數據挖掘-你必須知道的32個經典案例 任昱衡 數據庫及數據挖掘分析教程 數據分析技術方法計算教程數據 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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任昱衡 著

圖書標籤:

• 數據挖掘
• 機器學習
• 數據分析
• 案例分析
• 算法
• 數據庫
• 數據建模
• 統計學習
• 商業智能
• Python

店鋪： 江陰新華書店圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121275791

商品編碼：23635423297

包裝：平裝

開本：16

任昱衡：博士、副研究員，高級電子商務師，高級硬件工程師，中國電子商務協會電子商務研究院副院長，中國電子商務協會信用體係建設管理中心主任助理，中國電子商務師資質（職稱）認證管理中心主任助理。參與國傢多項電子商務法律、法規、標準製定工作，目前主要負責國傢電子商務師職業水平（職稱）認證體係的構建和國傢電子商務行業企業信用監管工作。
李倩星：畢業於西南大學統計學專業，對數據挖掘、機器學習以及人工智能領域有深刻的研究。主持翻譯瞭《傳播學中的大數據：發展與不足》、《大數據、一個新興領域的誤區和方法與概念》、《數據挖掘揭示瞭差評導緻的負反饋怪圈》等數十篇前沿科技文章，並發錶於PPV課社區。
米曉飛：北京航空航天大學碩士，現任宜信高級數據分析挖掘工程師。曾在中軟國際任高級工程師，一手建立成熟網站，架構瞭大數據分析環境並確立完整的流程，熟悉大數據生態係統及應用。在網站和大數據方麵有著豐富的經驗，尤其是精準營銷和數據挖掘方嚮。

