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出版者:Jossey-Bass

作者:Luan, Jing (EDT)/ Zhao, Chun-Mei (EDT)

出品人:

页数:136

译者:

出版时间:2006-12-15

价格:USD 29.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780787994266

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• 机器学习
• Python
• R
• 数据分析
• 商业智能
• 统计学
• 数据科学
• 算法
• 案例研究

《数据挖掘实战》 数据，无声的语言，蕴藏着无限的可能。 在我们这个信息爆炸的时代，数据已不仅仅是冰冷的数字，更是驱动决策、洞察机遇、预测未来的关键。从消费者的购买习惯到城市交通的实时流向，从医疗诊断的辅助系统到金融市场的风险评估，数据无处不在，其价值等待被发掘。《数据挖掘实战》正是这样一本致力于将数据背后的深层含义转化为 actionable insights 的指南。 本书并非一本空泛的理论堆砌，而是以“行动”为导向，将复杂的数据挖掘概念与实际应用紧密结合。我们深入浅出地剖析数据挖掘的核心技术，从经典的算法原理到前沿的机器学习模型，为您提供一个全面而实用的知识框架。您将不再仅仅是数据的观察者，而是能够运用专业工具和方法，成为数据背后的掌控者。 内容概述： 本书的每一章都旨在解决您在实际数据挖掘过程中可能遇到的关键问题，并提供切实可行的解决方案。 数据驱动的决策基石： 我们将首先为您构建一个坚实的数据思维模型，理解数据从采集、清洗、预处理到最终分析的全生命周期。您将学习如何识别数据中的噪声和异常，如何进行有效的数据转换和特征工程，为后续的分析打下坚实的基础。 探索性数据分析（EDA）的艺术： 在深入挖掘之前，理解数据的内在特征至关重要。《数据挖掘实战》将引导您掌握各种可视化技术和统计方法，帮助您快速发现数据中的模式、趋势和关联性。您将学会如何运用图表讲述数据的故事，从而为模型的选择和优化提供重要的线索。 预测建模的强大力量： 预测是数据挖掘最核心的应用之一。本书将深入讲解各类预测模型，包括但不限于： 回归分析： 学习如何预测连续型变量，例如销售额、股票价格或产品生命周期。我们将从线性回归的原理入手，逐步探讨多项式回归、岭回归和 Lasso 回归等高级技术，以及模型评估和选择的关键指标。 分类模型： 掌握如何将数据划分到不同的类别，例如客户流失预测、垃圾邮件识别或疾病诊断。您将深入学习逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和梯度提升模型（如 XGBoost 和 LightGBM）的工作原理和应用场景。 时间序列分析： 面对随时间变化的数据，您将学习如何进行趋势分析、季节性分解以及利用 ARIMA、Prophet 等模型进行未来值预测，例如天气预报、经济指标预测或产品需求预测。 关联规则挖掘与模式识别： 探寻数据之间的隐藏联系，发现有价值的模式。本书将详细介绍 Apriori、FP-Growth 等关联规则挖掘算法，帮助您理解“啤酒与尿布”之类的经典案例，并将其应用于市场篮子分析、推荐系统等场景。 聚类分析与客户细分： 理解数据中的自然分组，实现精准营销和个性化服务。您将学习 K-Means、DBSCAN、层次聚类等算法，并了解如何根据客户的行为、偏好或特征进行有效的细分。 无监督学习与降维技术： 在缺乏明确标签的情况下，如何从海量数据中提取有用的信息？本书将介绍主成分分析（PCA）、t-SNE 等降维技术，帮助您化繁为简，可视化高维数据，并提高模型的效率。 文本数据挖掘的深度探索： 随着非结构化文本数据的爆炸式增长，我们为您提供了深入的文本挖掘解决方案。您将学习如何进行文本预处理、词袋模型、TF-IDF、词嵌入（Word Embeddings）以及情感分析、主题模型等技术，从海量的文本数据中提取有意义的信息。 模型评估、优化与部署： 任何模型的成功都离不开严谨的评估和持续的优化。《数据挖掘实战》将强调交叉验证、精度、召回率、F1 分数、ROC 曲线等关键评估指标，并指导您如何进行超参数调优、模型集成，以及将训练好的模型部署到实际应用环境中。 实际案例研究与项目实践： 为了巩固所学知识，本书精心设计了多个涵盖不同行业的实际案例研究，包括零售业的客户行为分析、金融业的欺诈检测、医疗业的疾病预测以及互联网行业的推荐系统等。通过跟随这些案例，您将亲身体验数据挖掘的整个流程，并学会如何将理论知识转化为解决实际问题的能力。 谁将受益于本书： 数据科学家与分析师： 寻求系统性提升数据挖掘技能，掌握更多先进算法和实战技巧。 业务分析师与决策者： 希望深入理解数据背后的价值，并能基于数据做出更明智的商业决策。 软件工程师与开发人员： 想要将数据挖掘能力集成到应用程序中，构建智能化产品。 学生与研究人员： 学习数据挖掘领域理论知识，并希望通过实践将其应用于学术研究。 任何对数据充满好奇，并希望驾驭数据力量的人。 本书的独特之处： 《数据挖掘实战》的编写理念始终围绕着“实践出真知”。我们不仅提供算法的原理讲解，更重要的是，通过大量的代码示例（例如使用 Python 的 scikit-learn, pandas, matplotlib 等库）和详细的操作步骤，让您能够立即上手，在自己的环境中进行实验和验证。我们相信，只有通过亲手实践，才能真正掌握数据挖掘的力量。 踏上数据探索之旅，开启智慧决策时代。 准备好将您的数据转化为洞察、将洞察转化为行动了吗？《数据挖掘实战》是您不可或缺的伙伴。无论您是初学者还是经验丰富的从业者，这本书都将为您提供宝贵的知识和实用的技能，帮助您在数据驱动的世界中脱颖而出。

