具体描述
本书旨在帮助读者理解数据挖掘方法的基础知识，并实现无需编写代码就能在自己的工作中实践这些方法。书中围绕分类、回归、关联分析、聚类、异常检测、文本挖掘、时间序列预测、特征分析等数据挖掘问题，着重介绍了决策树、人工神经网络、k均值聚类等当今广泛使用的二十多种算法，针对每种算法都先以通俗的语言解释其原理，再使用开源数据分析工具RapidMiner实现。
作者简介
作者简介：
Vijay Kotu
Yahoo分析总监，负责线上业务的大数据与分析系统的实现，在预测分析领域有十余年工作经验。ACM会员，美国质量协会认证的六西格玛黑带。
Bala Deshpande
业界知名数据分析应用开发与咨询公司SimaFore创始人，20余年分析经验，精通各类分析技巧，经常在其博客www.simafore.com/blog上分享数据挖掘与预测分析方面的心得。
译者简介：
严云
研究兴趣为计算生物学，以0和1的语言解读ATGC的世界。
目录信息
1.1 什么是数据挖掘 2
1.1.1 有意义模式的提取 2
1.1.2 代表性模型的构建 2
1.1.3 统计、机器学习和计算的搭配 3
1.1.4 算法 4
1.2 对数据挖掘的误解 4
1.3 数据挖掘的初衷 5
1.3.1 海量数据 5
1.3.2 多维 6
1.3.3 复杂问题 6
1.4 数据挖掘的种类 7
1.5 数据挖掘的算法 8
1.6 后续章节导览 9
1.6.1 数据挖掘的序曲 9
1.6.2 小插曲 10
1.6.3 主要内容：预测分析和数据挖掘算法 10
1.6.4 特别应用 12
参考文献 13
第2章 数据挖掘流程 14
2.1 先验知识 16
2.1.1 目标 16
2.1.2 研究问题的背景 17
2.1.3 数据 17
2.1.4 因果性与相关性 18
2.2 数据准备 19
2.2.1 数据探索 19
2.2.2 数据质量 20
2.2.3 缺失值 20
2.2.4 数据类型和转换 20
2.2.5 数据转换 21
2.2.6 离群点 21
2.2.7 特征选择 21
2.2.8 数据采样 22
2.3 建模 22
2.3.1 训练集和测试集 23
2.3.2 建模算法 24
2.3.3 模型评估 25
2.3.4 集成建模 26
2.4 应用 27
2.4.1 生产准备 27
2.4.2 方法整合 27
2.4.3 响应时间 28
2.4.4 重构模型 28
2.4.5 知识融合 28
2.5 新旧知识 29
2.6 后续章节预告 29
参考文献 29
第3章 数据探索 31
3.1 数据探索的目标 31
3.2 走进数据 32
3.3 描述性统计分析 34
3.3.1 单变量探索 35
3.3.2 多变量探索 36
3.4 数据可视化 39
3.4.1 一个维度内数据频率分布的可视化 39
3.4.2 直角坐标系内多变量的可视化 43
3.4.3 高维数据通过投影的可视化 48
3.5 数据探索导览 50
参考文献 51
第4章 分类 52
4.1 决策树 52
4.1.1 算法原理 53
4.1.2 算法实现 59
4.1.3 小结 71
4.2 规则归纳 72
4.2.1 建立规则方法 73
4.2.2 算法原理 74
4.2.3 算法实现 77
4.2.4 小结 81
4.3 k 近邻算法 81
4.3.1 算法原理 82
4.3.2 算法实现 88
4.3.3 小结 91
4.4 朴素贝叶斯 91
4.4.1 算法原理 93
4.4.2 算法实现 100
4.4.3 小结 102
4.5 人工神经网络 102
4.5.1 算法原理 105
4.5.2 算法实现 108
4.5.3 小结 110
4.6 支持向量机 111
4.6.1 概念和术语 111
4.6.2 算法原理 114
4.6.3 算法实现 116
4.6.4 小结 122
4.7 集成学习模型 122
4.7.1 集体的智慧 123
4.7.2 算法原理 124
4.7.3 算法实现 126
4.7.4 小结 134
参考文献 134
第5章 回归方法 137
5.1 线性回归 139
5.1.1 算法原理 139
5.1.2 使用RapidMiner实战的目标与数据 141
5.1.3 算法实现 142
5.1.4 线性回归建模要点 148
5.2 Logistic回归 149
5.2.1 快速入门Logistic回归 150
