数据挖掘(方法与应用应用案例清华大学计算机系列教材) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学

作者:编者

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译者:

出版时间:2017-08-01

价格:19.0

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isbn号码:9787302472117

丛书系列:清华大学计算机系列教材

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• 数据挖掘
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深入浅出，实践为王：数据挖掘方法与应用 本书旨在为您全面揭示数据挖掘的奥秘，带领您踏上从海量数据中发掘价值的探索之旅。我们不仅深入阐述数据挖掘的核心理论与算法，更强调将这些理论付诸实践，通过丰富的应用案例，让您亲身体验数据驱动决策的力量。 核心方法：构建坚实的理论基石 数据挖掘的本质在于从纷繁复杂的数据中提炼出有意义的模式和知识。本书将系统地介绍数据挖掘的关键技术，涵盖以下几个主要方面： 数据预处理： 真实世界的数据往往是混乱、不完整且充满噪声的。本部分将详细讲解数据清洗、数据集成、数据变换以及数据约简等核心预处理技术，帮助您为后续的挖掘工作打下坚实的基础。您将学会如何识别和处理缺失值、异常值，如何将来自不同源头的数据有效整合，以及如何通过特征选择和特征提取来简化模型，提高效率。 分类与预测： 分类和预测是数据挖掘中最常见的任务之一。本书将深入剖析多种经典的分类算法，包括但不限于： 决策树： 学习如何构建易于理解且解释性强的决策树模型，如ID3、C4.5和CART算法。您将掌握节点划分的准则，如信息增益、增益率和基尼指数，并了解如何进行剪枝以防止过拟合。 贝叶斯分类器： 理解概率论在分类中的作用，学习朴素贝叶斯、半朴素贝叶斯等算法，以及如何处理条件概率和先验知识。 支持向量机 (SVM)： 探索如何通过构建最优超平面来实现高维空间的线性或非线性分类，掌握核函数的选择和参数调优。 神经网络与深度学习基础： 介绍人工神经网络的基本结构，如感知机、多层感知机，以及它们在分类任务中的应用。您还将初步了解深度学习的概念，为后续更复杂的模型奠定基础。 回归分析： 掌握线性回归、多项式回归等预测方法，学习如何拟合数据，预测连续数值型变量，并理解模型的评估指标，如均方误差 (MSE) 和决定系数 (R-squared)。 聚类分析： 聚类旨在发现数据中的内在结构，将相似的数据对象分组。本书将详细介绍： 划分聚类： 如K-Means算法，学习如何基于距离度量将数据划分为K个簇，理解其迭代优化过程和优缺点。 层次聚类： 探讨如何构建数据对象之间的层次关系，包括凝聚型和分裂型层次聚类方法。 基于密度的聚类： 介绍DBSCAN等算法，学习如何发现任意形状的簇，并处理噪声点。 关联规则挖掘： 探索如何发现数据项之间的有趣关系，例如“购买了尿布的顾客也常常购买啤酒”。本书将讲解： Apriori算法： 学习如何高效地找出频繁项集，并基于此生成置信度高的关联规则。 FP-Growth算法： 了解一种比Apriori更高效的关联规则挖掘算法，通过FP-tree数据结构来避免候选集的生成。 异常检测： 识别数据中的不寻常模式，这在欺诈检测、网络安全和故障诊断等领域至关重要。本书将介绍基于统计、基于距离和基于模型的方法来检测异常点。 实践应用：案例驱动，学以致用 理论的掌握固然重要，但数据挖掘的真正价值在于其应用。本书汇聚了来自不同行业的广泛应用案例，旨在展示数据挖掘在解决实际问题中的强大能力： 商业智能与市场营销： 客户细分： 利用聚类分析将客户划分为不同的群体，以便进行有针对性的营销策略。 市场篮子分析： 通过关联规则挖掘发现商品之间的购买关联，优化商品陈列和促销活动。 信用评分： 利用分类和预测模型评估客户的信用风险，辅助信贷决策。 推荐系统： 学习如何根据用户的历史行为和偏好，为其推荐感兴趣的商品或内容。 金融领域： 股票市场预测： 应用时间序列分析和回归模型，尝试预测股票价格走势。 欺诈检测： 使用分类和异常检测技术识别信用卡欺诈、保险欺诈等。 风险管理： 构建模型来评估和管理市场风险、信用风险和操作风险。 医疗健康： 疾病诊断与预测： 利用分类模型辅助医生进行疾病诊断，预测疾病的发生和发展。 药物研发： 分析基因组数据和临床试验数据，加速新药的发现和开发。 个性化医疗： 基于患者的个体特征，提供定制化的治疗方案。 互联网与电子商务： 搜索引擎优化： 分析用户搜索行为，改进搜索结果的准确性和相关性。 网页点击流分析： 挖掘用户在网站上的浏览路径，优化网站设计和用户体验。 社交网络分析： 识别社区结构、影响力人物和信息传播模式。 科学研究： 天文学： 分析海量天文观测数据，发现新的天体和宇宙现象。 生物信息学： 挖掘基因序列数据，研究基因功能和蛋白质相互作用。 社会科学： 分析社交媒体数据、调查数据等，研究社会行为和趋势。 学习路径与目标： 本书适合对数据挖掘感兴趣的本科生、研究生以及从事相关工作的专业人士。无论您是想入门数据挖掘，还是希望深化对特定方法和应用的理解，本书都将是您理想的学习伙伴。通过系统学习本书内容，您将能够： 理解数据挖掘的基本概念、原理和流程。 掌握多种主流的数据挖掘算法及其适用场景。 熟练运用数据预处理技术，为数据挖掘做好准备。 运用所学知识分析实际问题，并选择合适的数据挖掘技术进行建模。 解读和评估数据挖掘模型的性能。 洞察数据中蕴含的商业价值和科学意义，并将其转化为有效的决策和行动。 我们相信，通过本书的学习，您将具备独立解决数据挖掘问题的能力，并能够充分利用数据这一宝贵资源，在您的学习和工作中取得更大的成就。