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在我看来，一本好的技术书籍，除了内容本身的深度和广度，其叙述的清晰度和逻辑性也至关重要。而“Data Mining in Action”这个书名，虽然简洁有力，但我更期待它在内容上能做到详略得当，既能深入浅出地讲解核心概念，又能触及到一些更为前沿和复杂的议题。我希望它能够为我这个领域的“新人”提供一个扎实的基础，让我能够逐步建立起对数据挖掘的全面认知，而对于已经有一定经验的读者，我则希望它能提供一些新的视角和更高级的技巧，帮助我突破瓶颈，更上一层楼。我尤其关注书中是否会提供一些关于数据预处理、特征工程、模型选择与评估等关键环节的实用建议。这些往往是决定一个数据挖掘项目成败的关键，但又常常被一些理论性的书籍所忽略。我希望这本书能像一位循循善诱的导师，不仅教授我“做什么”，更能告诉我“为什么这么做”，以及“如何做得更好”。

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我之所以对这本书产生了浓厚的兴趣，很大程度上是因为它的标题——“Data Mining in Action”。这个标题本身就传递了一种高度的实用性和可操作性，让我觉得它不会仅仅停留在理论的层面，而是会深入到实际应用中，展示数据挖掘是如何在真实世界中发挥作用的。我非常看重这一点，因为我常常觉得很多技术书籍虽然内容详实，但往往缺乏将理论知识转化为实际解决问题能力的桥梁。我希望这本书能够填补这一空白，让我看到数据挖掘不仅仅是一堆算法和统计模型，而是能够真正驱动商业决策、优化流程、甚至改变我们认知世界方式的强大力量。我设想书中会包含大量的案例研究，从不同行业、不同规模的企业中提取真实的数据挖掘应用场景，并详细剖析其中的挑战、解决方案以及最终取得的成效。通过这些生动的例子，我相信我能更直观地理解数据挖掘的价值，并从中汲取灵感，思考如何将这些方法应用到我自己的工作环境中，解决我所面临的实际问题，从而提升效率，创造更大的商业价值。

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坦白说，我一直在寻找一本能够真正将数据挖掘的“行动”部分讲清楚的书。很多时候，我们在学习数据挖掘的过程中，会接触到各种各样的算法和理论，但却很难将它们真正落地，应用于实际问题的解决。这本书的标题恰好触及到了我的痛点。我非常期待它能够提供一套切实可行的方法论，让我能够系统地学习如何从数据的获取、清洗、分析，到模型的构建、部署和解读，每一步都能有清晰的指引。我希望书中不仅仅会介绍枯燥的数学公式和算法原理，更会强调实际操作中的注意事项和常见陷阱。例如，在数据清洗阶段，如何有效地处理缺失值和异常值？在模型选择时，如何权衡模型的复杂度和可解释性？在结果解读时，又该如何避免误导性的结论？我期待这本书能够用生动、接地气的方式解答这些问题，让我能够真正理解数据挖掘是如何在现实世界中“运作”的，并能够自信地将这些技术应用于我自己的分析项目中。

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这本书的封面设计给我一种非常专业且引人入胜的感觉，深邃的蓝色背景搭配银色的字体，仿佛预示着书中蕴藏着对数据深处奥秘的探索。虽然我还没有开始阅读，但我已经能想象到，翻开扉页的那一刻，我将踏上一段激动人心的旅程，去揭示那些隐藏在海量数据中的宝贵见解。我期待它能像一位经验丰富的向导，带领我穿梭于错综复杂的数据世界，教会我如何辨识模式，理解趋势，并最终将这些抽象的概念转化为实际的行动和决策。作为一个希望在数据领域有所建树的人，我坚信这本书将是我手中不可或缺的利器，它不仅仅是一本技术手册，更可能是一份激发创新思维的指南，帮助我将理论知识与实践操作紧密结合，从而在我的工作和学习中取得突破性的进展。我迫不及待地想深入其中，学习书中介绍的各种技术和方法，探索它们在不同应用场景下的威力，并尝试将这些知识融入到我自己的项目开发中。

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我对这本书的期待，更多地源于它所蕴含的“行动”二字所代表的实践导向。在数据科学领域，理论知识固然重要，但如何将这些知识转化为实际的洞察和成果，往往是决定个人价值的关键。我希望这本书能够提供一些切实可行的“工具箱”，让我能够快速上手，并在实际工作中解决遇到的数据相关问题。我特别感兴趣的是，书中是否会包含一些关于如何将数据挖掘模型集成到现有业务流程中的内容，以及如何衡量数据挖掘项目的ROI（投资回报率）。这些都是在企业环境中衡量一个数据项目成功与否的重要指标。我期待书中能够分享一些成功的企业级数据挖掘案例，并详细剖析它们是如何克服技术和组织上的挑战，最终实现商业价值的。我希望这本书能成为我与数据之间的一座坚实桥梁，帮助我将抽象的数据转化为看得见的效益，并在这个日新月异的时代，保持领先的竞争力。

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