数据仓库与数据挖掘 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:陈文伟

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2004-1-1

价格:24.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787115119025

丛书系列:

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好的，这是一本关于深度学习在自然语言处理中的应用的图书简介，它完全避开了您提到的“数据仓库与数据挖掘”的内容，并力求详实、自然。 --- 深度学习驱动的自然语言理解：从基础模型到前沿应用 本书定位： 本书旨在为具有一定编程基础和对人工智能领域抱有热情的读者，提供一套系统、深入且实用的指南，全面剖析如何利用深度学习技术解决复杂的自然语言处理（NLP）问题。我们关注的重点是语言的结构、语义的捕获以及复杂推理能力的构建，而非传统的数据管理或商业智能范畴。 第一部分：NLP与深度学习的基石（基础构建） 本部分将为读者打下坚实的理论和技术基础，为后续的高级主题铺平道路。 第一章：自然语言处理的范式转移 我们将追溯NLP的发展历程，重点阐述从基于规则和统计模型（如HMM、CRF）到基于深度神经网络模型的根本性转变。深入探讨词向量（Word Embeddings）的演变——从静态的Word2Vec、GloVe到动态的上下文敏感表示（如ELMo的初步思想），解释为什么捕捉语义和语境信息是现代NLP成功的关键。讨论如何高效地预处理文本数据，包括分词（Tokenization）策略的选择，尤其是在处理中文和高度形态变化的语言时的挑战。 第二章：循环神经网络（RNN）及其局限性 本章详述了处理序列数据的经典架构——循环神经网络。详细解析RNN的结构，包括其前向传播和反向传播机制（BPTT）。随后，我们将深入分析梯度消失和梯度爆炸问题，并引出长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。通过详细的数学推导和代码示例（使用PyTorch/TensorFlow），展示如何利用输入门、遗忘门和输出门来有效控制信息流，从而捕获长距离依赖关系。同时，也会指出RNN在并行化方面的固有瓶颈。 第三章：卷积神经网络（CNN）在文本处理中的角色 虽然CNN在图像处理中更为著名，但本章将聚焦于其在文本序列上的应用，尤其是在文本分类和情感分析任务中的高效性。我们将探讨一维卷积核的工作原理，如何通过不同大小的卷积核捕捉N-gram特征，并结合池化层（Pooling）来提取最重要的局部特征。对比分析CNN相对于RNN在固定长度序列上的计算效率优势。 第二部分：注意力机制与Transformer的崛起（核心突破） 本部分是全书的重点，着重介绍彻底改变现代NLP领域的Transformer架构及其衍生模型。 第四章：注意力机制：解码信息洪流 本章是理解现代NLP模型的关键。我们将从“软注意力”（Soft Attention）开始，阐述其核心思想：模型应该学会根据当前任务的需要，动态地、有侧重地关注输入序列的不同部分。详细解析自注意力机制（Self-Attention）的计算过程，包括Query (Q)、Key (K)、Value (V) 矩阵的生成、缩放点积的计算以及Softmax的应用。重点讨论注意力权重矩阵的解释性价值。 第五章：Transformer架构的完整解析 本章对Google在2017年提出的Transformer模型进行彻底解构。详细分析多头注意力（Multi-Head Attention）的设计目的——如何允许模型在不同的表示子空间中关注信息。深入探讨编码器（Encoder）堆栈和解码器（Decoder）堆栈的结构，包括残差连接（Residual Connections）和层归一化（Layer Normalization）的作用。解释位置编码（Positional Encoding）是如何在没有循环结构的情况下为序列引入顺序信息的。 第六章：预训练模型的范式：BERT与掩码语言模型 本章转向预训练与微调（Pre-training and Fine-tuning）的革命性范式。详细剖析BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的双向上下文建模能力，重点介绍其两个核心预训练任务：掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）。通过实际案例，指导读者如何高效地利用已训练的BERT模型，针对特定下游任务（如问答、命名实体识别）进行参数微调。 第三部分：前沿模型与复杂任务应用（进阶实践） 本部分将探讨更先进的模型结构以及如何在实际、复杂的应用场景中部署这些技术。 第七章：生成式模型：GPT系列与文本生成 专注于自回归（Autoregressive）模型，即以GPT（Generative Pre-trained Transformer）为代表的解码器堆栈架构。深入探讨GPT系列模型在生成长篇、连贯文本方面的优势。讲解温度采样（Temperature Sampling）、Top-K、Nucleus Sampling (Top-P) 等生成策略，以及如何通过这些策略控制生成文本的创造性和确定性。讨论大规模语言模型（LLM）的训练挑战与伦理考量。 第八章：序列到序列（Seq2Seq）的优化与应用 本章聚焦于输入序列和输出序列长度不一致的任务，如机器翻译和文本摘要。在回顾经典的Encoder-Decoder结构的基础上，重点探讨融合了注意力机制的Seq2Seq模型，以及如何利用Transformer结构来优化翻译质量和摘要的流畅性。介绍无关注（Attention-Free）的流式生成技术在实时应用中的潜力。 第九章：知识增强与推理能力 现代NLP不仅需要流畅的语言，更需要基于事实的推理能力。本章探讨如何将外部知识库（如知识图谱）与深度学习模型相结合，例如通过知识注入的注意力机制。介绍如何设计任务来评估和提升模型的推理能力，例如多跳问答（Multi-hop QA）和常识推理数据集的挑战。 第十章：模型部署、效率与负责任的AI 在模型训练完成后，如何将其高效部署至生产环境是实际应用的关键。本章涵盖模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术，以减小模型体积并提高推理速度。最后，严肃讨论NLP模型中存在的偏见（Bias）问题，以及如何进行可解释性分析（XAI），确保部署的AI系统是公平和可信赖的。 --- 适合读者： 计算机科学、软件工程或相关专业的高年级本科生和研究生。 希望从传统机器学习转向深度学习NLP领域的工程师和研究人员。 对理解大型语言模型的底层运行机制，并希望将其应用于创新项目中的实践者。 本书侧重于算法的深度理解、数学原理的严谨阐述以及前沿架构的实战应用，致力于培养读者构建下一代智能语言系统的核心能力。

