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出版者:

作者:卫生部教材办公室考试用书专家组 编

出品人:

页数:193

译者:

出版时间:2010-7

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787117131407

丛书系列:

图书标签:

• 医学
• 综合
• 教材
• 医学教育
• 临床医学
• 基础医学
• 医学学习
• 医学参考
• 医学知识
• 医学

好的，以下是一本名为《数字时代的数据挖掘与商业智能》的图书简介，内容详实，旨在全面展示该书的深度与广度，且不涉及任何医学或与“医学综合”相关的知识。 --- 《数字时代的数据挖掘与商业智能》 内容提要：洞察海量数据，驱动商业决策 在当今以数据为核心驱动力的商业环境中，如何从浩如烟海的原始信息中提炼出具有战略价值的洞察，是所有企业生存与发展的关键。本书《数字时代的数据挖掘与商业智能》（Data Mining and Business Intelligence in the Digital Age）系统性地梳理了从基础数据管理到前沿机器学习模型在商业决策中的具体应用，旨在为数据科学家、商业分析师、IT 架构师以及高层管理者提供一套完整、实用的知识体系与操作指南。 本书的核心目标是将复杂的数据科学理论与严谨的商业实践紧密结合，确保读者不仅理解“如何构建模型”，更能明白“为何应用此模型”以及“如何利用结果指导业务转型”。 --- 第一部分：数据基石与商业智能的战略定位（The Foundation） 本部分为后续高级分析打下坚实的基础，着重于现代数据生态系统的构建与商业智能（BI）在企业中的战略地位确立。 第一章：数字经济下的数据资产化 本章深入探讨了移动互联网、物联网（IoT）和社交媒体爆发式增长所带来的数据类型（结构化、半结构化、非结构化）的演变。重点阐述了数据治理（Data Governance）的重要性，包括数据质量管理（DQM）、主数据管理（MDM）的原则与实践。此外，探讨了数据合规性与隐私保护（如 GDPR、CCPA 的影响）如何重塑数据采集与存储的流程。 第二章：数据仓库与数据湖架构演进 详细对比了传统数据仓库（DW）、数据湖（Data Lake）以及新兴的数据湖仓一体（Data Lakehouse）架构的优劣与适用场景。内容涵盖了 ETL/ELT 流程的优化、星型/雪花模型的设计原则，以及面向分析的数据库技术（如列式存储、MPP 架构）的选型。重点解析了云原生数据平台（AWS Redshift, Google BigQuery, Azure Synapse）的配置与性能调优策略。 第三章：商业智能的价值链与报表设计哲学 商业智能不再仅仅是制作美观的仪表板。本章聚焦于 BI 的战略价值链：从需求定义、指标体系（KPI/OKR）设计、数据可视化、到最终驱动行动的闭环管理。深入剖析了平衡计分卡（BSC）的应用，并探讨了叙事性分析（Narrative Analytics）在提升决策效率中的作用。内容包括时间序列分析在业务趋势预测中的基础应用。 --- 第二部分：数据挖掘的核心技术与算法（The Core Algorithms） 本部分是本书的技术核心，系统介绍驱动数据挖掘的经典与现代算法，并侧重于它们在商业场景中的具体应用模型。 第四章：监督学习在客户行为预测中的应用 深入讲解回归分析（线性、逻辑回归）在线性预测中的应用，以及分类算法（决策树、随机森林、梯度提升机 XGBoost/LightGBM）在风险评估和目标客户识别中的实践。案例聚焦于：客户流失预测模型（Churn Prediction）的特征工程、模型选择与业务干预阈值的设定。 第五章：无监督学习与市场细分策略 阐述聚类分析（K-Means, DBSCAN, 层次聚类）如何帮助企业发现隐藏的客户群体。重点解析RFM 模型的升级迭代，并引入社群发现算法（如 Louvain 算法）在社交网络分析中的应用。探讨关联规则挖掘（Apriori, Eclat）在零售业的购物篮分析中的精确实施。 第六章：序列分析与时间序列预测进阶 本章超越基础的移动平均法，深入讲解 ARIMA、Prophet 模型在销售预测与库存管理中的应用。特别关注如何处理季节性、周期性和异常值对预测精度的影响。引入马尔可夫链在客户路径转换概率预测中的建模方法。 第七章：深度学习在非结构化数据分析中的桥梁 作为通往前沿技术的桥梁，本章简要介绍了神经网络的基本原理（CNN, RNN）。重点在于展示如何应用预训练模型（如 BERT 家族）进行情感分析（Sentiment Analysis）和文本分类，以快速处理海量的客户反馈、评论和工单数据，并将其转化为可量化的 BI 指标。 --- 第三部分：数据挖掘的落地与业务集成（Application & Integration） 本书的最终价值体现在将技术转化为可执行的商业策略。本部分关注模型部署、A/B 测试及组织变革。 第八章：模型部署、监控与 MLOps 实践 讲解如何将训练好的模型集成到生产环境中（如通过 API 服务化）。详细介绍模型漂移（Model Drift）的检测机制、再训练策略，以及建立健壮的 MLOps（机器学习运维）流程，确保模型在持续变化的数据环境中保持有效性。重点阐述模型的可解释性（XAI），如 SHAP 值，在建立业务信任中的关键作用。 第九章：推荐系统：从协同过滤到深度学习推荐 作为数据挖掘应用最成功的领域之一，本章深入解析协同过滤（User-Based vs. Item-Based）的局限性与改进。重点介绍矩阵分解（SVD）和基于深度神经网络的推荐模型，并阐述如何通过离线评估和在线 A/B 测试来优化点击率（CTR）和转化率（CVR）。 第十章：数据驱动的组织变革与伦理挑战 本章面向高层决策者，探讨如何构建“数据驱动型组织”。内容包括数据素养（Data Literacy）在企业内部的推广、跨部门数据协作机制的建立，以及数据伦理委员会的设立。强调在追求数据价值最大化的同时，必须恪守的透明度和公平性原则，确保算法决策的社会责任。 --- 适用读者对象： 数据分析师与商业智能专家： 掌握从传统 BI 到现代预测模型的进阶技术栈。 IT 架构师与数据工程师： 深入理解数据湖仓一体架构的部署与性能优化。 市场营销与运营管理者： 学会如何设计和验证基于数据的营销活动（如定价优化、精准投放）。 企业高层与战略规划师： 建立起对数据资产的全面认知，并能有效地领导数据转型项目。 本书不依赖于特定软件工具的浅显操作指南，而是专注于底层原理、架构设计和商业落地思维，确保知识的长期有效性和战略高度。通过对本书的学习，读者将能够自信地驾驭数字时代的复杂数据洪流，将原始数据转化为持久的竞争优势。 --- （总字数约 1500 字）

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