在机制有了更深入的理解。最让我惊喜的是，作者在讲解算法的同时，还提供了Python和R语言的实现示例，这使得我能够立即将所学知识付诸实践。我目前正在用书中介绍的线性回归和逻辑回归模型，来分析我的课程项目中的数据集，感觉对统计学和机器学习的理解又上了一个台阶。

评分☆☆☆☆☆

与介绍内容一致，送货快，非常满意。

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书有点意思

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非常好

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实用，不错，好好好好好好好好好好好！

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很不错的书籍，讲解非常详细，学习到很多知识了

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质量不错，学习中

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很好的一本书，值得购买，必须要用心学

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评分☆☆☆☆☆

还不错~~~~~~~~~~~