数据库及其应用模拟试题分析与解答 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:张智勇

出品人:

页数:192

译者:

出版时间:2003-1

价格:15.00元

装帧:

isbn号码:9787505380660

丛书系列:

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《数据挖掘与商业智能实践指南》 内容简介 本书旨在为数据分析师、商业智能（BI）从业者以及对数据驱动决策感兴趣的读者，提供一套全面、深入且极具实操性的指南。在信息爆炸的时代，如何有效地从海量数据中提炼出有价值的洞察，并将其转化为可执行的商业策略，是现代企业面临的核心挑战。《数据挖掘与商业智能实践指南》正是为了解决这一痛点而精心编写。 全书内容紧密围绕数据生命周期管理与高级分析技术应用展开，结构清晰，理论与实践并重，力求让读者不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”。 --- 第一部分：数据基础与智能准备 (Foundation & Preparation) 本部分奠定读者在数据挖掘和商业智能领域所需的坚实基础，重点关注高质量数据的获取、清洗与结构化。 第一章：现代数据生态系统概览 深入解析当前主流的数据架构，包括数据仓库（DW）、数据湖（Data Lake）及其演进中的数据湖仓一体化（Lakehouse）架构。探讨不同类型数据（结构化、半结构化、非结构化）的处理特点和适用场景。介绍关键技术栈，如OLAP与OLTP的区别，以及云原生数据平台的优势。 第二章：数据采集、清洗与预处理的艺术 数据质量是后续分析有效性的生命线。本章详细讲解数据获取的策略，包括API对接、爬虫技术基础（仅介绍原理和合法合规性要求）以及ETL/ELT流程的设计。重点剖析数据清洗的复杂性，如缺失值填补（均值、中位数、回归预测）、异常值检测（基于统计学和领域知识）、数据标准化与归一化，并提供大量Python/Pandas实战案例来演示高效的预处理技巧。 第三章：特征工程：洞察力的源泉 特征工程被誉为数据科学的“魔法”。本章从业务理解出发，指导读者如何从原始数据中构建出对模型预测最有价值的特征。涵盖时间序列特征提取（滞后项、移动平均）、文本特征化（TF-IDF、词嵌入基础）、高维数据降维技术（PCA、t-SNE的可视化应用）以及特征选择的实用方法（Filter、Wrapper、Embedded方法对比）。 --- 第二部分：核心数据挖掘算法精讲 (Core Mining Algorithms) 本部分详尽介绍当前应用最广泛、对商业决策影响最大的数据挖掘算法，侧重于算法背后的逻辑、适用条件及局限性。 第四章：预测建模：监督学习深度剖析 系统讲解回归分析（线性、岭回归、Lasso）和分类模型（逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升机GBM/XGBoost）。特别强调模型选择的流程、交叉验证的严谨性，以及如何评估分类模型的性能指标（AUC-ROC、精确率-召回率曲线、F1分数）。 第五章：无监督学习与模式发现 探索在无标签数据中发现隐藏结构的方法。详细介绍聚类分析（K-Means、DBSCAN、层次聚类）的实际应用，如客户分群与市场细分。同时，深入讲解关联规则挖掘（Apriori算法），演示如何通过购物篮分析来优化商品陈列和促销策略。 第六章：时间序列分析与趋势预测 针对具有时间依赖性的业务场景（如库存需求、股价波动），本章提供专业的分析框架。讲解平稳性检验、ARIMA模型的构建与参数选择，并引入更先进的指数平滑法（ETS）和基于深度学习的时间序列预测思路（如LSTM的简介和应用场景探讨）。 --- 第三部分：商业智能与可视化落地 (BI & Visualization Implementation) 本部分将理论分析结果转化为直观、可操作的商业报告和仪表盘，强调数据叙事的力量。 第七章：构建高效的数据报告体系 从商业目标出发定义关键绩效指标（KPIs）。本章教授如何设计信息架构，确保报告能快速回答业务问题。讲解仪表盘设计的最佳实践，如避免认知负荷、使用正确的图表类型、以及动态筛选器的有效应用。 第八章：主流BI工具实战演练 提供针对当前市场上主流BI平台（如Tableau/Power BI或开源替代方案）的实操指导。内容涵盖数据源连接、数据模型建立（星型/雪花模型）、计算字段的创建、参数化分析以及报表的发布与权限管理。重点在于如何将复杂的分析结果，通过拖拽和交互设计转化为易于理解的“故事”。 第九章：高级分析的应用场景与案例 本章汇集了前述技术在不同行业的落地案例。例如： 金融风控： 基于评分卡的信用风险评估模型。 零售优化： 客户终身价值（CLV）的计算与流失预警模型。 运营效率： 供应链瓶颈的识别与优化建议。 个性化推荐： 协同过滤的基础原理与A/B测试设计。 第十章：数据治理与模型部署运维 (MLOps 基础) 强调数据分析的持续价值。讨论数据治理的基本原则，确保数据合规性与可追溯性。介绍如何将训练好的预测模型集成到生产环境中（API化部署），以及模型性能的监控与再训练机制，确保分析结果的时效性。 --- 总结与特色 《数据挖掘与商业智能实践指南》不仅是一本算法的教科书，更是一本面向业务落地的操作手册。书中包含了大量的伪代码示例、业务场景解析以及思考题，引导读者从单一的数据处理者，成长为能够独立构建端到端数据分析解决方案的专家。它聚焦于如何用数据解决实际问题，而非仅仅停留在数学公式的推导上，是追求实践价值读者的理想选择。

