Capacity Planning for Web Performance

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出版者:Prentice Hall PTR
作者:Daniel Menasce
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:1998-05
价格:USD 66.00
装帧:Paperback
isbn号码:9780136938224
丛书系列:
图书标签:
  • Web性能
  • 容量规划
  • 性能测试
  • 网站优化
  • 服务器
  • 架构
  • 可扩展性
  • 监控
  • 负载均衡
  • SLA
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具体描述

《深度挖掘:现代数据科学的隐藏价值》 在这个信息爆炸的时代,数据已成为驱动决策、优化运营和创造新机遇的关键要素。然而,海量数据的背后潜藏着巨大的能量,却常常被表面的杂乱所掩盖。《深度挖掘:现代数据科学的隐藏价值》并非一本关于网络性能规划的工具书,而是一场深入探索数据科学奥秘的旅程,旨在揭示那些隐藏在原始数据中的宝贵洞见,并将其转化为切实可行的商业价值。 本书将带领读者穿越纷繁复杂的数据海洋,从理解数据本质出发,逐步深入到各种先进的数据分析技术。我们不会讨论如何预估服务器容量或优化响应时间,而是将目光聚焦于数据本身的结构、模式和潜在关联。通过系统性的讲解,您将学会如何从看似无关紧的数据点中提炼出有意义的信息,理解其背后的驱动因素,并预测未来的趋势。 第一部分:数据的语言与透镜 在数据科学的世界里,理解数据的“语言”是第一步。《深度挖掘》将首先为你构建一个坚实的数据基础。我们将探讨不同类型数据的特性,包括结构化、半结构化和非结构化数据,并学习如何有效地收集、清洗和预处理这些数据。这不仅仅是技术层面的操作,更是一种思维方式的转变,让你学会以批判性的眼光审视数据的来源、质量和可能存在的偏差。 数据形态万象: 从关系型数据库的严谨,到日志文件和文本数据的灵活,本书将剖析各类数据的存储方式、内在逻辑以及它们所能承载的信息。 清洁与塑造: 缺失值、异常值、重复项——这些是数据中的“杂草”。我们将学习多种行之有效的数据清洗技术,确保分析结果的准确性和可靠性,仿佛为数据戴上一副清晰的透镜。 特征的智慧: 如何从原始数据中提取出能够代表事物本质的关键信息?本书将介绍特征工程的艺术,教会你如何创造新的、更有解释力的特征,为深度挖掘奠定基础。 第二部分:算法的炼金术 一旦数据被“提纯”和“塑形”,便进入了算法的舞台。《深度挖掘》将为你揭开数据科学核心算法的面纱,并非关注其在特定工程领域的应用,而是着眼于其普适的原理和强大的洞察力。我们将深入浅出地讲解机器学习的经典算法,以及它们如何帮助我们发现隐藏的模式、预测未知的结果。 分类的边界: 决策树、支持向量机、逻辑回归……这些算法如何在海量数据中划定清晰的界限?本书将阐释它们的工作原理,让你理解如何将数据“分类”并理解其背后的分类逻辑。 回归的轨迹: 线性回归、多项式回归……这些方法如何捕捉变量之间的关系,并对未来的数值进行预测?我们将探索它们如何绘制数据的“轨迹”,帮助我们理解趋势的演变。 聚类的群落: K-means、层次聚类……如何将相似的数据点聚集在一起,揭示潜在的群体结构?本书将展示聚类算法如何帮助我们发现数据中的“群落”,理解它们的内在共性。 降维的智慧: 主成分分析(PCA)、t-SNE等降维技术,如何帮助我们简化复杂的数据,提取最本质的信息?我们将学习如何“压缩”数据,使其更易于理解和分析。 第三部分:洞察的显微镜与望远镜 数据分析的最终目标是获得有价值的洞察。《深度挖掘》将引导你如何利用数据科学的工具,如同使用显微镜观察细节,又如同使用望远镜眺望未来。本书将重点介绍数据可视化和模型解释技术,让你能够清晰地呈现分析结果,并理解模型做出决策的依据。 可视化的语言: 饼图、柱状图、散点图、热力图……这些可视化元素如何将抽象的数据转化为直观的图景?我们将学习如何选择最恰当的可视化方式,让数据“说话”。 模型的故事: 为什么模型会做出这样的预测?本书将深入讲解模型解释性技术,例如特征重要性、SHAP值等,让你能够理解模型决策的“逻辑”,建立对模型的信任。 异常的信号: 如何在数据中快速定位那些与众不同、可能暗示风险或机遇的“异常点”?我们将探讨异常检测技术,让你能够及时发现潜在的问题或机会。 关联的纽带: 哪些因素之间存在最强的关联?关联规则挖掘技术如何帮助我们发现产品之间的搭配规律,或者用户行为之间的潜在联系? 第四部分:实践的灯塔与罗盘 理论知识的掌握最终需要通过实践来检验。《深度 वकील》将通过一系列贴近实际的案例,展示如何将数据科学技术应用于解决现实世界中的挑战。这些案例涵盖了不同行业和领域,例如: 客户细分与精准营销: 如何利用客户行为数据,将庞大的客户群体划分为更小的、具有相似特征的子群体,从而实现更具针对性的营销策略? 风险评估与欺诈检测: 如何通过分析交易数据和用户行为,构建模型来预测信用风险,或者识别潜在的欺诈行为? 产品推荐与个性化体验: 如何根据用户的历史偏好和行为,为其推荐更感兴趣的产品或内容,提升用户体验? 运营优化与效率提升: 如何分析生产、物流或服务过程中的数据,识别瓶颈,优化流程,从而提高整体运营效率? 《深度挖掘:现代数据科学的隐藏价值》并非是一本操作手册,而是一场关于如何“看懂”数据、如何从数据中“提取”价值的思想启迪。它将帮助你成为一个更敏锐的数据洞察者,能够利用数据的力量,在日益复杂的世界中做出更明智的决策,发现前所未有的机遇。本书的目标是赋予你一种全新的视角,让你能够超越表面现象,直达数据核心,从而释放其潜藏的巨大价值。

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