5.2.2 模型原理 151
5.2.3 模型实现 155
5.2.4 Logistic回归小结 158
5.3 总结 158
参考文献 158
第6章 关联分析 160
6.1 挖掘关联规则的基本概念 161
6.1.1 项集 162
6.1.2 生成关联规则的一般步骤 164
6.2 Apriori算法 166
6.2.1 使用Apriori算法找出高频项集 167
6.2.2 生成关联规则 169
6.3 FP-Growth算法 169
6.3.1 生成FP树 170
6.3.2 高频项集的生成 172
6.3.3 FP-Growth算法实现 173
6.4 总结 176
参考文献 176
第7章 聚类 178
7.1 聚类方法的种类 179
7.2 k均值聚类 182
7.2.1 k均值聚类原理 183
7.2.2 算法实现 187
7.3 DBSCAN聚类 191
7.3.1 算法原理 192
7.3.2 算法实现 195
7.3.3 小结 197
7.4 SOM 197
7.4.1 算法原理 199
7.4.2 算法实现 202
7.4.3 小结 208
参考文献 208
第8章 模型评估 210
8.1 混淆矩阵 210
8.2 ROC曲线和AUC 212
8.3 提升曲线 214
8.4 评估预测结果 217
8.5 总结 221
参考文献 221
第9章 文本挖掘 222
9.1 文本挖掘算法的原理 223
9.1.1 TF-IDF 223
9.1.2 术语和概念 225
9.2 使用聚类和分类算法实现文本挖掘 229
9.2.1 实例1：关键词聚类 229
9.2.2 实例2：预测博客作者的性别 232
9.3 总结 241
参考文献 242
第10章 时间序列预测 243
10.1 基于数据的时序分析 245
10.1.1 朴素预测法 245
10.1.2 简单平均法 246
10.1.3 移动平均法 246
10.1.4 加权移动平均法 247
10.1.5 指数平滑法 247
10.1.6 Holt双参数指数平滑法. . 248
10.1.7 Holt-Winter三参数指数平滑法 249
10.2 基于模型的预测方法 250
10.2.1 线性回归 251
10.2.2 多项式回归 252
10.2.3 考虑季节性的线性回归模型 252
10.2.4 自回归模型与ARIMA 254
10.2.5 基于RapidMiner的实现 254
10.3 总结 261
参考文献 261
第11 章异常检测 262
11.1 异常检测的基本概念 262
11.1.1 出现离群点的原因 262
11.1.2 异常检测的方法 264
11.2 基于距离的离群点检测方法 266
11.2.1 方法原理 267
11.2.2 方法实现 268
11.3 基于密度的离群点检测方法 270
11.3.1 方法原理 270
11.3.2 方法实现 271
11.4 局部离群因子 272
11.5 总结 274
参考文献 275
第12章 特征选择 276
12.1 特征选择方法概览 276
12.2 主成分分析 278
12.2.1 算法原理 279
12.2.2 算法实现 280
12.3 以信息论为基础对数值型数据进行筛选 284
12.4 以卡方检验为基础对类别型数据进行筛选 286
12.5 基于封装器的特征选择 289
12.5.1 向后消除法以缩减数据集大小 290
12.5.2 哪些变量被消除了 292
12.6 总结 293
参考文献 294
第13章 RapidMiner入门 295
13.1 用户操作界面以及介绍 295
13.1.1 图形用户操作界面的介绍 295
13.1.2 RapidMiner软件的术语 296
13.2 数据导入和导出工具 299
13.3 数据可视化工具 302
13.3.1 单一变量可视化 304
13.3.2 二维数据可视化 304
13.3.3 多维数据可视化 304
13.4 数据转换工具 305
13.5 数据抽样与处理缺失值工具 309
13.6 最优化工具 312
13.7 总结 317
参考文献 317
数据挖掘算法的比较 319
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
