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出版者:SAS Publishing

作者:patricia B. Cerrito

出品人:

页数:468

译者:

出版时间:2006-11-30

价格:USD 89.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781590478295

丛书系列:

图书标签:

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大数据时代的洞察力构建：商业智能与决策优化的前沿实践 图书名称： 大数据时代的洞察力构建：商业智能与决策优化的前沿实践 内容梗概： 在全球数据量呈指数级增长的今天，如何将海量的原始信息转化为可操作的商业洞察，是所有组织面临的核心挑战。《大数据时代的洞察力构建：商业智能与决策优化的前沿实践》是一本深度聚焦于现代商业智能（BI）架构、高级数据分析方法论以及企业级决策支持系统构建的权威指南。本书旨在为数据科学家、商业分析师、IT架构师以及寻求数据驱动转型的企业高管，提供一套系统、前瞻且高度实用的知识体系和实施蓝图。 本书严格围绕“从数据到价值”的完整流程展开，摒弃了对单一软件工具的过度依赖，转而强调底层的数据管理哲学、分析模型选择的逻辑以及结果的可解释性与业务集成。 --- 第一部分：现代数据生态系统的基石与战略定位 第一章：超越传统BI：数据驱动型组织的范式转变 本章首先剖析了传统商业智能模式（侧重于描述性报告和历史回顾）在实时决策和预测性需求面前的局限性。我们将深入探讨数据驱动文化的核心要素，包括数据素养的培养、数据治理的重要性，以及如何建立跨职能的数据协作机制。重点讨论了“洞察即服务”（Insight-as-a-Service）的概念，即如何将数据分析能力嵌入到日常业务流程中，而非将其视为孤立的项目。 第二章：大数据架构的演进与集成策略 本章详细梳理了支持现代分析工作负载的技术栈。内容涵盖从数据源采集、ETL/ELT流程的现代化（特别是流式处理与批处理的结合），到数据湖、数据仓库（Data Warehouse 2.0）和数据中台（Data Middle Platform）的设计原则。我们将比较关系型、非关系型（NoSQL）数据库以及云原生数据服务在处理不同类型数据（结构化、半结构化、非结构化）时的适用场景，并提供一套评估和选择最佳混合架构的决策框架。 第三章：数据治理、质量与合规性的实战框架 在分析工作开始之前，确保数据的可靠性和合法性至关重要。本章聚焦于构建健壮的数据治理体系，包括元数据管理、数据血缘追踪、数据安全（如脱敏与加密）的实施细节。特别针对全球性数据隐私法规（如GDPR、CCPA等）的要求，阐述了如何在保持数据可用性的同时，确保分析活动的合规性，避免潜在的法律风险。 --- 第二部分：高级分析方法论与模型构建 第四章：探索性数据分析（EDA）的深度挖掘技术 在正式建模之前，深入理解数据的内在结构是成功的关键。本章超越基础的统计图表，引入了高维数据可视化技术（如t-SNE、UMAP在降维后的可视化应用）、异常值检测的统计学方法，以及时间序列数据的初步分解与特征工程。目标是帮助读者快速识别数据中的潜在偏差、缺失模式和关键的相互作用变量。 第五章：机器学习在商业预测中的应用 本部分是本书的核心，专注于将机器学习模型应用于解决实际商业问题。 分类与回归的业务场景应用： 深入探讨客户流失预测（Churn Prediction）、信用风险评估、需求预测等经典场景的建模流程，并重点对比逻辑回归、决策树集成方法（如随机森林、梯度提升机）的性能权衡。 聚类与细分策略： 教授如何运用K-Means、DBSCAN、以及层次聚类方法进行有效的客户分群、产品组合优化，并讨论如何评估聚类结果的业务意义（而非仅仅是数学指标）。 序列数据分析： 引入马尔可夫链和循环神经网络（RNNs/LSTMs）的基础概念，应用于会话路径分析和顺序推荐系统。 第六章：模型选择、评估与可解释性（XAI） 一个“准确”的模型不一定是一个“好的”业务模型。本章详细阐述了模型评估的陷阱，如过拟合、数据泄露（Data Leakage）的影响，并重点讲解了业务导向的评估指标（如提升图、盈利曲线）的构建。更重要的是，本章投入大量篇幅探讨可解释性人工智能（XAI）。介绍LIME、SHAP值等工具，确保模型决策过程透明化，满足业务审计和用户信任的需求。 --- 第三部分：洞察的转化与决策的自动化 第七章：实时决策引擎与流式分析架构 随着物联网（IoT）和高频交易的兴起，批处理分析已无法满足所有需求。本章介绍如何设计和部署低延迟的流式分析管道，使用如Apache Kafka、Flink等技术进行实时事件处理和阈值警报。重点在于如何设计业务规则引擎（BRE），以便在数据到达的瞬间自动触发业务动作。 第八章：数据可视化与叙事的力量 分析的最终价值体现在清晰的沟通上。本章不侧重于软件操作，而专注于数据叙事学（Data Storytelling）。指导读者如何根据不同的受众（执行层、操作层、技术层）设计层次化的仪表板。讨论如何利用视觉设计原理（如色彩理论、布局一致性）来强调关键发现，并构建一套能够引导决策者走向既定结论的叙事流程。 第九章：从模型到价值：A/B测试与效果归因 部署模型只是第一步，衡量其对业务的实际贡献才是关键。本章系统阐述了严谨的实验设计原则（A/B测试、多变量测试），包括样本量计算、显著性检验以及如何处理“冷启动”问题。此外，深入分析了营销和运营活动中的多触点归因模型（如线性、时间衰减、基于马尔可夫链的归因），以准确评估每一个分析干预措施的投资回报率（ROI）。 第十章：面向未来的分析：伦理、自动化与持续优化 本书在最后展望了数据分析的前沿方向，包括联邦学习在保护隐私下的模型协作、自动化机器学习（AutoML）的局限性与潜力，以及建立持续反馈循环的机制。重点强调数据伦理在算法设计中的前置地位，确保技术进步能够服务于更公平、更负责任的商业决策。 --- 本书特点： 方法论驱动： 强调分析背后的数学原理和业务逻辑，而非特定软件的点击步骤。 架构视野： 提供了从底层存储到上层展示的端到端数据架构设计思路。 实战导向： 每一章都包含实际的案例思考点和决策矩阵，帮助读者将理论迅速转化为行动方案。 前瞻性强： 覆盖了当前工业界最为关注的可解释性、实时流处理和数据治理等热点领域。