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这本书的语言风格非常独特，它不像某些技术文档那样板着脸孔，充满了冰冷的术语，而是带着一种非常亲切、近乎于“讲故事”的叙事感。作者似乎很懂得如何与读者进行有效的沟通，他擅长使用生活化的比喻来解释复杂的系统原理，比如用交通管理来类比事务的隔离级别，一下子就把原本晦涩的概念变得生动起来。即便是最枯燥的SQL语句优化部分，作者也用一种幽默而又不失严谨的态度去引导，读起来毫不费力，甚至能让人在会心一笑中掌握知识点。这种轻松愉快的阅读体验，极大地缓解了学习技术带来的枯燥感和挫败感。很多时候，我并不是在“学习”，而更像是在和一个博学的同行进行一场深入的咖啡馆交谈，这种感觉非常难得，也让学习的过程充满了乐趣和期待。

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作者在内容深度挖掘上展现出了极高的专业素养，对于一些业界普遍采用的设计范式，这本书不仅进行了描述，还深入探讨了其背后的设计哲学和权衡取舍。我特别欣赏它对“为什么”的追问，很多同类书籍只是照本宣科地介绍主流技术，但这本书却会花篇幅去比较不同技术路线的优劣，甚至会讨论一些前沿的、尚未完全成熟但潜力巨大的新技术趋势。例如，在谈到并发控制时，它没有止步于传统的两阶段锁定，而是引入了多版本并发控制（MVCC）的详细剖析，并结合实际数据库系统的实现细节进行了讲解，这使得读者能够对高性能系统的构建有一个更宏观和深刻的认识。这种超越课本知识点的广度和深度，让这本书的价值远超一般的学习资料，更像是一本值得反复研读的案头工具书，每一次重读似乎都能发掘出新的理解层次。

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这本书的装帧设计挺有意思的，封面采用了一种深沉的蓝色调，搭配着银色的字体，给人一种专业又可靠的感觉，就像是进入了一个知识的殿堂。我拿到手的时候，首先注意到的是纸张的质感，摸起来挺厚实的，油墨的印刷也很清晰，即便是在一些复杂的图表和代码示例部分，内容也展现得一目了然，这对于我们这些需要长时间盯着屏幕和纸质材料学习的人来说，真的非常重要。感觉作者在细节上花了不少心思，不像有些教材，排版混乱，字体小得让人头疼。内页的留白处理得当，阅读起来不会感到压迫，甚至连章节之间的分隔符设计得都很别致，提升了阅读的流畅性。而且，这本书的开本大小适中，无论是放在书架上还是随身携带，都非常方便，即便是放在包里也不会显得过于笨重。总体来说，从物理接触的层面看，这本书的制作水平是相当高的，让人在学习之初就对内容本身抱有极大的期待，这是一种非常好的心理暗示。

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从实用性和工具性的角度来看，这本书的价值体现在其极强的可操作性上。它不仅仅停留在理论层面，更提供了大量经过验证的实战经验和故障排除指南。我尤其喜欢它在每章末尾设置的“陷阱与避雷区”小节，这些内容显然是作者在多年实践中踩过的“坑”，直接点明了初学者最容易犯的错误，并给出了清晰的规避方案，这比单纯看官方文档要高效得多。此外，书里还附带了一个在线资源链接，里面包含了所有的示例代码和模拟的测试数据，这一点简直是太棒了，这意味着我可以立即动手实践书中的每一个例子，亲手去验证理论的有效性，而不是停留在纸面上的想象。这种理论与实践紧密结合的编排方式，使得这本书不仅是知识的传递者，更是实战能力的加速器，对于想要快速将知识转化为生产力的读者来说，是不可多得的宝藏。

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这本书的逻辑结构安排得非常有层次感，从基础概念的引入到复杂系统的构建，每一步都衔接得恰到好处，没有那种为了堆砌知识点而生硬跳跃的感觉。我发现它在处理那些抽象的数据结构和算法时，没有过多地使用晦涩难懂的理论术语，而是通过大量的、贴近实际工作场景的案例来辅助说明，这对于我这种偏向实践操作的学习者来说，简直是福音。比如，它在讲解索引优化时，不是简单地给出几个优化规则，而是用一个模拟的电商数据库场景，一步步展示了不同索引策略对查询性能的影响对比，数据可视化做得非常直观，让人能立刻明白“为什么”要这么做，而不仅仅是“怎么做”。这种由浅入深，层层递进的叙述方式，极大地降低了初学者的入门门槛，同时也保证了资深人士在查阅特定难点时，能够快速定位到核心的解决方案。章节之间的过渡自然流畅，仿佛一位经验丰富的导师在身边循循善诱，而不是一份冷冰冰的参考手册。

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