《预测分析与数据挖掘》这本书，给我最直观的感受是它非常注重“实践性”。我一直认为，学习任何技能，最终都要落实到实践中去。而这本书恰恰是这样一本能够让你“上手”的书。它不仅讲解了理论知识，更重要的是提供了大量可供练习的案例和数据集，让我能够立刻将所学到的知识应用到实际操作中。 我特别欣赏书中关于“模型评估指标”的详细介绍，比如准确率、召回率、F1分数等等。这些指标不仅能够帮助我衡量模型的性能，更重要的是，它们能够帮助我理解不同指标在不同场景下的适用性。这让我明白了，评价一个模型的好坏，不能仅仅看一个单一的指标，而是要根据具体的业务需求来选择合适的评估方法。此外，书中对“交叉验证”技术的讲解，也让我对如何更可靠地评估模型的泛化能力有了深入的理解。
评分《预测分析与数据挖掘》这本书，对我而言，就像是开启了一扇通往数据科学新世界的大门。它所涵盖的内容非常全面，从数据预处理的方方面面，到各种经典的预测模型，再到数据挖掘中的常用技术，几乎面面俱到。阅读过程中，我感觉自己像是跟随一位经验丰富的老矿工，他不仅知道哪里有金矿，更知道如何使用各种工具来挖掘，如何辨别矿石的真伪，以及如何将开采出来的矿石加工成有价值的产品。 作者在讲解过程中，特别注重理论与实践的结合。书中的每一个概念，都配有相应的案例和代码示例，让我能够边学边练，迅速将理论知识转化为实际操作能力。我尝试着跟着书中的例子，使用Python等工具进行数据分析，感觉自己以前那些模糊的数据处理想法，一下子变得清晰起来，并且能够高效地实现了。特别是书中对于“数据可视化”的介绍，让我深刻认识到，好的可视化不仅仅是为了美观，更是为了清晰地传达信息，帮助人们理解复杂的数据模式。
评分在我看来，《预测分析与数据挖掘》这本书是一次非常愉快的学习体验。它没有让我感到被大量的理论知识压垮，而是通过层层递进的方式，引导我一步步地掌握数据分析的核心技能。我喜欢它在讲解各种算法时，都会引用现实生活中的例子，这让抽象的概念变得生动具体，更容易理解和记忆。 书中对于“回归分析”的详细讲解，让我明白了如何建立变量之间的定量关系，并且能够利用这些关系进行预测。这在很多领域都非常有用，比如预测销售额、预测房价等等。我尝试着运用书中学到的知识，分析了一些自己感兴趣的数据集，发现之前看似困难的问题，现在都能够迎刃而解。而且，书中对于“分类算法”的介绍，也让我对如何将数据划分到不同的类别有了清晰的认识，这对于用户画像、垃圾邮件过滤等场景都非常重要。
评分这本书《预测分析与数据挖掘》给我带来的最大收获，是让我看到了数据背后隐藏的巨大潜力。过去，我总觉得数据分析是一件非常专业且门槛很高的工作，但这本书的出现，彻底改变了我的看法。它用通俗易懂的语言，将那些原本听起来很神秘的算法和技术，一一拆解，并且清晰地阐述了它们的应用场景。我感觉自己不再是旁观者，而是能够真正参与到这场数据驱动的变革中来。 书中对于“数据清洗”和“异常值处理”的详细讲解，尤其让我受益匪浅。我曾经在实际工作中遇到过很多由于数据质量问题导致分析结果失真的情况，而这本书提供了一套系统性的解决方案，让我能够更好地应对这些挑战。同时，书中对于“过拟合”和“欠拟合”等模型调优的讨论，也让我对如何构建一个稳定且泛化能力强的模型有了更深的认识。它教会我，不仅仅要追求模型的短期高准确率，更要关注模型的长期稳定性和在未知数据上的表现。
评分读完《预测分析与数据挖掘》这本书，我感觉自己对数据有了全新的认识。它让我明白，数据不仅仅是数字的堆砌，更是蕴含着巨大价值的资源。这本书就像是一位智慧的引路人，带领我探索数据的奥秘，学习如何从数据中提取洞察，从而做出更明智的决策。 书中对“聚类分析”的深入讲解，给我留下了深刻的印象。我一直对如何将相似的数据点进行分组感到好奇，而这本书提供了多种聚类算法的解释和应用。我尝试着用这些算法对客户数据进行分组，发现能够更清晰地了解不同客户群体的特征，这对于精准营销非常有帮助。同时，书中对“异常检测”的介绍，也让我明白了如何识别数据中的异常点，这对于欺诈检测、设备故障预警等场景都至关重要。
评分《预测分析与数据挖掘》这本书，给我最深刻的印象是它对于“模式识别”和“趋势预测”的深入探讨。我一直对如何从看似杂乱无章的数据中发现规律感到着迷，而这本书恰恰满足了我这份好奇心。它不仅仅介绍了各种统计学和机器学习的方法，更重要的是，它教会了我如何运用这些方法去洞察数据背后的故事，去预测未来的发展趋势。 书中对“时间序列分析”的介绍，让我对如何分析带有时间维度的数据有了全新的认识。我一直对股票市场的波动、天气变化等现象感到好奇，而这本书提供了理解这些现象的工具和方法。通过学习书中的案例，我能够更好地理解影响这些现象的因素，并且尝试进行简单的预测。此外，书中关于“关联规则挖掘”的内容，也让我看到了如何发现产品之间的潜在联系，这对于商业决策具有非常重要的指导意义。
