数据挖掘-你必须知道的32个经典案例 任昱衡 数据库及数据挖掘分析教程 数据分析技术方法计算教程数据 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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任昱衡 著

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• 数据挖掘
• 机器学习
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• 案例分析
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• 数据库
• 数据建模
• 统计学习
• 商业智能
• Python

店铺： 江阴新华书店图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121275791

商品编码：23635423297

包装：平装

开本：16

任昱衡：博士、副研究员，高级电子商务师，高级硬件工程师，中国电子商务协会电子商务研究院副院长，中国电子商务协会信用体系建设管理中心主任助理，中国电子商务师资质（职称）认证管理中心主任助理。参与国家多项电子商务法律、法规、标准制定工作，目前主要负责国家电子商务师职业水平（职称）认证体系的构建和国家电子商务行业企业信用监管工作。
李倩星：毕业于西南大学统计学专业，对数据挖掘、机器学习以及人工智能领域有深刻的研究。主持翻译了《传播学中的大数据：发展与不足》、《大数据、一个新兴领域的误区和方法与概念》、《数据挖掘揭示了差评导致的负反馈怪圈》等数十篇前沿科技文章，并发表于PPV课社区。
米晓飞：北京航空航天大学硕士，现任宜信高级数据分析挖掘工程师。曾在中软国际任高级工程师，一手建立成熟网站，架构了大数据分析环境并确立完整的流程，熟悉大数据生态系统及应用。在网站和大数据方面有着丰富的经验，尤其是精准营销和数据挖掘方向。