第1章 經典的探索性數據分析案例 1
1.1 探索性數據分析綜述 2
1.2 數據巧收集――紅牛的大數據營銷案例 4
1.2.1 狀況百齣的紅牛企業 4
1.2.2 紅牛企業巧妙收集消費者數據 6
1.2.3 數據收集小結 8
1.3 數據可視化――數據新聞促使英軍撤軍 9
1.3.1 維基解密帶來的海量數據 9
1.3.2 百花齊放的數據新聞 11
1.3.3 數據可視化小結 15
1.4 異常值分析――Facebook消滅釣魚鏈接 16
1.4.1 Facebook和廣告商之間的拉鋸戰 17
1.4.2 異常值分析指導排名算法工作 18
1.4.3 異常值分析小結 22
1.5 對比分析――TrueCar指導購物者尋找*閤算的車價 24
1.5.1 火中取栗的TrueCar網站 24
1.5.2 數據對比贏得消費者信賴 26
1.5.3 對比分析小結 29
第2章 經典的相關分析與迴歸分析案例 31
2.1 相關迴歸綜述 32
2.2 皮爾遜相關值――紐約市政府利用相關分析監控違法建築 34
2.2.1 簡約而不簡單的消防檢測係統 34
2.2.2 使用相關分析洞察60個變量的關係 36
2.2.3 相關分析小結 39
2.3 時間序列分析――人壽保險的可提費用預測 41
2.3.1 人壽保險公司和可提費用 41
2.3.2 使用四種時間序列迴歸預測模型解決問題 43
2.3.3 時間序列分析小結 46
2.4 綫性迴歸分析――梅西百貨公司的十二項大數據策略 48
2.4.1 從“一億豪賭”說起的零售商睏境 48
2.4.2 SAS公司幫助梅西百貨構建模型 50
2.4.3 綫性迴歸分析小結 53
2.5 Logistic迴歸分析――大麵積流感爆發的預測分析 56
2.5.1 究竟誰纔是流感預測算法之王 56
2.5.2 嚮Logistic算法中引入更多變量 58
2.5.3 Logistic迴歸分析小結 61
第3章 經典的降維數據分析案例 63
3.1 降維分析算法綜述 64
3.2 粗糙集算法――協助希臘工業發展銀行製定信貸政策 66
3.2.1 銀行信貸政策的製定原則 66
3.2.2 粗糙集算法原理和應用 67
3.2.3 粗糙集算法小結 71
3.3 因子分析――基於李剋特量錶的應聘評價法 73
3.3.1 源於智力測試的因子分析 73
3.3.2 使用因子分析解構問捲 75
3.3.3 因子分析小結 78
3.4 **尺度分析――直觀評估消費者傾嚮的分析方法 80
3.4.1 市場調查問題催生的**尺度分析 80
3.4.2 六種經典的**尺度分析解讀方法 82
3.4.3 **尺度分析小結 86
3.5 PCA降維算法――智能人臉識彆的應用與拓展 88
3.5.1 刷臉的時代來瞭 88
3.5.2 使用PCA算法完成降維工作 90
3.5.3 PCA算法小結 93
第4章 經典的模式識彆案例 95
4.1 模式識彆綜述 96
4.2 圖像分析――榖歌的超前自動駕駛技術 98
4.2.1 以安全的名義呼籲自動駕駛技術 98
4.2.2 快速成熟的無人駕駛技術 100
4.2.3 圖像分析小結 103
4.3 遺傳算法――經典的人力資源優化問題 105
4.3.1 使用有限資源實現利益**化 105
4.3.2 遺傳算法的計算過程 107
4.3.3 遺傳算法小結 110
4.4 決策樹分析――“沸騰時刻”準確判斷用戶健康水平 111
4.4.1 打造我國**健身平颱 111
4.4.2 信息增益和決策樹 113
4.4.3 決策樹小結 116
4.5 K均值聚類分析――HSE24通過為客戶分類降低退貨率 118
4.5.1 在電子商務市場快速擴張的HSE24 119
4.5.2 使用K均值聚類為客戶分類 120
4.5.3 K均值聚類小結 123
第5章 經典的機器學習案例 127
5.1 機器學習綜述 128
5.2 語義搜索――沃爾瑪搜索引擎提升15%銷售額 130
5.2.1 注重用戶體驗的沃爾瑪公司 130
5.2.2 語義搜索引擎的底層技術和原理 132
5.2.3 語義搜索技術小結 135
5.3 順序分析――搜狗輸入法的智能糾錯係統 137
5.3.1 搜狗輸入法的王牌詞庫和智能算法 137
5.3.2 頻繁樹模式和順序分析算法 140
5.3.3 順序分析小結 143
5.4 文本分析――經典的垃圾郵件過濾係統 144
5.4.1 大數據時代需要文本分析工作 145
5.4.2 垃圾郵件過濾中的分詞技術和詞集模型 146
5.4.3 文本分析小結 149
5.5 協同過濾――構建個性化推薦係統的經典算法 151
5.5.1 協同過濾算法為什麼這麼流行 151
5.5.2 基於用戶和基於産品的協同過濾 153
5.5.3 協同過濾算法小結 155
第6章 經典的深度學習案例 159
6.1 深度學習綜述 160
6.2 支持嚮量機――喬布斯利用大數據對抗癌癥 162
6.2.1 喬布斯和胰腺癌的八年抗戰 162
6.2.2 醫學統計學和支持嚮量機 164
6.2.3 支持嚮量機小結 168
6.3 感知器神經網絡――**的房産價格預測算法 169
6.3.1 如何在我國預測房價 170
6.3.2 多層感知器和誤差麯麵 171
6.3.3 感知器神經網絡小結 175
6.4 自組織神經網絡――如何又快又好地解決旅行商問題 177
6.4.1 **路徑問題的典型模式和解決方法 177
6.4.2 自組織神經網絡的拓撲結構和權值調整 178
6.4.3 自組織神經網絡小結 182
6.5 RBM算法――為新聞報道智能分類 183
6.5.1 新聞報道智能分類的難與易 183
6.5.2 RBM算法的學習目標和學習方法 185
6.5.3 RBM算法小結 188
第7章 經典的數據挖掘案例 191
7.1 數據挖掘綜述 192
7.2 判彆分析――美國運通構建客戶流失預測模型 194
7.2.1 美國運通公司的舊日輝煌 194
7.2.2 判彆分析的假設條件和判彆函數 196
7.2.3 判彆分析小結 200
7.3 購物籃分析――找齣零售業的**商品組閤 201
7.3.1 名動天下的“啤酒和尿布”案例 202
7.3.2 購物籃分析的頻繁模式 203
7.3.3 購物籃分析小結 207
7.4 馬爾可夫鏈――準確預測客運市場占有率 208
7.4.1 復雜的客運市場係統 209
7.4.2 概率轉移矩陣的求解方法 210
7.4.3 馬爾可夫鏈小結 213
7.5 AdaBoost元算法――有效偵測欺詐交易的復閤算法 215
7.5.1 弱分類器和強分類器之爭 215
7.5.2 AdaBoost元算法的分類器構建方法 217
7.5.3 AdaBoost元算法小結 220
第8章 經典的商業智能分析案例 223
8.1 商業智能分析綜述 224
8.2 KXEN分析軟件――構建歐洲博彩業下注預測平颱 226
8.2.1 現代博彩業背後的黑手 226
8.2.2 集體智慧和莊傢賠率的聯係 228
8.2.3 KXEN軟件小結 231
8.3 數據廢氣再利用――物流公司數據成功用於評估客戶信用 233
8.3.1 數據廢氣和黑暗數據的異同 234
8.3.2 論如何充分利用物流公司數據 235
8.3.3 數據廢氣再利用小結 239
8.4 必應預測――使用往期信息預測自然災害 240
8.4.1 預測自然災害的必要性 241
8.4.2 微軟大數據預測的優與劣 242
8.4.3 必應預測小結 245
8.5 點球成金――助力NBA大數據分析的多種神秘軟件 246
8.5.1 NBA的有效球員數據 247
8.5.2 有關點球成金的靠譜方法 249
8.5.3 點球成金小結 251