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老实说，这本书的封面设计得相当吸引人，那种深邃的蓝色搭配银色的字体，仿佛在暗示着数据的海洋和其中蕴藏的宝藏。我拿到这本书时，正是我对数据分析和机器学习产生浓厚兴趣的时期，当时我对于如何有效地利用工具来处理和理解数据充满了好奇。我一直觉得，SAS Enterprise Miner 是一个非常有影响力的平台，尤其是对于那些希望在商业环境中应用数据挖掘技术的人来说。我希望这本书能够提供一种循序渐进的学习路径，从最基础的概念讲起，逐步深入到更复杂的算法和应用。我尤其想了解的是，如何有效地进行数据探索性分析（EDA），如何识别数据中的模式、异常和趋势，以及如何利用 Enterprise Miner 的可视化工具来帮助我更好地理解数据。书里如果能包含关于数据预处理的详细指南，比如缺失值处理、异常值检测、数据转换和特征工程等，那将是非常有价值的。毕竟，数据的质量直接影响到模型的性能，而这些前期工作往往是最耗时也最关键的。我还在期待书中能详细阐述几种主流的数据挖掘算法，例如回归分析、分类算法（如逻辑回归、SVM、决策树）、聚类算法（如K-means）和关联规则挖掘，并且不仅仅是理论上的介绍，更重要的是如何在 Enterprise Miner 中实际操作这些算法，包括参数的调整、模型的训练过程以及结果的解释。我希望作者能够提供清晰的截图和操作步骤，让初学者也能轻松上手。此外，我也非常关心模型的评估和选择，如何在众多的模型中选择最优的模型，如何进行交叉验证，以及如何理解各种评估指标（如准确率、召回率、F1分数、AUC等），这对我至关重要。