第1章 经典的探索性数据分析案例 1
1.1 探索性数据分析综述 2
1.2 数据巧收集――红牛的大数据营销案例 4
1.2.1 状况百出的红牛企业 4
1.2.2 红牛企业巧妙收集消费者数据 6
1.2.3 数据收集小结 8
1.3 数据可视化――数据新闻促使英军撤军 9
1.3.1 维基解密带来的海量数据 9
1.3.2 百花齐放的数据新闻 11
1.3.3 数据可视化小结 15
1.4 异常值分析――Facebook消灭钓鱼链接 16
1.4.1 Facebook和广告商之间的拉锯战 17
1.4.2 异常值分析指导排名算法工作 18
1.4.3 异常值分析小结 22
1.5 对比分析――TrueCar指导购物者寻找*合算的车价 24
1.5.1 火中取栗的TrueCar网站 24
1.5.2 数据对比赢得消费者信赖 26
1.5.3 对比分析小结 29
第2章 经典的相关分析与回归分析案例 31
2.1 相关回归综述 32
2.2 皮尔逊相关值――纽约市政府利用相关分析监控违法建筑 34
2.2.1 简约而不简单的消防检测系统 34
2.2.2 使用相关分析洞察60个变量的关系 36
2.2.3 相关分析小结 39
2.3 时间序列分析――人寿保险的可提费用预测 41
2.3.1 人寿保险公司和可提费用 41
2.3.2 使用四种时间序列回归预测模型解决问题 43
2.3.3 时间序列分析小结 46
2.4 线性回归分析――梅西百货公司的十二项大数据策略 48
2.4.1 从“一亿豪赌”说起的零售商困境 48
2.4.2 SAS公司帮助梅西百货构建模型 50
2.4.3 线性回归分析小结 53
2.5 Logistic回归分析――大面积流感爆发的预测分析 56
2.5.1 究竟谁才是流感预测算法之王 56
2.5.2 向Logistic算法中引入更多变量 58
2.5.3 Logistic回归分析小结 61
第3章 经典的降维数据分析案例 63
3.1 降维分析算法综述 64
3.2 粗糙集算法――协助希腊工业发展银行制定信贷政策 66
3.2.1 银行信贷政策的制定原则 66
3.2.2 粗糙集算法原理和应用 67
3.2.3 粗糙集算法小结 71
3.3 因子分析――基于李克特量表的应聘评价法 73
3.3.1 源于智力测试的因子分析 73
3.3.2 使用因子分析解构问卷 75
3.3.3 因子分析小结 78
3.4 **尺度分析――直观评估消费者倾向的分析方法 80
3.4.1 市场调查问题催生的**尺度分析 80
3.4.2 六种经典的**尺度分析解读方法 82
3.4.3 **尺度分析小结 86
3.5 PCA降维算法――智能人脸识别的应用与拓展 88
3.5.1 刷脸的时代来了 88
3.5.2 使用PCA算法完成降维工作 90
3.5.3 PCA算法小结 93
第4章 经典的模式识别案例 95
4.1 模式识别综述 96
4.2 图像分析――谷歌的超前自动驾驶技术 98
4.2.1 以安全的名义呼吁自动驾驶技术 98
4.2.2 快速成熟的无人驾驶技术 100
4.2.3 图像分析小结 103
4.3 遗传算法――经典的人力资源优化问题 105
4.3.1 使用有限资源实现利益**化 105
4.3.2 遗传算法的计算过程 107
4.3.3 遗传算法小结 110
4.4 决策树分析――“沸腾时刻”准确判断用户健康水平 111
4.4.1 打造我国**健身平台 111
4.4.2 信息增益和决策树 113
4.4.3 决策树小结 116
4.5 K均值聚类分析――HSE24通过为客户分类降低退货率 118
4.5.1 在电子商务市场快速扩张的HSE24 119
4.5.2 使用K均值聚类为客户分类 120
4.5.3 K均值聚类小结 123
第5章 经典的机器学习案例 127