揭秘海量數據背後的智慧：數據科學的實踐與應用 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步和商業決策的核心資源。從龐雜的用戶行為日誌到精密的科學實驗記錄，再到錯綜復雜的金融交易流，無數的數據點如同散落的星辰，蘊藏著無窮的奧秘與價值。然而，這些原始數據本身往往是混沌且難以理解的，它們就像未經雕琢的璞玉，需要精湛的技藝和深刻的洞察纔能打磨齣閃耀的鑽石。 本書並非一本枯燥的理論堆砌，而是旨在帶領讀者踏上一段激動人心的“數據探險”之旅。我們將深入探索如何從海量數據中挖掘齣有價值的洞察，如何構建強大的分析模型來預測未來趨勢，以及如何將這些洞察轉化為切實可行的行動，從而在競爭激烈的環境中取得優勢。本書將以清晰的邏輯、豐富的案例和實用的方法，為你打開通往數據科學世界的大門。 第一部分：理解數據的本質與價值 在正式展開數據挖掘的旅程之前，我們首先需要建立對數據的基本認知。數據並非簡單的數字和文字集閤，它承載著信息、反映著現象、記錄著規律。理解數據的來源、類型、質量和潛在偏差，是後續所有分析工作的基礎。 數據是如何産生的？ 我們將探討數據産生的不同渠道，例如傳感器收集的物聯網數據、用戶在互聯網上的交互行為、企業內部的運營記錄、科學研究産生的實驗數據等等。瞭解數據的生成機製有助於我們判斷數據的可靠性和適用性。 數據的多樣性： 數據並非韆篇一律。我們將區分結構化數據（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、音頻、視頻）。不同類型的數據需要采用不同的處理和分析技術。 數據質量的重要性： 錯誤、缺失、重復或不一緻的數據會對分析結果産生嚴重的負麵影響。本書將介紹數據預處理的關鍵步驟，包括數據清洗、缺失值處理、異常值檢測與處理，以及數據標準化等，確保我們分析的數據是“乾淨”且“可靠”的。 數據的價值所在： 我們將探討數據在不同領域的應用價值。在商業領域，數據可以用於客戶細分、精準營銷、風險控製、産品優化；在科學研究領域，數據是驗證理論、發現新現象的基石；在社會治理領域，數據可以輔助決策、提升效率、改善民生。認識到數據的價值，纔能激發我們深入挖掘的動力。 第二部分：數據挖掘的核心技術與方法 數據挖掘的核心在於運用統計學、機器學習和人工智能等技術，從數據中發現隱藏的模式、關聯和趨勢。本部分將聚焦於數據挖掘中最具代錶性和實用性的技術方法。 關聯規則挖掘： 經典的“啤酒與尿布”故事便是關聯規則挖掘的生動寫照。我們將學習如何發現數據項之間的有趣關係，例如在購物籃分析中，找齣哪些商品經常被一起購買。這對於商品推薦、店鋪布局優化具有重要意義。我們會介紹Apriori算法等經典算法，並探討如何處理海量數據以提高效率。 分類與預測： 預測是數據挖掘中最具價值的應用之一。我們將學習如何構建模型來預測未來的事件，例如客戶是否會流失、某項投資是否會盈利、疾病是否會發生等等。我們會深入探討多種分類算法，包括： 決策樹： 直觀易懂，能夠將復雜決策過程可視化，便於理解。我們將學習如何構建和剪枝決策樹，以及ID3、C4.5等算法。 支持嚮量機（SVM）： 在處理高維數據和非綫性分類問題上錶現齣色，是強大的分類工具。 樸素貝葉斯： 基於概率的分類方法，簡單高效，尤其適用於文本分類等任務。 K近鄰（KNN）： 一種基於實例的學習方法，直觀易實現，在模式識彆中有廣泛應用。 聚類分析： 聚類是將相似的數據點分組到不同的簇中。這有助於我們發現數據中的自然分組，例如將用戶劃分為不同的客戶群體，或者將文檔按照主題進行分類。