数据挖掘原理与算法 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:中国水利水电

作者:邵峰晶，于忠清编著

出品人:

页数:322

译者:

出版时间:2003-8

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787508416533

丛书系列:

图书标签:

数据挖掘
理工
mining
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具体描述

本书在介绍了数据挖掘原理的基础上，从实用的角度出发，详细地介绍了数据挖掘的经典算法。本书是国内第一本对数据挖掘技术基础算法进行详细描述的实用性教材。

第1章从不同的角度对数据挖掘进行了介绍，第2章介绍了数据仓库技术的概念并给出了数据立方体的理论基础。第3章讲述了数据挖掘的数据预处理所涉及到的概念及算法。第4章-第8章详细介绍了数据挖掘的经典领域的算法，其中第6章简单介绍了数据可视化的内容。第9章介绍了开放的数据挖掘平台。

　　本书的使用对象是在校高年级的本科生、研究生及各个领域的高级软件开发人员。

图书简介：穿越迷雾的商业智能——决策支持系统的演进与实践图书定位：本书旨在深入剖析现代企业决策支持系统的理论基础、核心技术及其在实际商业环境中的部署与应用。它面向渴望掌握如何将海量数据转化为切实行动力的管理人员、数据分析师、系统架构师以及计算机科学专业的高年级学生。我们聚焦于系统构建的完整生命周期，从需求的识别与建模，到技术的选型、系统的集成，再到最终的绩效评估与优化，提供一套系统化、可操作的知识体系。第一部分：决策支持系统的基石与演进本部分首先界立了决策支持系统（DSS）在企业信息架构中的战略地位，区分了其与传统管理信息系统（MIS）及当前商业智能（BI）平台的本质差异与联系。我们将追溯DSS从早期的模型驱动系统到当前基于云计算和大数据平台的演进历程，探讨技术范式转变如何重塑了决策的效率和质量。第一章：决策理论与信息需求的映射。决策的本质是什么？本书详细阐述了决策的理性模型、有限理性模型（如“满意”原则）以及直觉决策的认知基础。在此基础上，我们构建了一套识别企业关键决策点（KDPs）的方法论，并将这些决策点转化为对信息系统需求的具体指标——包括数据时效性、粒度、聚合度以及所需分析维度。重点分析了结构化、半结构化和非结构化决策在系统设计上的不同挑战。第二章：从数据仓库到数据湖：信息基础设施的演变。决策支持系统的核心在于高质量、可快速访问的数据。本章深入探讨了数据仓库（DW）的设计范式，包括Kimball的星型/雪花模型与Inmon的企业信息工厂（EIF）架构的区别与适用场景。随后，本书将焦点转向数据湖（Data Lake）的兴起，分析其在处理PB级非结构化和半结构化数据方面的优势，以及构建数据湖所需解决的数据治理、元数据管理和数据质量保证等关键挑战。特别关注了数据湖与数据仓库的融合架构——数据湖仓一体（Lakehouse）的设计哲学。第二章的重点在于构建一个稳固、可扩展的数据基础，为上层的分析应用提供可靠的“燃料”。第二部分：核心分析引擎与模型构建本部分是本书的技术核心，专注于支撑决策的各种分析技术和建模方法。我们旨在超越简单的报表生成，深入到预测、优化和模拟的层面。第三章：OLAP的精深技艺与多维分析。联机分析处理（OLAP）是传统DSS的关键组件。本章将详细解析ROLAP、MOLAP和HOLAP的工作原理、性能瓶颈及优化策略。我们不仅讲解了切片、钻取、上卷等基本操作，更深入探讨了复杂的计算逻辑，如时间序列分析、复杂比率计算在多维数据集（Cubes）上的高效实现。第四章：统计推断与因果关系探索。决策往往需要对“如果……将会怎样”的问题给出基于数据的回答。本章侧重于回归分析（线性、逻辑回归）在预测关键绩效指标（KPIs）中的应用。更进一步，本书引入了方差分析（ANOVA）、假设检验、置信区间估计等统计学工具，指导用户如何科学地验证商业假设，避免得出表面相关而实则无效的“伪结论”。第五章：优化模型与约束条件求解。优秀的决策不仅是预测，更是行动的指导。本章系统介绍了运筹学在决策支持中的应用，包括线性规划、整数规划和非线性规划。重点讲解了如何将实际的商业约束（如预算限制、资源容量、时间窗口）转化为数学模型，并利用求解器（如分支定界法、内点法）找到资源配置、路线规划或生产调度的最优解。第六章：模拟技术在风险评估中的应用。面对高度不确定性的环境，模拟成为风险管理的关键工具。本章详细介绍了蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）的原理和构建方法，演示了如何通过大量随机样本来评估项目净现值（NPV）的风险分布，或模拟供应链中断对整体运营成本的影响，从而辅助管理层做出更具韧性的决策。第三部分：系统集成、可视化与用户交互一个强大的分析引擎如果不能以直观、易懂的方式呈现给决策者，其价值将大打折扣。本部分关注分析结果的“最后一公里”。第七章：决策仪表盘的设计原则与用户体验（UX）。仪表盘不是简单地堆砌图表。本章阐述了数据可视化设计中的认知负荷理论，指导读者如何根据决策者的心智模型（Mental Model）构建信息层次结构。深入分析了选择恰当图表类型（如瀑布图、热力图、散点图矩阵）的标准，以及如何避免误导性的视觉编码（如轴的截断、不恰当的颜色梯度）。第八章：系统集成与嵌入式决策。现代DSS不再是一个孤立的工具箱，它必须嵌入到日常的业务流程中。本章探讨了如何通过API或微服务架构将分析模型的结果实时推送至交易系统、CRM或ERP系统，实现“嵌入式分析”。重点讨论了实时数据流处理（Stream Processing）对决策时效性的影响，以及如何设计反馈回路，确保决策行动能被即时记录和评估。第九章：性能、安全与维护策略。系统的可持续性依赖于健壮的运维体系。本章涵盖了决策支持系统的性能调优，包括查询缓存策略、预聚合的应用以及资源隔离。在安全方面，我们将讨论基于角色的访问控制（RBAC）在多租户或多部门数据环境中的实施，确保敏感的预测信息只对授权用户可见。最后，提出一套定期的模型校准与系统审计流程，以应对业务环境的变化导致的“模型漂移”现象。总结：本书力求提供一个全面而务实的框架，帮助读者理解和构建能够驱动实际业务成果的决策支持系统。它不仅仅是技术的罗列，更是对“如何做出更好决策”这一古老命题的现代信息技术解答。通过系统学习，读者将能够从数据的海洋中提炼出明确的行动指南，真正实现数据驱动的卓越运营。