五笔字型与文字处理速成 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:苍志智

出品人:

页数:208

译者:

出版时间:2004-1

价格:18.0

装帧:平装

isbn号码:9787115117342

丛书系列:

图书标签:

• 五笔输入法
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《信息时代的数据挖掘与应用》 内容提要： 本书系统地介绍了信息时代背景下数据挖掘的理论基础、核心算法、主流工具及其在各个行业中的实际应用。面对爆炸式增长的数据洪流，如何有效地从海量、异构的数据中提取有价值的信息和知识，已成为驱动现代商业决策、科学研究和技术创新的关键能力。本书旨在为读者构建一个全面、深入且实用的数据挖掘知识体系。 第一部分：数据挖掘基础与理论框架 第一章：数据时代与知识发现 1.1 数字化浪潮与数据爆炸： 探讨互联网、物联网、移动计算等技术如何催生了TB级乃至PB级数据的产生。分析数据类型（结构化、半结构化、非结构化数据）的特点及其挑战。 1.2 知识发现过程（KDD）： 详细阐述KDD的完整流程，包括数据选择、预处理、数据挖掘、模式评估和知识表示等关键步骤。强调数据挖掘在整个知识发现链条中的核心地位。 1.3 统计学与机器学习的交汇： 梳理数据挖掘背后的数学和统计学原理，包括概率论、线性代数在算法中的应用。区分描述性建模与预测性建模在数据挖掘中的作用。 第二章：数据准备与预处理——“垃圾进，垃圾出”的哲学 2.1 数据质量的评估与提升： 深入探讨数据缺失、噪声、不一致性等常见问题。介绍填补缺失值（均值、中位数、回归法）和噪声平滑技术（箱线图法、回归平滑）。 2.2 数据集成与转换： 讲解如何将来自不同源头的数据进行有效合并，并介绍数据归一化（Min-Max标准化、Z-Score标准化）和离散化的必要性。 2.3 特征工程的艺术： 阐述特征选择（过滤法、包裹法、嵌入法）和特征提取（主成分分析PCA、线性判别分析LDA）在高维数据处理中的重要性，以及如何构建有效的特征组合。 第二部分：核心数据挖掘技术与算法 第三章：关联规则挖掘 3.1 Apriori算法详解： 深入剖析Apriori算法的工作原理，包括候选集生成和剪枝步骤。通过实例演示如何计算支持度（Support）、置信度（Confidence）和提升度（Lift）。 3.2 FP-Growth算法的效率优势： 介绍基于频繁模式树（FP-tree）的挖掘方法，对比其在处理大规模数据库时相对于Apriori的性能提升。 3.3 关联规则的应用场景： 重点分析购物篮分析、序列模式挖掘在市场营销和供应链管理中的实际应用。 第四章：分类技术：预测模型的构建 4.1 决策树（Decision Trees）： 详细讲解ID3、C4.5和CART算法，重点分析信息增益、信息熵和基尼系数在节点分裂中的决策机制。讨论过拟合问题及剪枝策略。 4.2 支持向量机（SVM）： 阐述线性可分与非线性可分问题，解释核函数（Kernel Functions）如何将低维数据映射到高维空间。介绍SVM在文本分类中的应用。 4.3 集成学习方法： 深入探讨Bagging（如随机森林Random Forest）和Boosting（如AdaBoost、梯度提升机GBM）如何通过组合多个弱分类器来提升模型的稳定性和准确性。 4.4 朴素贝叶斯（Naive Bayes）： 解释基于贝叶斯定理的分类器，分析其在文本情感分析中的高效性。 第五章：聚类分析：无监督学习的探索 5.1 划分式聚类方法（K-Means）： 详细解析K-Means算法的迭代优化过程，探讨初始中心点的选择对结果的影响，并介绍K-Means++的改进。 5.2 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 区分凝聚（Agglomerative）和分裂（Divisive）方法，介绍不同连接标准（单链接、全链接、平均链接）。 5.3 基于密度的聚类（DBSCAN）： 阐述DBSCAN如何识别任意形状的簇，并有效处理噪声点，这是其区别于K-Means的关键优势。 5.4 聚类结果的评估： 介绍外部指标（如F-Measure）和内部指标（如轮廓系数Silhouette Coefficient）对聚类效果的量化评估。 第六章：高级挖掘主题 6.1 时间序列数据挖掘： 探讨时间序列分解、趋势分析和基于时间序列的模式发现，如季节性分析和异常检测。 6.2 文本挖掘基础： 介绍文档表示（TF-IDF）、词干提取与词形还原，以及主题模型（如LDA）的基本原理。 6.3 异常检测（Outlier Detection）： 分析统计学方法、距离方法（如LOF）在欺诈检测和网络入侵识别中的应用。 第三部分：数据挖掘工具与实践案例 第七章：主流数据挖掘平台与工具 7.1 商业智能工具概览： 对比Tableau、Power BI等可视化工具在数据探索阶段的作用。 7.2 开源与编程环境： 重点介绍Python生态系统（Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）在数据挖掘项目中的主流地位。讲解R语言在统计建模中的独特优势。 7.3 数据库与数据仓库： 简述SQL在数据提取中的基础作用，以及数据仓库（Data Warehouse）的概念及其对挖掘的支撑作用。 第八章：行业应用与案例分析 8.1 客户关系管理（CRM）中的应用： 探讨如何利用分类预测客户流失（Churn Prediction），以及聚类技术进行客户细分（Segmentation）。 8.2 金融风控与信用评分： 分析逻辑回归和决策树在构建信用风险模型中的具体步骤和评估指标（如AUC、KS值）。 8.3 推荐系统简介： 介绍协同过滤（基于用户和基于物品）的基本原理，以及如何通过关联规则提升推荐的准确性。 第九章：模型评估、部署与伦理挑战 9.1 性能评估指标的精细化： 深入解析混淆矩阵，详细比较准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数在不同业务场景下的权衡。介绍ROC曲线和AUC值的意义。 9.2 模型验证与交叉验证： 讲解过拟合与欠拟合的诊断，以及K折交叉验证、留一法等验证技术的实践。 9.3 模型的部署与迭代： 讨论如何将训练好的模型集成到生产系统中，以及模型性能漂移（Model Drift）的监控与再训练策略。 9.4 数据隐私与算法公平性： 探讨数据挖掘过程中涉及的隐私保护技术（如差分隐私）和算法决策的透明度、公平性问题。 总结与展望： 本书不仅提供了扎实的数据挖掘理论，更侧重于实践操作的指导。通过丰富的案例分析和对主流工具的介绍，读者将能够掌握从原始数据到可执行商业洞察的全过程能力，为未来在数据科学领域的发展打下坚实基础。