5.1 机器学习综述 128
5.2 语义搜索――沃尔玛搜索引擎提升15%销售额 130
5.2.1 注重用户体验的沃尔玛公司 130
5.2.2 语义搜索引擎的底层技术和原理 132
5.2.3 语义搜索技术小结 135
5.3 顺序分析――搜狗输入法的智能纠错系统 137
5.3.1 搜狗输入法的王牌词库和智能算法 137
5.3.2 频繁树模式和顺序分析算法 140
5.3.3 顺序分析小结 143
5.4 文本分析――经典的垃圾邮件过滤系统 144
5.4.1 大数据时代需要文本分析工作 145
5.4.2 垃圾邮件过滤中的分词技术和词集模型 146
5.4.3 文本分析小结 149
5.5 协同过滤――构建个性化推荐系统的经典算法 151
5.5.1 协同过滤算法为什么这么流行 151
5.5.2 基于用户和基于产品的协同过滤 153
5.5.3 协同过滤算法小结 155
第6章 经典的深度学习案例 159
6.1 深度学习综述 160
6.2 支持向量机――乔布斯利用大数据对抗癌症 162
6.2.1 乔布斯和胰腺癌的八年抗战 162
6.2.2 医学统计学和支持向量机 164
6.2.3 支持向量机小结 168
6.3 感知器神经网络――**的房产价格预测算法 169
6.3.1 如何在我国预测房价 170
6.3.2 多层感知器和误差曲面 171
6.3.3 感知器神经网络小结 175
6.4 自组织神经网络――如何又快又好地解决旅行商问题 177
6.4.1 **路径问题的典型模式和解决方法 177
6.4.2 自组织神经网络的拓扑结构和权值调整 178
6.4.3 自组织神经网络小结 182
6.5 RBM算法――为新闻报道智能分类 183
6.5.1 新闻报道智能分类的难与易 183
6.5.2 RBM算法的学习目标和学习方法 185
6.5.3 RBM算法小结 188
第7章 经典的数据挖掘案例 191
7.1 数据挖掘综述 192
7.2 判别分析――美国运通构建客户流失预测模型 194
7.2.1 美国运通公司的旧日辉煌 194
7.2.2 判别分析的假设条件和判别函数 196
7.2.3 判别分析小结 200
7.3 购物篮分析――找出零售业的**商品组合 201
7.3.1 名动天下的“啤酒和尿布”案例 202
7.3.2 购物篮分析的频繁模式 203
7.3.3 购物篮分析小结 207
7.4 马尔可夫链――准确预测客运市场占有率 208
7.4.1 复杂的客运市场系统 209
7.4.2 概率转移矩阵的求解方法 210
7.4.3 马尔可夫链小结 213
7.5 AdaBoost元算法――有效侦测欺诈交易的复合算法 215
7.5.1 弱分类器和强分类器之争 215
7.5.2 AdaBoost元算法的分类器构建方法 217
7.5.3 AdaBoost元算法小结 220
第8章 经典的商业智能分析案例 223
8.1 商业智能分析综述 224
8.2 KXEN分析软件――构建欧洲博彩业下注预测平台 226
8.2.1 现代博彩业背后的黑手 226
8.2.2 集体智慧和庄家赔率的联系 228
8.2.3 KXEN软件小结 231
8.3 数据废气再利用――物流公司数据成功用于评估客户信用 233
8.3.1 数据废气和黑暗数据的异同 234
8.3.2 论如何充分利用物流公司数据 235
8.3.3 数据废气再利用小结 239
8.4 必应预测――使用往期信息预测自然灾害 240
8.4.1 预测自然灾害的必要性 241
8.4.2 微软大数据预测的优与劣 242
8.4.3 必应预测小结 245
8.5 点球成金――助力NBA大数据分析的多种神秘软件 246
8.5.1 NBA的有效球员数据 247
8.5.2 有关点球成金的靠谱方法 249
8.5.3 点球成金小结 251