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作为一名负责数据平台建设的IT架构师，我一直在寻找能够帮助我更好地设计和管理数据解决方案的资源。《数据仓库与数据挖掘》这本书，为我提供了宝贵的参考和启发。在数据仓库的架构设计方面，书中深入探讨了云原生数据仓库、分布式数据仓库等前沿技术，并对比了它们在性能、成本、可扩展性等方面的优劣。这对于我评估和选择适合我们公司需求的数据仓库技术非常有价值。作者对数据仓库生命周期管理的阐述，也让我对如何进行数据治理、元数据管理、数据安全以及数据质量控制有了更系统的认识。在ETL（抽取、转换、加载）的设计与实现方面，书中不仅介绍了传统的技术方案，还分享了如何利用大数据处理框架（如Spark、Hadoop）来构建高效、可扩展的ETL管道。我对书中关于“数据血缘”和“数据溯源”的讨论印象深刻，这对于确保数据的合成本度和可追溯性至关重要。在数据挖掘部分，本书的重点在于如何将数据挖掘技术与实际的业务场景相结合。作者通过大量真实的案例，展示了如何利用数据挖掘来解决诸如客户流失预测、个性化推荐、风险控制等关键业务问题。我尤其欣赏书中对“模型部署”和“模型监控”的讲解，这对于确保数据挖掘模型的持续有效运行至关重要。本书不仅仅是一本技术手册，更是一本战略指南，它帮助我从更宏观的角度理解数据仓库和数据挖掘在企业数字化转型中的重要作用，并提供了可行的技术路线图。

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作为一个对数据技术充满好奇心的初学者，我最近有幸接触到《数据仓库与数据挖掘》这本书，我的体验可以用“醍醐灌顶”来形容。在阅读这本书之前，我对数据仓库和数据挖掘的概念模糊不清，甚至觉得它们离我非常遥远。然而，这本书以一种非常友好的方式，将这些看似复杂的技术领域变得触手可及。作者没有一开始就抛出大量的专业术语和晦涩的公式，而是从数据是如何被收集、存储和组织起来的“数据仓库”讲起，用通俗易懂的语言解释了为什么需要数据仓库，以及它在现代企业中扮演着怎样的角色。我印象特别深刻的是关于“维度建模”的章节，作者用一个简单的超市购物场景来比喻，将“时间”、“商品”、“顾客”等定义为维度，而“销售额”、“数量”等则为度量，这种讲解方式让我瞬间理解了维度建模的核心思想，也明白了为什么数据仓库的表结构会和传统的业务数据库有所不同。接着，本书自然地过渡到了“数据挖掘”的部分。作者循序渐进地介绍了数据挖掘的几个主要目标，例如发现隐藏的模式、预测未来的趋势等。我被书中介绍的“关联规则”挖掘深深吸引，书中通过一个“啤酒与尿布”的经典案例，生动地说明了如何从海量交易数据中发现有价值的商品组合关系。虽然书中的一些算法原理涉及到一些数学知识，但作者都用非常清晰的图示和逐步的讲解，让我能够理解其背后的逻辑，而不会感到 overwhelming。此外，本书还提及了数据挖掘过程中可能遇到的挑战，以及如何通过数据清洗和特征工程来提高挖掘的准确性。这本书就像一位耐心的导师，引领我一步步探索数据世界的奥秘，让我对未来学习更深入的数据挖掘技术充满了信心。