我們將介紹K-Means、層次聚類等常用算法，並討論如何評估聚類結果的質量。 迴歸分析： 迴歸用於預測連續數值型變量，例如預測房價、股票價格、銷售額等。我們將學習綫性迴歸、多項式迴歸等基本模型，以及如何評估迴歸模型的擬閤度和預測能力。 異常檢測： 識彆數據中的“離群點”或“異常值”對於欺詐檢測、工業故障預警、網絡安全等領域至關重要。我們將學習多種檢測異常值的方法，包括基於統計的方法、基於距離的方法以及基於模型的方法。 文本挖掘與自然語言處理： 隨著非結構化文本數據的爆炸式增長，文本挖掘變得越來越重要。我們將學習如何從文本中提取信息、進行情感分析、主題建模，以及構建文本分類器。 時間序列分析： 很多數據具有時間依賴性，例如股票價格、天氣數據、網站流量等。時間序列分析可以幫助我們理解數據的趨勢、季節性和周期性，並進行未來預測。我們將介紹ARIMA模型等經典時間序列模型。 第三部分：數據挖掘的實踐應用與案例剖析 理論的學習最終需要落實到實踐。本部分將通過一係列引人入勝的實際案例，展示數據挖掘技術如何在不同行業和場景中發揮作用，幫助我們解決現實問題。 商業智能與營銷優化： 客戶畫像構建與精準營銷： 如何通過分析用戶的瀏覽、購買、社交等行為，構建詳細的客戶畫像，從而實現個性化推薦、精準廣告投放，提高營銷轉化率。 用戶流失預測與挽留： 識彆齣潛在流失的客戶，並提前采取措施進行挽留，降低客戶流失率，維護企業營收。 銷售預測與庫存管理： 基於曆史銷售數據和外部因素，準確預測未來的銷售量，優化庫存水平，降低運營成本。 金融風險控製與欺詐檢測： 信用評分模型構建： 利用曆史信貸數據，構建模型來評估貸款申請人的信用風險，減少壞賬損失。 交易欺詐檢測： 實時監控交易行為，識彆齣異常模式，及時發現並阻止欺詐行為。 股票市場預測與交易策略： 分析曆史股票價格、交易量以及新聞輿情，構建預測模型，輔助製定投資交易策略。 醫療健康領域的突破： 疾病預測與診斷輔助： 分析病人的病曆、基因信息、生活習慣等數據，輔助醫生進行疾病的早期預測和診斷。 藥物研發與療效評估： 利用大量臨床試驗數據，加速新藥研發過程，並評估藥物的實際療效。 公共衛生監測與疫情預警： 分析傳染病的發病率、傳播途徑等數據，預測疫情發展趨勢，製定有效的防控措施。 互聯網與社交媒體分析： 搜索引擎優化與內容推薦： 分析用戶搜索行為和內容偏好，優化搜索結果，提供個性化的內容推薦。 社交網絡分析與輿情監測： 分析社交媒體上的信息傳播，瞭解用戶情緒和觀點，及時發現並應對負麵輿情。 網絡廣告優化與效果衡量： 分析廣告投放效果，優化廣告策略，提高投資迴報率。 其他前沿應用： 智慧城市與交通管理： 分析交通流量、齣行模式等數據，優化交通信號燈，緩解交通擁堵。 製造業的智能化升級： 通過傳感器數據分析，實現設備的預測性維護，提高生産效率，降低故障率。 科學研究的數據驅動創新： 在天文學、物理學、生物學等領域，利用海量觀測數據和模擬數據，發現新的科學規律。 本書的目標讀者： 無論你是對數據充滿好奇的學生，希望在學術研究中有所突破的研究者，還是緻力於提升業務效率和決策水平的商業人士，亦或是對人工智能和大數據技術感興趣的愛好者，本書都將為你提供寶貴的知識和實用的工具。 學習本書，你將能夠： 掌握數據挖掘的核心概念和關鍵技術。 學會選擇和應用閤適的數據挖掘算法解決實際問題。 理解如何從原始數據中提取有價值的洞察。 能夠獨立完成一些基本的數據分析項目。 培養用數據驅動思維解決問題的能力。 數據改變世界，而數據挖掘則賦予瞭我們理解和駕馭這種改變的力量。讓我們一起開啓這場探索數據智慧的非凡旅程，解鎖數據背後的無限可能！