揭秘海量数据背后的智慧：数据科学的实践与应用 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和商业决策的核心资源。从庞杂的用户行为日志到精密的科学实验记录，再到错综复杂的金融交易流，无数的数据点如同散落的星辰，蕴藏着无穷的奥秘与价值。然而，这些原始数据本身往往是混沌且难以理解的，它们就像未经雕琢的璞玉，需要精湛的技艺和深刻的洞察才能打磨出闪耀的钻石。 本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是旨在带领读者踏上一段激动人心的“数据探险”之旅。我们将深入探索如何从海量数据中挖掘出有价值的洞察，如何构建强大的分析模型来预测未来趋势，以及如何将这些洞察转化为切实可行的行动，从而在竞争激烈的环境中取得优势。本书将以清晰的逻辑、丰富的案例和实用的方法，为你打开通往数据科学世界的大门。 第一部分：理解数据的本质与价值 在正式展开数据挖掘的旅程之前，我们首先需要建立对数据的基本认知。数据并非简单的数字和文字集合，它承载着信息、反映着现象、记录着规律。理解数据的来源、类型、质量和潜在偏差，是后续所有分析工作的基础。 数据是如何产生的？ 我们将探讨数据产生的不同渠道，例如传感器收集的物联网数据、用户在互联网上的交互行为、企业内部的运营记录、科学研究产生的实验数据等等。了解数据的生成机制有助于我们判断数据的可靠性和适用性。 数据的多样性： 数据并非千篇一律。我们将区分结构化数据（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、音频、视频）。不同类型的数据需要采用不同的处理和分析技术。 数据质量的重要性： 错误、缺失、重复或不一致的数据会对分析结果产生严重的负面影响。本书将介绍数据预处理的关键步骤，包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测与处理，以及数据标准化等，确保我们分析的数据是“干净”且“可靠”的。 数据的价值所在： 我们将探讨数据在不同领域的应用价值。在商业领域，数据可以用于客户细分、精准营销、风险控制、产品优化；在科学研究领域，数据是验证理论、发现新现象的基石；在社会治理领域，数据可以辅助决策、提升效率、改善民生。认识到数据的价值，才能激发我们深入挖掘的动力。 第二部分：数据挖掘的核心技术与方法 数据挖掘的核心在于运用统计学、机器学习和人工智能等技术，从数据中发现隐藏的模式、关联和趋势。本部分将聚焦于数据挖掘中最具代表性和实用性的技术方法。 关联规则挖掘： 经典的“啤酒与尿布”故事便是关联规则挖掘的生动写照。我们将学习如何发现数据项之间的有趣关系，例如在购物篮分析中，找出哪些商品经常被一起购买。这对于商品推荐、店铺布局优化具有重要意义。我们会介绍Apriori算法等经典算法，并探讨如何处理海量数据以提高效率。 分类与预测： 预测是数据挖掘中最具价值的应用之一。我们将学习如何构建模型来预测未来的事件，例如客户是否会流失、某项投资是否会盈利、疾病是否会发生等等。我们会深入探讨多种分类算法，包括： 决策树： 直观易懂，能够将复杂决策过程可视化，便于理解。我们将学习如何构建和剪枝决策树，以及ID3、C4.5等算法。 支持向量机（SVM）： 在处理高维数据和非线性分类问题上表现出色，是强大的分类工具。 朴素贝叶斯： 基于概率的分类方法，简单高效，尤其适用于文本分类等任务。 K近邻（KNN）： 一种基于实例的学习方法，直观易实现，在模式识别中有广泛应用。 聚类分析： 聚类是将相似的数据点分组到不同的簇中。这有助于我们发现数据中的自然分组，例如将用户划分为不同的客户群体，或者将文档按照主题进行分类。我们将介绍K-Means、层次聚类等常用算法，并讨论如何评估聚类结果的质量。 回归分析： 回归用于预测连续数值型变量，例如预测房价、股票价格、销售额等。我们将学习线性回归、多项式回归等基本模型，以及如何评估回归模型的拟合度和预测能力。 异常检测： 识别数据中的“离群点”或“异常值”对于欺诈检测、工业故障预警、网络安全等领域至关重要。我们将学习多种检测异常值的方法，包括基于统计的方法、基于距离的方法以及基于模型的方法。 文本挖掘与自然语言处理： 随着非结构化文本数据的爆炸式增长，文本挖掘变得越来越重要。我们将学习如何从文本中提取信息、进行情感分析、主题建模，以及构建文本分类器。 时间序列分析： 很多数据具有时间依赖性，例如股票价格、天气数据、网站流量等。时间序列分析可以帮助我们理解数据的趋势、季节性和周期性，并进行未来预测。我们将介绍ARIMA模型等经典时间序列模型。 第三部分：数据挖掘的实践应用与案例剖析 理论的学习最终需要落实到实践。本部分将通过一系列引人入胜的实际案例，展示数据挖掘技术如何在不同行业和场景中发挥作用，帮助我们解决现实问题。 商业智能与营销优化： 客户画像构建与精准营销： 如何通过分析用户的浏览、购买、社交等行为，构建详细的客户画像，从而实现个性化推荐、精准广告投放，提高营销转化率。 用户流失预测与挽留： 识别出潜在流失的客户，并提前采取措施进行挽留，降低客户流失率，维护企业营收。 销售预测与库存管理： 基于历史销售数据和外部因素，准确预测未来的销售量，优化库存水平，降低运营成本。 金融风险控制与欺诈检测： 信用评分模型构建： 利用历史信贷数据，构建模型来评估贷款申请人的信用风险，减少坏账损失。 交易欺诈检测： 实时监控交易行为，识别出异常模式，及时发现并阻止欺诈行为。 股票市场预测与交易策略： 分析历史股票价格、交易量以及新闻舆情，构建预测模型，辅助制定投资交易策略。 医疗健康领域的突破： 疾病预测与诊断辅助： 分析病人的病历、基因信息、生活习惯等数据，辅助医生进行疾病的早期预测和诊断。 药物研发与疗效评估： 利用大量临床试验数据，加速新药研发过程，并评估药物的实际疗效。 公共卫生监测与疫情预警： 分析传染病的发病率、传播途径等数据，预测疫情发展趋势，制定有效的防控措施。 互联网与社交媒体分析： 搜索引擎优化与内容推荐： 分析用户搜索行为和内容偏好，优化搜索结果，提供个性化的内容推荐。 社交网络分析与舆情监测： 分析社交媒体上的信息传播，了解用户情绪和观点，及时发现并应对负面舆情。 网络广告优化与效果衡量： 分析广告投放效果，优化广告策略，提高投资回报率。 其他前沿应用： 智慧城市与交通管理： 分析交通流量、出行模式等数据，优化交通信号灯，缓解交通拥堵。 制造业的智能化升级： 通过传感器数据分析，实现设备的预测性维护，提高生产效率，降低故障率。 科学研究的数据驱动创新： 在天文学、物理学、生物学等领域，利用海量观测数据和模拟数据，发现新的科学规律。 本书的目标读者： 无论你是对数据充满好奇的学生，希望在学术研究中有所突破的研究者，还是致力于提升业务效率和决策水平的商业人士，亦或是对人工智能和大数据技术感兴趣的爱好者，本书都将为你提供宝贵的知识和实用的工具。 学习本书，你将能够： 掌握数据挖掘的核心概念和关键技术。 学会选择和应用合适的数据挖掘算法解决实际问题。 理解如何从原始数据中提取有价值的洞察。 能够独立完成一些基本的数据分析项目。 培养用数据驱动思维解决问题的能力。 数据改变世界，而数据挖掘则赋予了我们理解和驾驭这种改变的力量。让我们一起开启这场探索数据智慧的非凡旅程，解锁数据背后的无限可能！