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我是一名长期从事商业智能（BI）顾问工作的专业人士，对于如何从数据中提炼商业价值有着深刻的体会。《数据仓库与数据挖掘》这本书，无疑是我近期阅读过的最能引起我共鸣的书籍之一。作者在数据仓库的构建方面，展现了极强的宏观视野和细致的实操经验。书中对于数据仓库的选型、架构设计、以及与现有IT系统的集成策略，都给出了详实的论述。我特别赞赏书中关于“数据治理”和“元数据管理”的章节，在实际项目中，这两个方面往往是数据仓库项目成功的关键，而作者对这些核心要素的强调，恰恰体现了其对行业痛点的深刻洞察。书中对ETL流程的讲解，从数据源的识别、数据清洗、数据转换到数据加载，都进行了系统性的梳理，并且提供了多种实现方案的优劣分析，这对于我们顾问在为客户制定解决方案时，提供了宝贵的参考。在数据挖掘部分，本书的亮点在于其对不同挖掘技术在实际商业场景中的应用案例的深入剖析。作者并没有仅仅罗列算法，而是重点阐述了如何将数据挖掘技术应用于诸如客户细分、精准营销、欺诈检测、风险评估等具体的业务问题。我非常欣赏书中关于“模型评估”的论述，介绍了各种评估指标（如准确率、召回率、F1-score、AUC等）的含义和适用场景，以及如何根据业务目标选择合适的评估方法。这对于我们 BI 顾问来说，能够客观地衡量数据挖掘项目的成效，并向客户清晰地展示价值至关重要。此外，书中还探讨了数据仓库与数据挖掘如何协同工作，形成一个闭环的价值链，即通过数据仓库汇聚和整理数据，再通过数据挖掘发现洞察，最终将洞察转化为可执行的业务策略，这正是我们 BI 顾问所追求的终极目标。

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在我看来，《数据仓库与数据挖掘》这本书就像一本通往数据世界宝藏的地图。作为一个从事数据分析工作多年的老兵，我深知数据仓库的建设是所有数据应用的基础，而数据挖掘则是挖掘数据价值的关键。书中在讲解数据仓库的建设时，没有局限于理论概念，而是从实际的业务场景出发，详细阐述了如何进行需求分析、数据建模、ETL设计、以及最终的上线与维护。我印象深刻的是书中对“数据孤岛”问题的解决方案，以及如何通过构建统一的数据平台来打破这些壁垒。对于ETL过程中可能遇到的各种挑战，例如数据源的多样性、数据格式的不统一、以及数据清洗的复杂性，书中都提供了行之有效的解决策略和最佳实践。在数据挖掘方面，本书的深度和广度都令人称赞。作者不仅介绍了经典的分类、聚类、关联规则等算法，还深入探讨了更高级的主题，如时间序列分析、文本挖掘，以及图数据挖掘。书中通过丰富的案例，展示了这些算法如何在不同行业（如金融、零售、医疗）中得到应用，解决了实际的业务问题。我尤其欣赏书中关于“特征工程”的章节，清晰地阐述了如何从原始数据中提取有意义的特征，以及如何进行特征选择和降维，这对于提高数据挖掘模型的准确性和效率至关重要。此外，本书还强调了数据挖掘的可解释性，以及如何将挖掘结果转化为 actionable insights。这本书不仅为我提供了扎实的理论基础，更重要的是，它教会了我如何将这些理论知识应用于实际工作中，从而真正地从数据中创造价值。

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作为一名市场营销部门的从业者，我一直希望能更有效地利用数据来指导我的营销策略。最近，我偶然翻阅了《数据仓库与数据挖掘》这本书，它为我打开了一扇全新的大门。书中关于数据仓库的讲解，让我明白了为什么我们需要一个集中的、高质量的数据存储来支撑各种业务分析。作者用很多生活化的例子，比如电商平台的用户行为分析，说明了数据仓库如何帮助我们整合来自不同渠道的数据，形成一个统一的、可信的数据视图。我尤其喜欢书中对于“维度”和“事实”的概念的解释，这让我能够理解为什么数据仓库的结构与传统的数据库不一样，以及为什么这样的结构更适合进行多维度的查询和分析。在数据挖掘的部分，这本书的内容对我来说更是“及时雨”。书中介绍了如何利用数据挖掘技术来理解我们的客户。比如，通过“客户细分”的技术，我们可以将具有相似特征的客户群体划分出来，从而为他们提供更个性化的营销信息和服务。我还学到了“预测性建模”的概念，了解了如何通过分析历史数据来预测客户的购买意愿，这对于我制定精准的推广活动非常有帮助。书中还详细讲解了“关联规则”挖掘，这让我明白了我可以通过分析用户的购买记录，发现哪些产品经常被一起购买，从而进行有效的交叉销售和捆绑销售。尽管书中涉及到一些算法和技术细节，但作者的讲解方式非常清晰，并且很多概念都配有图解，让我这个非技术背景的读者也能轻松理解。这本书让我意识到，数据不仅仅是数字，它们蕴含着关于客户的宝贵信息，而数据挖掘技术就是挖掘这些信息的“金矿”。