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这本书的权威性和实用性令人印象深刻。从装帧质量来看，纸张的厚度和印刷的清晰度都体现了出版方对内容的尊重。内容上，作者对文字编码标准的理解显然是站在行业前沿的。我特别关注了关于新标准和兼容性问题的章节，作者的处理方式非常谨慎和客观，既介绍了行业惯例，又提示了潜在的风险点。对于初学者来说，这本书提供了最好的“启动器”——它用最简洁的方式构建了必需的基础框架，没有灌输任何不必要的理论赘述。同时，对于那些希望精进自己技能的人来说，其中穿插的高级技巧和优化思路，也提供了足够的深度去挖掘。总而言之，这是一本集理论深度、操作指导和前瞻性视野于一体的优秀教材，对于任何需要与文字高效打交道的人来说，都是一本值得反复研读的案头必备之书。

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这本书的价值远超其定价，我感觉自己像淘到了一件稀世珍宝。我之前尝试过几本号称“速成”的教材，结果往往是封面唬人，内容东拼西凑，很多核心概念语焉不详。而这本《五笔字型与文字处理速成》则展现出一种匠人精神。它对五笔字型的结构分析深入到了偏旁部首的演变逻辑，而非简单地罗列字根表，这对于想要真正掌握而非死记硬背的读者来说至关重要。此外，关于现代文字处理软件的高级功能介绍，如宏命令的编写基础、文档模板的定制化等，都处理得恰到好处，既不会让新手望而却步，又能让有一定基础的人获得提升。我特别留意了其中关于字体、字号和间距的专业讨论，这些细节往往是区分普通文档和专业报告的关键所在，这本书对此的讲解细致入微，充满了专业洞察力。

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这本书的封面设计很吸引人，色彩搭配和字体选择都透露着一种专业和严谨的气息，让人一眼就能感受到它在技术性方面的深度。当我翻开目录时，我立刻被它清晰的章节划分所吸引。特别是关于输入法的原理和各种现代文字处理软件的操作技巧部分，讲解得非常细致入微。我一直在寻找一本能够系统梳理这些知识点的书籍，而不是零散的教程集合，这本书显然满足了我的期望。作者似乎非常了解初学者在学习过程中可能遇到的困惑，并在关键的地方设置了大量的图示和步骤分解，这极大地降低了理解的门槛。我尤其欣赏它对不同输入法底层逻辑的剖析，这不仅仅是教你“怎么做”，更是告诉你“为什么是这样”，这种深入浅出的讲解方式，对我这种追求知其所以然的学习者来说，简直是福音。我迫不及待地想开始实践书中的每一个案例，相信通过这本书的指引，我的文字录入效率和处理能力一定能迈上一个全新的台阶。

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阅读这本书的过程，对我来说更像是一次对信息输入与输出效率的系统性重塑。我之前主要依靠拼音输入法，效率低下且时常受限于词库的准确性。这本书引导我探索了五笔字型这种更具编码逻辑性的输入方式，并用非常直观的方式展示了其速度潜力。更让我惊喜的是，它并没有孤立地讨论输入法，而是将其无缝地整合到整个文字处理流程中。例如，它探讨了如何通过预先设定好文档结构，配合高效的输入，实现“边输入边成稿”的工作流。书中的案例分析非常贴近实际工作需求，无论是学术论文的引用标注，还是商务报告的图表插入与格式统一，都有详尽的解决方案。这种全局观的构建，让学习不再是孤立技能点的堆砌，而是形成了一个高效的工作闭环，这种整体性的提升，是许多同类书籍所不具备的。

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坦白说，我最初对这类技术性书籍抱有疑虑，总觉得它们要么过于晦涩难懂，要么就是内容陈旧、跟不上时代的技术堆砌。然而，这本书彻底颠覆了我的印象。它在保持技术准确性的同时，文笔流畅且富有趣味性，读起来完全没有那种枯燥乏味的感觉。作者似乎非常注重用户体验，不仅仅是讲解功能，还穿插了许多实际工作场景中的优化建议，比如如何根据不同的文档类型选择最高效的排版策略，如何利用快捷键组合实现“盲打”的进阶操作等。书中的排版也值得称赞，合理的留白和清晰的重点标记，使得即使是长时间阅读也不会感到视觉疲劳。我发现其中关于文档兼容性和跨平台处理的部分尤其实用，解决了我在工作中经常遇到的兼容性难题。这不仅仅是一本工具书，更像是一位经验丰富的前辈，耐心地手把手带着你解决实际问题，让人感觉非常踏实和受用。

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