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这本书《数据分析技术方法计算教程数据》的封面和书名都散发出一种专业严谨的气息。作为一名数据分析的初学者，我非常渴望能够找到一本既有理论深度，又能指导实践的书籍。我特别关注的是书中对于“技术方法”的讲解是否系统化和全面化。我希望它能够涵盖从数据收集、数据清洗、数据转换、数据可视化到模型构建和评估的整个数据分析流程。在具体的技术方法方面，我非常期待书中能够详细介绍各种常用的数据分析工具和技术，例如SQL在数据提取和处理中的应用，Excel在数据分析中的基础功能，以及Python或R等编程语言在数据分析中的高级应用。同时，我希望书中能够对各种统计分析方法进行深入浅出的讲解，例如描述性统计、推断性统计、回归分析、时间序列分析等，并提供实际的应用案例。对于“计算教程”部分，我非常看重它是否能够提供清晰的代码示例和操作步骤，以便我能够跟着书中的指导进行实践。如果书中还能包含一些常见的数据分析问题的解决方案，例如如何进行用户行为分析、如何进行销售预测、如何进行风险评估等，那将使这本书的实用性大大提升。

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拿到这本书的瞬间，我就被它的厚重感和专业的封面设计所吸引。翻开目录，我看到了“数据库及数据挖掘分析教程”这样的字样，这让我对这本书的系统性和理论基础有了初步的信心。我一直觉得，要真正掌握数据挖掘，不能仅仅停留在一些零散的技巧上，而是需要建立一个扎实的理论框架。这本书如果能从数据库的基础知识讲起，逐步深入到数据挖掘的原理和方法，那将是一条非常完美的学习路径。我特别关注的是书中是否会详细解释各种数据挖掘算法背后的数学原理和统计学基础。例如，像决策树、支持向量机、K-means聚类等算法，了解它们的工作机制对于灵活运用和优化模型至关重要。我希望书中能够提供清晰的数学推导和直观的图示来帮助理解。此外，作为一本“教程”，我期待它能够包含大量的练习题或者课后思考题，来帮助读者巩固所学知识。如果书中还能够针对不同类型的应用场景，给出相应的教程指导，比如如何构建一个数据仓库，如何进行ETL（抽取、转换、加载），以及如何在数据库中进行初步的数据探索和清洗，那将是锦上添花。这本书的目标读者群似乎很广，既适合初学者，也适合有一定基础的专业人士，这让我觉得它非常有潜力成为我数据分析工具箱中的一件利器。