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作为一名对新兴技术领域充满探索精神的科技爱好者，我最近入手了《数据仓库与数据挖掘》一书，其内容之丰富、讲解之深入，令我颇为赞叹。在数据仓库的设计与构建方面，本书不仅仅停留在理论层面，而是深入探讨了当前主流的数据仓库架构，如 Kimball 方法论和 Inmon 方法论的优劣比较，以及它们在实际项目中的应用场景。我尤其欣赏书中关于“ETL（抽取、转换、加载）”流程的详细阐述，从数据源的识别、数据的清洗与转换，到最终的加载策略，都给出了细致的指导。书中还介绍了如何利用各种工具和技术来实现高效、稳定的ETL流程，这对于理解数据仓库的运作机制至关重要。在数据挖掘领域，本书展现了其强大的实践指导意义。作者并没有仅仅罗列算法的名称，而是深入剖析了诸如分类、聚类、关联规则、异常检测等核心数据挖掘技术背后的数学原理和算法逻辑。我被书中关于“决策树”和“支持向量机”的讲解所吸引，作者通过图示和逐步推导，将抽象的数学概念变得易于理解。书中还强调了数据预处理的重要性，包括缺失值处理、异常值检测、特征工程等，并提供了实用的技巧。我尤其欣赏书中对“模型评估”的讲解，介绍了各种评估指标的含义和适用场景，以及如何根据业务目标选择合适的评估方法，这对于我们进行模型选择和优化非常有帮助。总的来说，这本书为我提供了一个全面而深入的学习框架，让我能够系统地掌握数据仓库和数据挖掘的核心知识，并对未来的研究和实践充满了期待。

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我是一名软件开发工程师，对数据处理和分析的底层技术一直有浓厚的兴趣。《数据仓库与数据挖掘》这本书，正好满足了我对这方面知识的渴求。在数据仓库部分，作者深入浅出地讲解了数据仓库的架构设计原则，包括星型模型、雪花模型等，并且详细阐述了它们在不同场景下的优劣。我尤其关注书中关于数据仓库性能优化方面的讨论，例如索引的设计、分区策略、以及物化视图的应用，这些内容对于我们在实际项目中构建高效的数据仓库非常有指导意义。作者还对ETL（抽取、转换、加载）过程进行了详细的分解，从数据源的识别、数据清洗（包括脏数据处理、重复数据消除）、数据转换（如数据类型转换、编码统一、计算字段生成）到数据加载（全量加载、增量加载），都给出了具体的实现思路和技术选型建议。这让我对如何构建健壮且可维护的ETL管道有了更清晰的认识。在数据挖掘部分，本书覆盖了从数据预处理到模型评估的完整流程。作者对各种经典数据挖掘算法，如决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、K-Means聚类等，都进行了深入的原理剖析，并且提供了算法在Python或R等语言中的实现示例。我特别欣赏书中对于算法调参和模型选择的指导，这对于我们开发者在实际项目中应用这些算法，调优模型以达到最佳效果至关重要。此外，书中还探讨了数据仓库与数据挖掘之间的紧密联系，数据仓库为数据挖掘提供了高质量的数据基础，而数据挖掘的结果又可以反馈到数据仓库中，形成一个不断优化的闭环。这本书对于我这样希望深入理解数据技术底层原理的开发者来说，无疑是一本宝贵的参考资料。