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这本书的面世，对于像我这样渴望深入了解数据挖掘领域，并且希望借助强大工具实现学术理论与实践相结合的学习者来说，无疑是一份厚礼。我一直对 SAS Enterprise Miner 的强大功能有所耳闻，但其庞大的生态系统和众多的功能模块，对于初学者而言，往往显得有些令人生畏。因此，我满心期待这本著作能够提供一个清晰、系统化的学习路径，帮助我克服入门的门槛。我希望书中能够涵盖从数据预处理的每一个细节，例如缺失值的填充策略，异常值的识别与处理，数据标准化与归一化，以及如何进行特征选择与构建，如何利用 SAS Enterprise Miner 的强大功能来高效地完成这些任务。我非常期待看到书中对于各种主流数据挖掘算法的详细介绍，例如决策树、随机森林、梯度提升机、神经网络、支持向量机、K-means聚类等，并能深入讲解它们的工作原理、适用场景以及在 SAS Enterprise Miner 中的具体实现步骤。这不仅仅是技术的学习，我更希望能够理解这些算法背后的数学原理，这样才能更好地掌握它们，并根据实际问题选择最合适的模型。此外，模型的评估和验证是数据挖掘过程中至关重要的一环，我希望能看到书中详细介绍各种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值等，以及如何在 SAS Enterprise Miner 中进行交叉验证和模型性能的比较，从而选择出最优的模型。

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在我拿到这本《Introduction to Data Mining Using SAS Enterprise Miner》时，我正处于职业生涯的一个转型期，希望能够掌握一项能够为我的工作带来实质性提升的技能。SAS Enterprise Miner 这个名字在我耳边已经响了很久，它被誉为是数据挖掘领域的“瑞士军刀”，能够处理各种复杂的数据问题。所以，我毫不犹豫地将它加入我的必读清单。我设想这本书会成为一本案头必备的工具书，当我遇到具体的数据挖掘任务时，可以直接翻阅，找到相应的章节来解决问题。我非常期待书中能有一个章节专门讲解如何构建一个完整的端到端的数据挖掘流程，从数据的导入、清洗、转换，到特征工程、模型选择、训练、评估，再到最终的部署和监控。我希望作者能提供一些关于如何进行有效的数据可视化，以便更好地理解数据和模型结果的技巧。例如，如何利用 Enterprise Miner 的图表功能来展示数据的分布、变量之间的关系，以及模型预测的准确性。此外，我特别看重在书中能找到关于不同类型数据挖掘任务的详细讲解，比如分类、回归、聚类、异常检测等，并能提供相应的 SAS Enterprise Miner 操作指南。我还期望书中能有一些高级话题的探讨，比如如何处理大规模数据集，如何进行模型优化和调参，以及如何评估模型的泛化能力，避免过拟合。如果书里还能涉及一些关于模型解释性和可解释性的内容，那就更好了，因为在很多行业，理解模型是如何做出预测是至关重要的。

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这本书，哦，天哪，我当初抱着极大的热情买下它的，想着 SAS Enterprise Miner 这么强大的工具，再加上“数据挖掘入门”，这绝对是数据科学入门的绝佳选择。拿到手的那一刻，厚重的纸张，清晰的排版，还有封面那股科技感，都让我觉得我的投资绝对值了。我满心欢喜地翻开第一页，准备迎接一场知识的盛宴，想象着自己能用 Enterprise Miner 轻松地从海量数据中挖掘出有价值的洞见，就像变魔术一样，把原始数据变成金子。我特别期待书中能够详细讲解如何构建各种预测模型，比如决策树、神经网络、支持向量机这些，并且能解释清楚它们背后的数学原理，以及如何在 Enterprise Miner 中一步步操作，包括数据预处理、特征选择、模型训练、评估和部署。我还在想，这本书会不会提供一些真实世界的案例研究，比如在金融领域的信用评分，在零售业的客户流失预测，或者在医疗领域的疾病诊断，这样我不仅能学到技术，还能了解这些技术在实际业务中的应用场景，这对我来说非常重要，毕竟学以致用才是王道。而且，我希望作者能分享一些在实际工作中可能会遇到的陷阱和解决方案，毕竟理论知识和实际操作之间总会有一些鸿沟，如果能有人指点迷津，那简直是太棒了。我甚至设想，书里会不会有一章专门讲解如何解读模型结果，如何将复杂的模型输出转化为易于理解的商业语言，这对于与非技术人员沟通至关重要。我对这本书的期望很高，希望它能成为我数据挖掘之旅的坚实起点，指引我走向更广阔的领域。