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我最近在学习数据分析技术，一直想找一本能够系统性介绍各种技术方法的书籍。《数据分析技术方法计算教程数据》这个书名让我觉得它非常贴合我的学习需求。我更看重的是书中关于“技术方法”的介绍，希望它能涵盖从数据收集、清洗、转换、建模到结果解释的全过程。在技术方法层面，我特别感兴趣的是书中是否会介绍一些常用的数据预处理技术，例如缺失值填充、异常值检测、特征缩放、编码转换等，这些都是数据分析过程中必不可少但又常常被忽视的环节。同时，我也希望它能详细讲解各种统计分析方法，比如假设检验、方差分析、回归分析等，以及它们在实际问题中的应用。更重要的是，我期望书中能够介绍不同类型的数据分析模型，并且清晰地说明它们各自的适用场景和优缺点。例如，如果是时间序列分析，是否会介绍ARIMA、LSTM等模型？如果是预测模型，是否会讲解逻辑回归、随机森林、梯度提升树等？对于“计算教程”这部分，我希望能看到书中提供清晰的代码实现，最好是使用当下主流的数据分析语言，如Python或R，并配以详细的注释和解释。这样，我不仅能理解理论，还能实际动手操作，真正掌握这些技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书我刚拿到手，迫不及待地翻看了几页，感觉信息量非常庞大。书名《数据挖掘-你必须知道的32个经典案例》听起来就很有吸引力，尤其是“32个经典案例”这几个字，让我对书中内容的实用性和深度充满了期待。我一直对如何从海量数据中挖掘出有价值的信息很感兴趣，并且在工作中也经常遇到需要处理大量数据的情况，所以一本能够提供实际案例指导的书对我来说是极其宝贵的。我特别关注的是书中案例的选择是否具有代表性，是否能涵盖数据挖掘领域的一些核心问题和常用技术。例如，是否会有关于客户细分、欺诈检测、推荐系统、市场篮子分析等经典的应用场景？这些场景往往能够最直观地展现数据挖掘的强大力量。同时，我也希望书中对于每个案例的讲解能够深入浅出，不仅介绍最终的结果，更重要的是剖析整个挖掘过程，包括数据预处理、特征工程、模型选择、算法实现、结果评估等关键步骤。如果能对每一步骤中的难点和技巧进行详细阐述，并提供相应的代码示例或者伪代码，那这本书的价值就真的无可估量了。我还在期待它是否会介绍一些当前比较热门的数据挖掘算法，比如深度学习在数据挖掘中的应用，或者一些更高级的降维、聚类、分类方法。这本书的定价也比较适中，作为一本专业技术书籍，我觉得物有所值。

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我最近刚入手了《数据挖掘-你必须知道的32个经典案例》，这本厚重的书给我留下了深刻的印象。我一直对数据挖掘的实际应用场景充满好奇，这本书的“32个经典案例”的宣传语让我觉得非常有价值。我特别希望书中能够提供一些跨行业的案例，比如零售、金融、医疗、电商等，这样可以帮助我了解数据挖掘在不同领域的应用特点和挑战。我更关注的是案例的深度和广度，不仅仅是简单地罗列问题和解决方案，而是能够深入剖析整个数据挖掘的流程。例如，在案例分析中，是否会详细说明数据采集的来源和方式，数据的质量如何保证，如何进行探索性数据分析（EDA）来理解数据特征，以及如何根据业务需求选择合适的数据挖掘算法。我非常期待看到书中对于案例背后所使用的算法和模型的详细解释，以及它们是如何被优化和调参的。此外，如果书中还能提供一些案例的源代码或者算法实现思路，那对我来说将是极大的帮助。我希望这本书能够让我看到数据挖掘不仅仅是理论，更是解决实际问题的强大工具，能够启发我思考如何将数据挖掘技术应用到我自己的工作中。