評分☆☆☆☆☆

我最近在學習數據分析技術，一直想找一本能夠係統性介紹各種技術方法的書籍。《數據分析技術方法計算教程數據》這個書名讓我覺得它非常貼閤我的學習需求。我更看重的是書中關於“技術方法”的介紹，希望它能涵蓋從數據收集、清洗、轉換、建模到結果解釋的全過程。在技術方法層麵，我特彆感興趣的是書中是否會介紹一些常用的數據預處理技術，例如缺失值填充、異常值檢測、特徵縮放、編碼轉換等，這些都是數據分析過程中必不可少但又常常被忽視的環節。同時，我也希望它能詳細講解各種統計分析方法，比如假設檢驗、方差分析、迴歸分析等，以及它們在實際問題中的應用。更重要的是，我期望書中能夠介紹不同類型的數據分析模型，並且清晰地說明它們各自的適用場景和優缺點。例如，如果是時間序列分析，是否會介紹ARIMA、LSTM等模型？如果是預測模型，是否會講解邏輯迴歸、隨機森林、梯度提升樹等？對於“計算教程”這部分，我希望能看到書中提供清晰的代碼實現，最好是使用當下主流的數據分析語言，如Python或R，並配以詳細的注釋和解釋。這樣，我不僅能理解理論，還能實際動手操作，真正掌握這些技術。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的瞬間，我就被它的厚重感和專業的封麵設計所吸引。翻開目錄，我看到瞭“數據庫及數據挖掘分析教程”這樣的字樣，這讓我對這本書的係統性和理論基礎有瞭初步的信心。我一直覺得，要真正掌握數據挖掘，不能僅僅停留在一些零散的技巧上，而是需要建立一個紮實的理論框架。這本書如果能從數據庫的基礎知識講起，逐步深入到數據挖掘的原理和方法，那將是一條非常完美的學習路徑。我特彆關注的是書中是否會詳細解釋各種數據挖掘算法背後的數學原理和統計學基礎。例如，像決策樹、支持嚮量機、K-means聚類等算法，瞭解它們的工作機製對於靈活運用和優化模型至關重要。我希望書中能夠提供清晰的數學推導和直觀的圖示來幫助理解。此外，作為一本“教程”，我期待它能夠包含大量的練習題或者課後思考題，來幫助讀者鞏固所學知識。如果書中還能夠針對不同類型的應用場景，給齣相應的教程指導，比如如何構建一個數據倉庫，如何進行ETL（抽取、轉換、加載），以及如何在數據庫中進行初步的數據探索和清洗，那將是錦上添花。這本書的目標讀者群似乎很廣，既適閤初學者，也適閤有一定基礎的專業人士，這讓我覺得它非常有潛力成為我數據分析工具箱中的一件利器。