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这本书对于我来说，就像是开启SAS Enterprise Miner 这个强大工具的“万能钥匙”。我一直对数据挖掘领域充满好奇，也知道SAS Enterprise Miner 在行业内的地位，但总觉得无从下手，因为它提供的功能实在太全面了。我希望这本书能够提供一个系统性的学习路径，从最基础的概念讲起，一步步引导我熟悉 SAS Enterprise Miner 的界面和基本操作。我特别期待书中能详尽地讲解数据预处理的各个方面，比如如何导入不同格式的数据，如何进行数据清洗，处理缺失值、异常值，如何对数据进行转换和标准化，以及如何进行特征工程，创建新的有价值的特征。我相信这些基础工作对于后续的模型构建至关重要。在模型构建方面，我希望书中能详细介绍几种最常用和最有效的数据挖掘算法，例如分类算法（如决策树、逻辑回归、支持向量机）、回归算法、聚类算法（如K-means）等。我不仅想知道它们是什么，更想知道在 SAS Enterprise Miner 中如何实际操作它们，包括参数的选择和调整，模型的训练过程，以及如何解读模型的输出结果。我对模型评估和选择也充满了期待，希望书中能介绍如何评估模型的性能，如何进行模型比较，以及如何选择最适合特定问题的模型。

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拿到这本书，我的心情是既期待又忐忑。期待的是，它可能是我掌握 SAS Enterprise Miner 的绝佳途径；忐忑的是，SAS Enterprise Miner 的功能太过强大，我担心自己是否能驾驭得了。我希望这本书能够像一位经验丰富的导师，耐心地引导我一步步熟悉 SAS Enterprise Miner 的每一个模块和功能。我非常看重书中对于数据预处理的详细介绍，包括如何有效地进行数据清洗，如何处理各种类型的数据异常，以及如何进行数据转换和特征工程。我期望书中能提供大量实际操作的例子，通过截图和详细的步骤说明，让我能够清晰地了解如何在 SAS Enterprise Miner 中完成这些任务。在模型构建方面，我希望能深入了解几种关键的数据挖掘算法，例如分类、回归、聚类、关联规则等，并理解它们的工作原理和适用场景。我希望书中能提供如何在 SAS Enterprise Miner 中构建这些模型的详细教程，包括如何选择合适的算法，如何设置参数，以及如何评估模型的性能。此外，我还在期待书中能包含一些关于如何解读模型结果和将模型应用于实际业务场景的讲解。毕竟，最终的目标是将数据挖掘的成果转化为可执行的商业洞察。

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这本书，对于我这样一个希望在数据科学领域深入发展的人来说，是一本极具吸引力的读物。SAS Enterprise Miner，这个名字代表着强大的数据处理和分析能力，而“数据挖掘入门”这个副标题，则正是我所需要的。我期望这本书能够为我提供一个清晰、逻辑严谨的学习框架，让我能够系统地掌握 SAS Enterprise Miner 的核心功能和数据挖掘的理论知识。我非常重视书中关于数据预处理的讲解，特别是数据清洗、缺失值处理、异常值检测、数据转换以及特征工程等方面的内容。我希望作者能够提供如何在 SAS Enterprise Miner 中高效地完成这些任务的详细步骤和技巧，最好能辅以实际操作的截图。在模型构建方面，我期待书中能够全面介绍几种主流的数据挖掘算法，例如决策树、随机森林、支持向量机、神经网络、K-means聚类等，并深入讲解它们的工作原理、优缺点以及在 SAS Enterprise Miner 中的具体实现方法。我尤其希望书中能够包含模型评估和选择的策略，例如如何使用各种评估指标（如准确率、召回率、AUC等）来衡量模型的性能，如何进行交叉验证以评估模型的泛化能力，以及如何比较不同模型的优劣，从而选择出最适合特定业务问题的模型。