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**评价四** 作为一名对数据科学领域充满热情的数据分析师，我一直都在寻找能够深化我理解和拓展我技能的书籍。《数据挖掘(方法与应用应用案例清华大学计算机系列教材)》这本书的标题立刻吸引了我。我希望通过阅读这本书，能够全面系统地掌握数据挖掘的核心技术和方法。我平时的工作中会遇到各种各样的数据，也用到了一些数据分析工具，但很多时候，我感觉自己只是在应用工具，而对底层原理的理解仍然不够深入。我希望这本书能够带领我深入了解各种数据挖掘算法的原理、数学模型以及适用场景，这样我才能在面对复杂问题时，做出更明智的选择，而不是盲目套用。尤其令我期待的是“应用案例”的部分。我相信，通过学习真实世界中的数据挖掘应用，能够极大地启发我的思维，让我看到数据挖掘的巨大价值和潜力。例如，我希望看到关于如何利用数据挖掘技术来优化产品设计、提升用户体验，或者预测市场趋势的案例。我希望这本书能够为我提供一些新的视角和实用的技巧，从而帮助我更好地解决实际业务问题，提升我的专业能力。

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**评价一** 我最近入手了一本名为《数据挖掘(方法与应用应用案例清华大学计算机系列教材)》的书，实在是被它的封面和作者单位所吸引，清华大学出品，必属精品嘛！拿到书后，光是厚度就足以让我安心，这说明内容一定非常扎实，不会是那种浅尝辄止的入门读物。我是一名在公司负责数据分析工作的普通从业者，平时接触到各种各样的数据，也尝试过一些开源工具，但总觉得对背后的原理理解不够透彻，遇到一些复杂的问题时，就显得力不从心。我希望通过学习这本书，能够系统地掌握数据挖掘的核心方法论，理解各种算法的来龙去脉，而不是仅仅停留在调包侠的阶段。尤其是书中提到的“应用案例”，这对我来说至关重要。我一直觉得理论学习如果脱离实际应用，就如同纸上谈兵。我非常期待书中能够穿插一些真实世界的案例，比如在市场营销、金融风控、医疗健康等领域，数据挖掘是如何被巧妙运用的，以及在这些案例中，作者是如何一步步剖析问题、选择方法、解释结果的。我希望这本书能让我看到数据挖掘的强大力量，也能为我自己的工作提供切实可行的思路和方法。当然，作为一本教材，我更希望它的结构清晰，逻辑严谨，能够循序渐进地引导我深入理解。