評分☆☆☆☆☆

這本書我剛拿到手，迫不及待地翻看瞭幾頁，感覺信息量非常龐大。書名《數據挖掘-你必須知道的32個經典案例》聽起來就很有吸引力，尤其是“32個經典案例”這幾個字，讓我對書中內容的實用性和深度充滿瞭期待。我一直對如何從海量數據中挖掘齣有價值的信息很感興趣，並且在工作中也經常遇到需要處理大量數據的情況，所以一本能夠提供實際案例指導的書對我來說是極其寶貴的。我特彆關注的是書中案例的選擇是否具有代錶性，是否能涵蓋數據挖掘領域的一些核心問題和常用技術。例如，是否會有關於客戶細分、欺詐檢測、推薦係統、市場籃子分析等經典的應用場景？這些場景往往能夠最直觀地展現數據挖掘的強大力量。同時，我也希望書中對於每個案例的講解能夠深入淺齣，不僅介紹最終的結果，更重要的是剖析整個挖掘過程，包括數據預處理、特徵工程、模型選擇、算法實現、結果評估等關鍵步驟。如果能對每一步驟中的難點和技巧進行詳細闡述，並提供相應的代碼示例或者僞代碼，那這本書的價值就真的無可估量瞭。我還在期待它是否會介紹一些當前比較熱門的數據挖掘算法，比如深度學習在數據挖掘中的應用，或者一些更高級的降維、聚類、分類方法。這本書的定價也比較適中，作為一本專業技術書籍，我覺得物有所值。

評分☆☆☆☆☆

這本書《數據分析技術方法計算教程數據》的封麵和書名都散發齣一種專業嚴謹的氣息。作為一名數據分析的初學者，我非常渴望能夠找到一本既有理論深度，又能指導實踐的書籍。我特彆關注的是書中對於“技術方法”的講解是否係統化和全麵化。我希望它能夠涵蓋從數據收集、數據清洗、數據轉換、數據可視化到模型構建和評估的整個數據分析流程。在具體的技術方法方麵，我非常期待書中能夠詳細介紹各種常用的數據分析工具和技術，例如SQL在數據提取和處理中的應用，Excel在數據分析中的基礎功能，以及Python或R等編程語言在數據分析中的高級應用。同時，我希望書中能夠對各種統計分析方法進行深入淺齣的講解，例如描述性統計、推斷性統計、迴歸分析、時間序列分析等，並提供實際的應用案例。對於“計算教程”部分，我非常看重它是否能夠提供清晰的代碼示例和操作步驟，以便我能夠跟著書中的指導進行實踐。如果書中還能包含一些常見的數據分析問題的解決方案，例如如何進行用戶行為分析、如何進行銷售預測、如何進行風險評估等，那將使這本書的實用性大大提升。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛入手瞭《數據挖掘-你必須知道的32個經典案例》，這本厚重的書給我留下瞭深刻的印象。我一直對數據挖掘的實際應用場景充滿好奇，這本書的“32個經典案例”的宣傳語讓我覺得非常有價值。我特彆希望書中能夠提供一些跨行業的案例，比如零售、金融、醫療、電商等，這樣可以幫助我瞭解數據挖掘在不同領域的應用特點和挑戰。我更關注的是案例的深度和廣度，不僅僅是簡單地羅列問題和解決方案，而是能夠深入剖析整個數據挖掘的流程。例如，在案例分析中，是否會詳細說明數據采集的來源和方式，數據的質量如何保證，如何進行探索性數據分析（EDA）來理解數據特徵，以及如何根據業務需求選擇閤適的數據挖掘算法。我非常期待看到書中對於案例背後所使用的算法和模型的詳細解釋，以及它們是如何被優化和調參的。此外，如果書中還能提供一些案例的源代碼或者算法實現思路，那對我來說將是極大的幫助。我希望這本書能夠讓我看到數據挖掘不僅僅是理論，更是解決實際問題的強大工具，能夠啓發我思考如何將數據挖掘技術應用到我自己的工作中。