具体描述
面对“人们被数据淹没，却饥渴于知识”的挑战，数据挖掘和知识发现技术应运而生，并得以蓬勃发展。数据挖掘涉及到人工智能、模式识别、机器学习、统计学等领域，因此，我们把体现当代科学技术发展特征的多学科间的知识交叉及最新成果反映到教材中来，同时本书从智能信息处理及数据挖掘两大主题出发，着重于介绍将智能信息处理中的最新技术如何应用于数据挖掘领域，如智能搜索、分类、聚类和智能决策等。本书在介绍智能信息处理理论、方法、技术的基础上，全面系统地介绍了数据挖掘的概念、相关技术的原理及应用。全书共分9章。第一章主要从整体上介绍数据挖掘和知识发现的基本概念、研究现状及发展方向；第二章介绍了数据挖掘的理论基础；第三章详细论述了用于数据挖掘的计算智能方法的理论基础；第四章论述了神经网络和进化计算的分类方法；第五章全面论述了支撑矢量机与核分类方法；第六章详细论述了集成分类方法；第七章系统论述了数据挖掘中大规模数据聚类方法；第八章论述关联规则挖掘方法；第九章介绍数据挖掘实例及可视化。从第三章后的每一章都给出了所用方法的实验条件设置及实验结果。本书可作为高校计算机、信号与信息处理、应用数学等专业的高年级本科生或研究生的教材，也可作为从事数据挖掘方面研究工作的科技工作者的参考资料。
《数据驱动的商业洞察与决策优化》 图书简介 第一部分：数据基石与商业语境 在当今这个信息爆炸的时代，数据已不再仅仅是记录历史的工具，而是驱动未来商业决策的核心资产。本书《数据驱动的商业洞察与知识发现》旨在为致力于从海量数据中提炼真正价值的商业分析师、数据科学家、企业管理者以及对现代商业智能充满热忱的读者，提供一套系统、实战且富有前瞻性的方法论和工具集。本书深入探讨了如何构建稳健的数据基础，理解数据在不同商业场景中的独特价值，并最终实现由数据驱动的、可量化的商业成果。 我们首先从“数据素养”的构建入手。这不是一个单纯的技术课程，而是关于如何像数据科学家一样思考的思维重塑。第一章详细阐述了现代企业数据架构的演变，从传统的关系型数据库到分布式文件系统（如HDFS）再到流处理平台（如Kafka）。重点分析了数据治理的重要性，包括数据质量的度量标准、元数据管理和数据隐私保护框架（如GDPR、CCPA的基本原则在企业实践中的落地）。读者将学习如何评估现有数据资产的健康度，识别数据孤岛，并规划一个能够支撑未来分析需求的统一数据视图。 紧接着，我们深入探讨了数据在不同商业维度中的应用场景。第二章聚焦于客户生命周期管理（CLV）。我们摒弃了泛泛而谈的“客户分析”，转而关注具体指标的构建与优化。内容涵盖了如何利用历史交易数据、行为日志和社交媒体反馈，构建精细化的客户细分模型（不仅仅是基于人口统计学，而是基于消费偏好和互动频率）。书中提供了详尽的案例研究，演示如何通过RFM模型（最近一次消费、消费频率、消费金额）的升级版，结合马尔可夫链预测客户流失概率，并设计出具有针对性的挽留策略。 第三章转向运营效率与供应链优化。在日益复杂的全球供应链中，效率即利润。本章重点讲解了如何利用时间序列分析和预测模型来优化库存管理。我们不只是介绍ARIMA或指数平滑法，而是探讨了如何将外部因子（如天气变化、竞争对手促销活动、宏观经济指标）纳入预测模型，以实现更具韧性的需求预测。此外，还详细介绍了利用过程挖掘技术（Process Mining）对企业内部工作流进行“X射线扫描”，识别瓶颈和非增值活动，从而实现精益化运营的实战步骤。 第二部分：分析进阶与模型落地 数据的价值在于其能够指导行动。本书的第二部分将读者的目光从数据准备转向高级分析技术的实际应用。 第四章是关于市场营销的量化回归。在数字营销时代，效果衡量至关重要。本章的核心内容是如何建立科学的归因模型。我们详细对比了传统的“末次点击归因”的局限性，并系统介绍了多点触控归因模型（如 Shapley 值分配）和增量测试（Incrementality Testing）的设计与执行。通过实际数据集的演练，读者将掌握如何准确评估每一分营销预算的真实ROI，并据此进行预算动态分配。 第五章聚焦于风险管理与欺诈检测。金融、保险及电子商务领域对风险的控制能力决定了其生存空间。本章侧重于异常检测算法的实际部署。我们探讨了传统统计方法（如Z分数、IQR）的局限性，并重点介绍了基于图神经网络（GNN）的欺诈团伙识别技术，以及如何使用无监督学习方法（如孤立森林、One-Class SVM）在海量交易中实时标记潜在风险点。更为关键的是，书中提供了建立模型可解释性（XAI）框架的指南，确保风控决策既准确又符合监管要求。 第六章，预测性维护与物联网（IoT）数据分析，将视角投向了工业和制造业。随着传感器技术的普及，设备数据正成为新的金矿。本章详细阐述了如何处理高频、高维的传感器时间序列数据。内容包括特征工程的艺术（如何从原始振动信号中提取有效的频域特征），以及如何选择和训练适用于故障预测的深度学习模型（如LSTM或Transformer结构），从而将被动维修转变为主动、精准的预测性维护，最大化设备稼动率。 第三部分：知识发现、洞察转化为战略 任何成功的分析项目，最终都必须转化为可执行的商业洞察并融入决策体系。本书的最后部分关注这一“最后一公里”。 第七章深入探讨了商业智能（BI）平台的设计哲学与数据可视化。好的数据可视化远非漂亮的图表堆砌，而是关于叙事和有效沟通复杂信息的能力。本章提供了将复杂模型结果转化为高层决策者易于理解的“仪表盘”的设计原则，包括如何运用交互式探索、对比分析和情景模拟来增强洞察的传递力。我们探讨了诸如“数据故事化”（Data Storytelling）的技术，确保分析结果能够有效激发变革。 第八章聚焦于组织的数据文化建设与知识沉淀。技术只是工具，文化才是动力。本章分析了成功将数据分析嵌入日常运营的企业所共有的特征。这包括如何建立跨职能的数据社区、如何设计有效的反馈循环来迭代分析模型，以及如何制定清晰的数据素养培训路径，确保不同层级的员工都能有效利用数据。本书强调，知识发现不是一次性的项目，而是一个持续迭代和自我优化的生态系统。 总结 《数据驱动的商业洞察与知识发现》是一本立足于企业实际业务痛点，提供前沿分析方法和系统化落地指导的实战手册。它跨越了纯粹的技术堆砌，将数据科学的严谨性与商业战略的敏锐性完美结合。阅读本书，您将获得一套完整的框架，用以系统地识别商业挑战、挖掘数据深层信息、构建可靠的预测模型，并将这些洞察转化为持续的竞争优势。本书致力于帮助读者实现真正的“数据智能”，将数据转化为驱动企业增长和创新的核心引擎。
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