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这本书的封面设计给我一种专业、可靠的感觉，正是我在寻找的关于 SAS Enterprise Miner 的入门指南。我是一名对数据分析和机器学习抱有浓厚兴趣的学习者，而 SAS Enterprise Miner 被认为是行业内的标杆工具。因此，我希望这本书能够为我提供一个全面且易于理解的学习体验。我期待书中能够详细阐述数据预处理的各个阶段，包括数据导入、数据清洗、缺失值和异常值处理、数据转换以及特征工程。我希望能够通过书中的详细步骤和配图，熟练掌握如何在 SAS Enterprise Miner 中有效地完成这些任务。在模型构建方面，我希望能深入学习几种核心的数据挖掘算法，例如分类、回归、聚类和关联规则。我不仅希望了解这些算法的理论基础，更希望看到如何在 SAS Enterprise Miner 中实际应用它们，包括如何选择合适的算法、如何调整模型参数以优化性能，以及如何对模型结果进行可视化和解读。我还在设想，书中是否会包含一些关于模型评估和验证的内容，比如如何衡量模型的准确性、可靠性和泛化能力，以及如何进行模型比较和选择。最终，我希望通过学习这本书，能够独立地使用 SAS Enterprise Miner 来解决实际的数据挖掘问题，并从中获得有价值的洞见。

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拿到这本书，我立马被其简洁而专业的封面设计所吸引。作为一名在数据领域摸爬滚打多年的从业者，我深知掌握一个强大的数据挖掘工具对于提升工作效率和解决实际问题的关键性。SAS Enterprise Miner 在业界享有盛誉，其强大的可视化建模能力和丰富的算法库，一直是我想要深入学习和掌握的。我期待这本书能够提供一个循序渐进的学习框架，能够帮助我从零开始，逐步掌握 SAS Enterprise Miner 的各项核心功能。我非常希望书中能够详尽地介绍数据预处理的各种技术，包括数据清洗、数据转换、特征工程等，并提供如何在 SAS Enterprise Miner 中高效实现这些步骤的详细指导。例如，如何识别和处理数据中的重复值、缺失值、异常值，如何进行数据的标准化、归一化，以及如何根据业务需求进行特征的创建和选择。在模型构建方面，我期望书中能详细阐述几种经典的数据挖掘算法，例如分类算法（如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络）、回归算法、聚类算法（如K-means）和关联规则挖掘，并深入讲解它们的工作原理、优缺点以及在 SAS Enterprise Miner 中的具体应用。我尤其关注的是，书中能否提供如何在 SAS Enterprise Miner 中进行模型参数的调优，以获得最佳的模型性能。

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初次拿到这本《Introduction to Data Mining Using SAS Enterprise Miner》，我便对其严谨的排版和清晰的章节划分留下了深刻的印象。我本身就是一名对数据分析和挖掘充满热情的学习者，而 SAS Enterprise Miner 作为业界领先的数据挖掘平台，其学习曲线相对陡峭，因此我非常期待这本书能够充当一座坚实的桥梁，帮助我跨越技术鸿沟，将理论知识转化为实践技能。我希望书中能够详细阐述数据预处理的各个环节，从数据的导入、清洗、转换，到特征选择、特征工程，并能够提供详尽的 SAS Enterprise Miner 操作指南。例如，如何处理不平衡数据集，如何进行数据降维，如何创建新的有意义的特征，以及如何利用 Enterprise Miner 提供的工具来自动化这些流程。在模型构建方面，我非常期待能够深入了解各种数据挖掘算法，比如分类、回归、聚类、关联规则等，并且能够理解它们背后的数学原理和适用条件。更重要的是，我希望书中能够提供如何在 SAS Enterprise Miner 中一步步构建和实现这些模型的详细教程，包括参数的设置、模型的训练、以及结果的可视化和解释。我还在想，这本书是否会涵盖模型评估和选择的策略，例如如何使用交叉验证来评估模型的泛化能力，如何理解各种评估指标（如准确率、召回率、AUC等），以及如何比较不同模型的性能，从而选择出最适合特定业务场景的模型。

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安排的层次不是很分明，见识读Get Started和AAEM，这本书可读可不读。

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