CorelDRAW 10基础操作与创意设计 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:麦廷琮

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2001-8-1

价格:39.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787115095848

丛书系列:

图书标签:

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• CorelDRAW 10
• 平面设计

《海量数据挖掘与商业智能实战指南》 第一部分：数据挖掘基础与理论框架 第一章：数据挖掘的起源与发展 本章将系统回顾数据挖掘技术从早期统计学、数据库技术中孕育、发展至今的完整历程。我们将探讨信息爆炸时代对有效知识提取的迫切需求，以及数据挖掘在理论层面是如何应对这一挑战的。内容将涵盖从传统决策支持系统（DSS）到现代数据科学工作流的演进，重点分析驱动这一变革的关键技术突破，如计算能力的提升和大规模数据集（Big Data）的出现。我们将深入讨论数据挖掘在不同行业（金融、零售、医疗等）的早期应用案例，为后续的实战操作奠定宏观认知基础。 第二章：数据挖掘核心理论基石 本章聚焦于数据挖掘的理论基础，这对于理解算法的工作原理至关重要。我们将详细解析关联规则挖掘（Apriori、FP-Growth算法的数学模型与计算复杂度）、分类与回归的基础模型（决策树、朴素贝叶斯、K近邻的原理推导）。特别地，我们会用清晰的图示和数学公式来解释信息增益、基尼系数等核心评估指标的计算方法，并讨论过拟合与欠拟合的统计学解释。此外，本章还会介绍聚类分析的基础，包括K-Means算法的迭代过程与距离度量标准的选取，为后续的数据分组奠定理论框架。 第二章：数据预处理的艺术与技术 高质量的数据是成功数据挖掘的前提。本章将深入探讨数据预处理的各个环节，这些步骤往往占据了数据挖掘项目80%的时间。我们将详细介绍数据清洗的策略，包括缺失值（Missing Values）的处理方法（均值/中位数插补、回归预测插补）的优劣对比，以及异常值（Outliers）的识别技术（箱线图分析、Z-Score、LOF局部离群因子）。数据转换部分，我们将重点讲解如何进行数据标准化（Min-Max Scaling）与归一化（Z-Score Normalization）的适用场景，并对高维数据进行主成分分析（PCA）以实现降维，阐述如何通过特征工程（Feature Engineering）来构造更具预测能力的变量，例如时间序列特征的提取与窗口函数的应用。 第二部分：高级建模与算法实现 第三章：监督学习的高效建模 本章进入到实际的模型构建阶段，重点关注监督学习技术。我们将超越基础的决策树，深入探讨集成学习（Ensemble Learning）的强大能力。内容包括Bagging（随机森林的构建机制与Bootstraping的原理）、Boosting（AdaBoost的权重调整策略与梯度提升机GBM的损失函数优化）。随后，我们将详细剖析现代工业界广泛采用的XGBoost、LightGBM等算法的并行化计算优势和正则化策略，分析它们在处理大规模、高复杂度数据集时的性能提升。对于回归任务，本章还将引入岭回归（Ridge）和Lasso回归的L1/L2范数惩罚机制，解释它们如何有效控制模型复杂度。 第四章：无监督学习与模式发现 本章聚焦于从无标签数据中发现隐藏结构。除了基础的K-Means，我们将详细讲解层次聚类（Agglomerative vs. Divisive）的合并或分裂过程，并介绍如何利用DBSCAN识别任意形状的簇，以及如何评估聚类结果的稳定性（轮廓系数Silhouette Score）。在模式发现方面，我们将深入分析Market Basket Analysis（购物篮分析）中的Apriori算法，并转向更先进的序列模式挖掘技术，探讨如何在用户行为日志中发现时间依赖性的购买路径。 第五章：文本挖掘与自然语言处理基础 本章将数据挖掘的触角延伸至非结构化数据——文本。我们将介绍文本预处理的特定流程，包括分词（Tokenization）、词性标注（POS Tagging）、停用词去除。核心建模部分，我们将讲解词袋模型（Bag-of-Words）的局限性，并详细阐述TF-IDF（词频-逆文档频率）的计算逻辑及其在信息检索中的应用。最后，本章会引入词嵌入（Word Embeddings）的概念，对比Word2Vec（Skip-gram与CBOW模型）与GloVe的原理，展示如何将文本数据转化为可供机器学习模型处理的向量表示。 第三部分：商业智能（BI）与决策支持 第六章：数据可视化与洞察传达 成功的数据挖掘不仅需要精确的模型，更需要清晰的洞察传达。本章将探讨商业智能中的数据可视化原则。内容涵盖如何选择合适的图表类型来展示不同维度的数据（时间序列、分布、构成、关系），例如何时使用热力图、何时使用散点图矩阵。我们将重点讲解如何设计有效的仪表盘（Dashboard），遵循“少即是多”的原则，避免信息过载，并介绍叙事性数据可视化的技巧，确保分析结果能够直接驱动商业决策，而非仅仅停留在技术展示层面。 第七章：构建商业预测模型 本章将理论与实际商业场景紧密结合。我们将探讨如何构建和评估关键的商业预测模型，例如客户流失预测（Churn Prediction）和客户终身价值（CLV）估算。内容将涵盖如何将模型输出的概率转化为可操作的业务指标，例如设定最优的行动阈值。对于时间序列数据，我们将详细介绍ARIMA模型的建立步骤（平稳性检验、差分阶数的确定、模型识别与参数估计），并讨论如何使用指数平滑法处理季节性波动，为库存管理和销售预测提供可靠工具。 第八章：数据挖掘项目管理与伦理考量 数据挖掘项目往往涉及跨部门协作和敏感数据的处理。本章将指导读者如何规划一个完整的数据挖掘生命周期（CRISP-DM方法论），从业务理解、数据准备、建模、评估到最终部署。最后，我们将严肃探讨数据挖掘和商业智能应用中的伦理问题，包括算法的公平性（Bias Detection）、数据隐私保护（如差分隐私的初步介绍）以及如何确保模型决策的透明度和可解释性（XAI基础概念，如SHAP值和LIME的应用场景）。 --- 目标读者： 本书面向希望系统掌握现代数据挖掘技术并将其应用于商业决策的分析师、数据科学家初学者，以及需要理解数据驱动策略的业务管理者。本书侧重于算法的深度理解与实战应用，不涉及图形设计软件的特定操作界面与工具使用方法。

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