具体描述
《数据挖掘Clementine应用实务》主要介绍了Clementine 11.0在数据挖掘中的应用。内容包括Clementine 11.0的新功能、数据挖掘入门、构建数据流、字段操作节点、建立CLEM表达式、建模节点和生成模型等，详细讨论了各种数据挖掘的分析方法，并介绍了大量的应用范例。
现代数据科学方法论与前沿技术探索 本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的数据科学知识体系，重点探讨从数据获取、预处理、特征工程、建模选择到模型评估与部署的全流程方法论，并聚焦于当前领域内最前沿、最具实战价值的技术栈。 第一部分：数据科学的理论基石与思维框架（约400字） 本部分首先建立起坚实的数据科学基础。我们不局限于单一工具或算法的介绍，而是深入剖析数据科学的本质——如何将原始信息转化为可操作的商业洞察和决策支持。 第一章：数据驱动的决策范式： 探讨数据科学在现代组织中的定位与价值链，阐述从业务问题定义到技术实现的完整流程（CRISP-DM方法的现代演进版）。重点解析“好的问题”比“好的算法”更重要，并教授如何构建清晰、可量化的业务目标。 第二章：统计推断与概率模型基础重温： 重新审视贝叶斯统计、频率学派方法的适用场景与局限性。内容涵盖假设检验的严谨性、置信区间与p值的正确解读，以及在面对高维、非正态数据时，如何选择稳健的统计方法。本章强调统计学在解释模型结果时的关键作用。 第三章：数据质量与伦理责任： 深入探讨数据清洗的“艺术”与“科学”。覆盖缺失值处理的复杂策略（如多重插补）、异常值检测的非参数方法，以及如何构建鲁棒的数据验证流水线。更重要的是，本部分将花费大量篇幅讨论数据隐私保护（如差分隐私的入门概念）和算法的公平性（Fairness, Accountability, and Transparency, FAT）问题，确保读者能够负责任地应用数据科学技术。 第二部分：特征工程与高级数据预处理（约450字） 特征工程是决定模型性能的瓶颈所在。本部分聚焦于如何从海量、复杂的数据中提取、转换并构建出最具信息量的特征。 第四章：结构化数据的高效特征构建： 详述交叉特征、多项式特征的构建技巧，以及如何利用领域知识进行特征选择（Filter, Wrapper, Embedded方法）。重点介绍基于树模型（如LightGBM/XGBoost）的特征重要性评估与特征降维策略。 第五章：时间序列数据的专业化处理： 区别于常规机器学习，时间序列数据需要专门的技术。本章覆盖时间序列的分解（趋势、季节性、残差）、平稳性检验（ADF, KPSS），以及滑动窗口的设置艺术。深入探讨时间特征（Lagged features）和时间序列分解模型（STL）的应用。 第六章：文本数据的高维嵌入与表示（NLP核心）： 本章是自然语言处理的基石。从传统的TF-IDF、词袋模型出发，过渡到现代的词向量技术。详尽解析Word2Vec（CBOW与Skip-gram）、GloVe的工作原理。最后，引入预训练模型（如BERT家族）的上下文嵌入概念，强调如何对这些高维向量进行降维和可视化（t-SNE, UMAP）。 第七章：图像与多模态数据的基础表征： 简要介绍卷积神经网络（CNN）在图像特征提取中的核心作用，重点在于理解卷积层、池化层和激活函数的数学意义，而非仅停留在代码实现层面。讨论如何将非结构化数据初步转化为可供模型处理的数值矩阵。 第三部分：现代机器学习模型与深度学习范式（约400字） 本部分着眼于当前工业界和学术界最主流的建模技术，强调模型选择的依据和集成学习的威力。 第八章：集成学习的精妙组合： 深入剖析Boosting（特别是XGBoost、CatBoost的优化思路）和Bagging（随机森林的鲁棒性来源）。讲解Stacking和Blending等异构模型集成方法的构建流程和原理，教授如何利用集成学习提升模型在竞赛和实际业务中的性能边界。 第九章：深度学习的架构与优化： 聚焦于前馈网络（FNN）后的核心网络结构。详述循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）处理序列问题的优势，以及Transformer架构（Attention Is All You Need）如何彻底改变了序列建模的范式。本章关注激活函数、损失函数的设计，以及梯度消失/爆炸问题的缓解策略（如残差连接）。 第十章：模型训练的实践艺术： 详细阐述超参数调优的高效策略，对比网格搜索、随机搜索与贝叶斯优化（如Hyperopt库的使用）。解析学习率调度器（Learning Rate Schedulers）对模型收敛速度和最终性能的影响，并讨论早停（Early Stopping）的科学设置。 第四部分：模型评估、可解释性与部署前沿（约250字） 一个优秀的模型不仅要准确，更需要可靠、可解释且易于部署。 第十一章：超越准确率的评估指标体系： 区分分类、回归和排序任务的合适评估指标。深度分析ROC曲线、PR曲线的解读，以及如何在类别不平衡情况下使用F1-Score、Kappa系数等。强调构建全面的“健康度指标”体系，而非单一指标的优化。 第十二章：迈向可解释性AI（XAI）： 介绍模型黑箱的透明化技术。重点讲解全局解释方法（如Permutation Importance）和局部解释方法（如SHAP值、LIME），确保读者能向非技术人员清晰阐述模型做出特定决策的原因。 第十三章：模型部署与运维（MLOps入门）： 讨论如何将训练好的模型转化为可供生产环境调用的服务。覆盖模型序列化（如使用ONNX）、容器化技术（Docker基础）的概念，以及模型漂移（Model Drift）的监控策略，确保模型在长期运行中的性能稳定。 本书的风格力求严谨、注重实践细节，并紧密跟踪学术前沿，旨在为具备一定编程基础和统计学背景的读者，提供一套系统、高阶的数据科学解决方案蓝图。
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感觉和说明书一样，只是单纯讲解每个按钮的作用
评分比较基础的知识，clementine 的入门介绍，比较像clementine的用户手册
评分只能作为一个参照，没有实际价值的书
评分可能自己水平还不够，还不能参透
评分比较基础的知识，clementine 的入门介绍，比较像clementine的用户手册
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