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在我接触《数据仓库与数据挖掘》这本书之前，我对“数据”的理解仅仅停留在表格和数字的层面。然而，这本书彻底改变了我的认知。作者用一种非常生动且引人入胜的方式，讲述了数据仓库如何汇聚分散在企业各个角落的数据，将它们整合成一个有价值的、可供分析的整体。我被书中对于“维度”和“度量”的类比深深吸引，这让我一下子就理解了数据仓库是如何将复杂的数据组织起来，以便进行多角度的分析。比如，书中用一个简单的“在线购物”的例子，将“时间”、“商品”、“用户”等定义为维度，而“购买金额”、“浏览次数”等定义为度量，这种讲解方式让我对数据仓库的结构有了直观的认识。随后，本书进入了更为精彩的数据挖掘部分。作者并没有简单地列举算法，而是通过一个又一个引人入胜的案例，展示了数据挖掘的神奇力量。我被书中介绍的“关联规则”挖掘所震撼，了解到如何通过分析大量的交易数据，发现“薯片和啤酒”这样意想不到的组合。这让我开始思考，在我的日常工作中，是否存在着被我忽略的、隐藏在数据背后的宝贵信息。书中对“预测性分析”的讲解，更是让我看到了数据在指导未来决策上的巨大潜力，例如如何预测客户的购买行为，从而提前进行营销活动。尽管书中涉及到一些技术性的内容，但作者的语言风格非常亲切，并且善于运用各种图示来辅助理解，让我这个非技术背景的读者也能够轻松地跟随其思路，逐步领略到数据科学的魅力。

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我是一位对信息科学领域充满热情的学生，正在努力构建扎实的理论基础。《数据仓库与数据挖掘》这本书，如同一本精心编纂的教科书，为我提供了系统性的学习路径。在数据仓库的章节中，作者从数据存储的演进历程讲起，逐步引出了数据仓库的概念、特点和构建原则。我通过书中关于“数据建模”的详细讲解，理解了事实表和维度表的概念，以及如何构建星型和雪花型模型来满足多维分析的需求。书中对于ETL（抽取、转换、加载）流程的描述，让我清晰地认识到数据从源系统进入数据仓库的整个过程，以及每个环节的关键技术和注意事项。作者还针对不同规模和复杂度的企业，提出了差异化的数据仓库建设方案，这让我对数据仓库的灵活性和可扩展性有了更深的理解。进入数据挖掘部分，我被书中对各种算法的清晰讲解所吸引。作者从浅入深地介绍了分类、聚类、关联规则、回归等主要的数据挖掘任务，并对常用的算法原理进行了数学上的推导和直观的解释。我特别喜欢书中关于“决策树”的讲解，通过树状图的形式，让我能够直观地理解分类的逻辑。此外，书中还介绍了如何进行数据预处理，如数据清洗、特征选择、特征提取等，这些对于提升数据挖掘的效果至关重要。书中还提供了数据挖掘项目实施的整体流程，从问题定义、数据准备、模型构建到模型评估和部署，让我对整个数据挖掘的生命周期有了全面的认识。这本书为我打下了坚实的数据仓库和数据挖掘理论基础，为我未来的深入学习和实践指明了方向。

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作为一名资深的数据分析师，我一直深耕于海量数据之中，寻求更深层次的洞察和价值。近来，我膝缘一本名为《数据仓库与数据挖掘》的书籍，着实让我眼前一亮。在翻阅这本书的过程中，我被其系统性的理论框架和详实的实践案例所深深吸引。作者从数据仓库的宏观设计入手，逐步深入到各个关键组件的构建与优化，诸如ETL（抽取、转换、加载）流程的精细化处理，维度建模的艺术，以及事实表的颗粒度选择等，都进行了细致入微的阐述。我尤其欣赏书中对于数据仓库生命周期管理的探讨，这对于保证数据仓库的持续有效运行至关重要。书中对于不同类型数据仓库（如操作型数据存储ODS、企业级数据仓库EDW、数据集市DM）的区分及其各自的适用场景，也让我对如何根据业务需求选择最合适的数据仓库架构有了更清晰的认识。此外，作者在阐述数据挖掘部分时，并没有流于表面，而是深入剖析了各种经典算法的原理、优缺点以及实际应用中的注意事项。从关联规则挖掘的Apriori算法，到分类算法的决策树、支持向量机（SVM），再到聚类算法的K-Means，书中都给出了清晰的数学推导和直观的解释，让我这个对算法细节有较高要求的读者也颇为满意。书中还特别强调了数据预处理的重要性，如缺失值处理、异常值检测、特征选择与降维等，这些在实际项目中往往是决定数据挖掘效果的关键步骤。作者通过生动的比喻和清晰的图示，将这些抽象的概念变得易于理解，也让我能够将书中的知识点快速地转化为解决实际问题的能力。总而言之，这本书为我构建了一个坚实的数据仓库和数据挖掘理论基础，并提供了丰富的实践指导。

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教材型入门书，跳着看的，涉及内容很多，很多部分组织得有重复，但满满干货，达到扫盲目的

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