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**评价五** 最近我正在为我的毕业设计寻找合适的参考资料，翻阅了很多关于数据分析和机器学习的书籍，终于看到了《数据挖掘(方法与应用应用案例清华大学计算机系列教材)》这本书。我对这本书最感兴趣的是它作为“清华大学计算机系列教材”的定位，这让我对内容的权威性和系统性充满了信心。我目前在学术研究方面，希望能够对数据挖掘的各个方面有一个更深入的了解。我希望这本书能够提供清晰的理论框架，帮助我理解数据挖掘的整个流程，从数据的收集、清洗、转换，到模型选择、训练、评估，以及最终的部署和应用。我特别希望书中能够详细介绍各种数据挖掘算法的数学原理和计算过程，这样我才能在进行学术研究时，有扎实的理论基础。同时，“应用案例”的部分对我来说也非常重要。我希望通过这些案例，了解数据挖掘在不同领域的实际应用，比如在自然语言处理、图像识别、生物信息学等领域，是如何被用来解决实际问题的。我希望这本书能够帮助我拓宽视野，为我的毕业设计提供宝贵的参考和启发。

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**评价三** 我是一名在校的计算机科学专业的学生，学习《数据挖掘(方法与应用应用案例清华大学计算机系列教材)》这本书，对我来说，意味着即将进入一个令人兴奋的研究领域。在我现有的知识体系中，我已经接触过一些基础的编程和算法知识，但对于如何从原始数据中提取有价值的信息，我感觉还有很大的提升空间。我希望这本书能够系统地介绍数据挖掘的理论基础，从数据预处理、特征工程，到各种经典的挖掘算法，比如分类、聚类、关联规则等，都能有详实而深入的讲解。我尤其关注书中关于“方法”的部分，我希望它能提供清晰的数学原理和算法描述，让我能够理解为什么这些方法有效，以及它们背后的逻辑是什么。同时，作为一本“应用案例”丰富的教材，我期待它能展示不同行业、不同场景下的数据挖掘实践。例如，在电子商务中，如何通过用户行为数据进行精准营销？在社交网络分析中，如何发现社区结构和关键人物？通过这些具体的案例，我希望能够将理论知识与实际问题相结合，培养解决实际问题的能力。我希望这本书能够成为我学习数据挖掘的得力助手，让我能够自信地应对未来在学术研究或职业发展中可能遇到的挑战。

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**评价二** 作为一个对人工智能领域充满好奇心的学生，我一直对数据挖掘这个概念非常着迷。它听起来就像是能在海量数据中发现宝藏的神奇技艺。这本书的题目《数据挖掘(方法与应用应用案例清华大学计算机系列教材)》恰好击中了我的兴趣点。我希望能从这本书中了解到数据挖掘的“方法”，也就是说，那些构建模型、提炼信息的具体技术。我之前看过一些关于机器学习的科普文章，但总觉得不够系统。我希望这本书能够提供一个完整的框架，让我知道在进行数据挖掘时，有哪些主要的步骤，需要考虑哪些因素，以及常用的算法有哪些，它们各自的优缺点是什么。更吸引我的是“应用案例”这部分，我希望能够看到一些具体的例子，了解这些方法是如何在实际问题中落地生花的。比如，在推荐系统里，数据挖掘是怎么做到精准推荐的？在欺诈检测中，又是如何识别异常行为的？通过这些案例，我希望能更直观地理解抽象的概念，也能激发我未来在相关领域进行深入研究的兴趣。我希望这本书能为我打开数据挖掘的大门，为我未来的学习和研究打下坚实的基础。

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