评分《预测分析与数据挖掘》这本书，让我感受最深的是它所传递的“数据驱动”的思维方式。它不仅仅是关于技术，更是关于一种解决问题的方法论。通过阅读这本书，我学会了如何用数据来支持我的观点，如何用数据来验证我的假设，如何用数据来预测未来的趋势。 书中对于“文本挖掘”的介绍，尤其让我感到惊喜。在信息爆炸的时代，如何从海量的文本数据中提取有用的信息，是一项非常重要的技能。这本书提供了一系列处理文本数据的方法，比如分词、词性标注、情感分析等等。我尝试着对一些用户评论进行分析，发现能够很好地了解用户对产品的看法和评价，这对于产品改进非常有价值。此外，书中对“降维技术”的讲解，也让我明白了如何有效地处理高维度数据，从而提高分析效率和模型性能。
评分这本书《预测分析与数据挖掘》为我打开了一个全新的视角，让我看到了数据分析在各个领域的巨大应用价值。我一直对如何从数据中发现潜在的规律，并且利用这些规律来预测未来感到着迷，而这本书恰恰提供了实现这一目标的系统性方法和工具。 我尤其欣赏书中对于“特征选择”的详细阐述。在构建预测模型时，选择哪些特征非常关键，而这本书不仅介绍了多种特征选择的技术，还详细解释了它们背后的原理和适用场景。这让我能够更有效地从原始数据中提取出对预测最有价值的信息，避免了因为引入无关特征而导致的模型性能下降。同时，书中对“集成学习”的介绍，也让我看到了如何通过结合多个模型的优势来构建更强大、更鲁棒的预测模型，这为我提供了一种全新的模型构建思路。
评分翻阅《预测分析与数据挖掘》，我仿佛置身于一个充满无限可能的数字世界。这本书给我最深刻的感受是，它不仅仅是关于工具和技术，更是关于一种思考方式——一种基于数据驱动的、逻辑严密的推理方式。作者在书中反复强调了数据质量的重要性，以及在分析过程中需要注意的伦理和偏见问题。这让我认识到，在追求预测准确性的同时，我们也必须保持批判性思维，审视数据的来源和分析过程可能带来的潜在风险。 书中对于如何构建有效的预测模型，从特征工程、模型选择到模型评估和优化，都有着详尽的阐述。我特别喜欢它关于“特征工程”的部分，作者用生动的例子解释了如何从原始数据中提取有意义的特征，这往往是决定模型成败的关键一步。同时，书中也讨论了模型的可解释性问题，强调了“黑箱模型”虽然预测能力强大，但在某些场景下，理解模型决策过程的重要性。这让我对预测分析的理解不再停留在“能预测”的层面，而是进一步关注“为何能预测”以及“如何更好地预测”。
评分这本《预测分析与数据挖掘》真是让我耳目一新，它并非那种枯燥乏味的教科书，而是更像一位经验丰富的向导，带领我穿越数据洪流，探索隐藏在其中的宝藏。我一直对如何从海量数据中提取有价值的信息感到好奇，但市面上很多书籍要么过于理论化，要么过于侧重某个狭窄的领域。这本书恰恰填补了这一空白。它不仅清晰地阐述了预测分析和数据挖掘的核心概念，更重要的是，它通过大量贴近实际的案例，让我直观地理解了这些技术是如何在商业、科学研究乃至日常生活中发挥作用的。 我尤其欣赏它在解释复杂算法时所采用的循序渐进的方式。作者并没有直接抛出数学公式，而是先从直观的比喻入手，然后逐步深入到算法的原理和实现细节。这种“由浅入深”的处理方式，极大地降低了学习门槛，即使是没有深厚统计学背景的读者，也能轻松跟上。书中对各种常用算法，比如决策树、支持向量机、聚类分析等的介绍，都非常到位，不仅讲解了它们的原理，还提供了如何选择合适的算法以及如何解释算法结果的指导。这让我明白，掌握技术本身固然重要，但更关键的是如何将其有效地应用于解决实际问题。
评分一款数据分析软件的教程，类似spss，按步骤教的那种，对数据分析方法有个初步的认识，里面有故障预测模块
评分比较浅。概念普及和理清思路。
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评分比较浅。概念普及和理清思路。
评分比较浅。概念普及和理清思路。
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