具体描述
本书分为数据挖掘理论和数据挖掘实践两大部分。基础理论部分的主要内容包括数据挖掘的基本概念、数据挖掘的预处理、聚类分析、分类与回归、关联规则挖掘、例外点检测。数据挖掘实践部分讨论了数据挖掘在通信行业、文本挖掘等方面的实际应用；通过四个案例展示了在通信行业中如何利用数据挖掘进行客户细分、客户流失分析、客户社会关系挖掘、业务交叉销售；通过跨语言智能学术搜索系统和基于内容的垃圾邮件识别两个案例展示了数据挖掘在文本挖掘方面的应用。
本书可作为高等院校计算机电子商务及相关专业的学生相关的教材或参考书，也可供从事数据挖掘研究、设计等工作的科研、技术人员参考。
《信息时代的数据炼金术：从海量信息中提炼价值的艺术与科学》 图书简介 在当今这个数据洪流奔涌的时代，信息不再仅仅是知识的载体，它已然成为驱动商业决策、科学发现乃至社会治理的核心生产要素。我们被包裹在由传感器、交易记录、社交互动和科学实验产生的天文数字般的数据之中，然而，如何将这些原始的“矿石”转化为具有实际指导意义的“黄金”，却是一门深奥且实用的技术。《信息时代的数据炼金术：从海量信息中提炼价值的艺术与科学》正是这样一本深度剖析如何实现这一转化的权威指南。 本书并非传统意义上侧重于算法原理或特定软件工具的教科书，而是将焦点置于“数据思维”、“价值捕获框架”以及“复杂系统中的洞察力构建”这一更高层次的范畴。它旨在弥合理论研究与实际业务挑战之间的鸿沟，为所有处理、分析和依赖数据做出决策的专业人士提供一套严谨且富有创造性的方法论。 全书结构设计严密，分为四个核心部分，层层递进，带领读者完成从数据战略构想到实际执行的完整旅程。 第一部分：数据心智与战略基石 这一部分首先从哲学和战略层面探讨了数据在现代组织中的地位。我们首先要明确，数据本身不具备价值，价值产生于有效的问题定义和正确的解释框架。 数据素养的再定义： 我们超越了简单的“阅读、写作、算术”模型，提出了“数据素养3.0”的概念，强调批判性思维在评估数据来源、偏见（Bias）和完整性（Integrity）方面的重要性。内容深入剖析了幸存者偏差、确认偏误在数据分析中的隐形影响，并提供了识别和校准这些认知陷阱的实用清单。 从指标到洞察的鸿沟： 本章详细阐述了“度量衡的陷阱”。许多组织热衷于构建仪表板（Dashboards），却陷入了“活动指标”的泥潭，无法转化为“成果指标”。我们提出了一套“因果链映射法”，用于明确哪些指标真正驱动了业务结果，哪些仅仅是噪音。 数据治理的艺术： 数据治理不再是IT部门的负担，而是核心竞争力的体现。本书探讨了如何在保持数据流动性和灵活性的同时，确保合规性（如隐私保护法规）和质量控制。重点介绍了构建“数据质量防火墙”的组织结构和技术路径，确保输入数据的可靠性。 第二部分：信息结构化与复杂建模 在奠定了战略基础后，本书深入探讨了如何将非结构化或半结构化的信息转化为可被机器高效处理的结构化知识。 时序数据的深层解析： 现代系统产生的大部分数据都带有时间戳。本书摒弃了基础的时间序列分析，转而专注于非线性时间序列中的结构性断点检测和多尺度时间依赖性的建模。例如，如何区分由季节性变化、周期性衰退和突发事件（如市场冲击）引起的时间模式差异。 知识图谱的构建与演化： 文本、图像、传感器读数等异构数据需要一个统一的语义框架。我们详细介绍了构建领域特定知识图谱（Knowledge Graph）的生命周期管理，包括本体论（Ontology）的设计原则、关系抽取的高级技术（如基于上下文推理的关系学习），以及如何利用图结构实现复杂的多跳（Multi-hop）查询和推理。 高维数据的几何化处理： 面对维度灾难，本书侧重于流形学习和拓扑数据分析（TDA）的应用。不再仅仅依赖主成分分析（PCA）等线性降维方法，而是探索如何利用持久同调（Persistent Homology）等工具，在高维空间中揭示数据的内在“形状”和“连通性”，从而发现传统聚类算法难以捕捉的隐藏群体。 第三部分：预测的边界与不确定性的量化 任何预测本质上都是对未来的一种断言。本书的核心价值在于，它不仅教授如何构建预测模型，更重要的是，如何诚实地评估和传达这些预测的不确定性。 贝叶斯方法的回归与推广： 我们重新审视了贝叶斯统计学在模型选择和参数估计中的强大作用。重点放在概率编程（Probabilistic Programming）的应用，它允许分析师在复杂、非标准化的模型中集成先验知识，并自然地产生后验概率分布，而非单一的点估计。 模型可解释性（XAI）的实践： 在关键决策领域，模型透明度至关重要。本书区分了模型内部（Intrinsic）和事后（Post-hoc）的可解释性方法。详细介绍了LIME、SHAP等工具在特定业务场景下的局限性，并提出了一套“因果干预模拟”框架，用以检验模型的局部和全局决策逻辑，确保其符合逻辑和伦理标准。 对抗性鲁棒性与模型漂移： 真实世界的数据环境是动态变化的。本部分深入探讨了模型在面对故意或无意的输入扰动时的脆弱性（对抗性攻击）。更重要的是，它提供了一套主动监测模型性能衰退（Model Drift）的实时框架，以及自动化触发模型重校准或重新训练的机制。 第四部分：从洞察到行动的落地工程 最终，最有价值的分析必须能无缝嵌入到业务流程中，驱动自动化或优化决策。 高效的数据产品化路径： 洞察只有被产品化才能实现规模化影响。本书探讨了如何将复杂的分析模型封装成易于消费的API服务或嵌入式决策引擎。重点在于延迟优化、资源隔离和弹性伸缩的设计考量，确保分析结果能以业务所需的速度交付。 强化学习在决策优化中的谨慎应用： 对于需要序列决策和长期回报优化的场景（如动态定价、资源调度），强化学习（RL）展现出巨大潜力。然而，由于其探索性强的特点，本书强调了在现实环境中部署RL系统的安全沙箱设计、奖励函数的设计陷阱以及从模拟到现实（Sim-to-Real）的迁移挑战。 自动化反馈回路的构建： 真正的智能系统是自适应的。本书指导读者设计和实施端到端的自动化反馈回路，确保每次决策的结果都能被捕获、评估，并反哺到模型的下一轮学习或优化中，从而实现持续的价值提升。 《信息时代的数据炼金术》是一本面向实践者的深度指南，它要求读者具备扎实的逻辑基础，并渴望超越表面数字，探索数据背后的深层结构和驱动力。它承诺提供的，不仅是工具箱中的新工具，更是一套全新的、更具韧性和洞察力的思维操作系统。
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挺好的，举的例子对于理解算法很有帮助。
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评分照着《数据挖掘导论》乱抄一通。
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评分挺好的，举的例子对于理解算法很有帮助。
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