数据挖掘技术与工程实践 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:洪松林

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:2014-10-1

价格:69

装帧:平装

isbn号码:9787111480761

丛书系列:

图书标签:

数据挖掘
大数据
数据库
软件开发
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数据分析
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具体描述

数据挖掘是当前最活跃的领域之一。本书作者根据自己20年数据挖掘方面的经验，总结了数据挖掘的理论知识和实践经验，提供了大量一线资料。本书首先介绍数据挖掘的概念和误区，然后介绍数据探索的方法，包括数据查探、数据描绘、数据变换、数据优化等，重点介绍了相关算法，包括：相关因子算法、聚类算法、分类算法、回归与测试算法等。不仅列举了详细示例，还介绍了算法在工程实践中的具体应用，特别是总结了自己独特的一些新算法，例如秩相关因子选择算法、矢量相关因子选择算法、密度分布聚类算法、概率特征模型算法等。还剖析了几个热门领域的实际应用，涉及医药学、信息安全、新闻分析、商品推荐、证券预测等领域的应用。最后归纳总结了数据挖掘应用系统的开发方案，并介绍一个数据挖掘工具的应用。本书可供数据挖掘、数据仓库、数据库等领域的技术人员参考，也可供想建立智能计算系统的企业信息系统管理人员参考。

洞悉未来：现代数据分析的基石与前沿应用图书信息：《洞悉未来：现代数据分析的基石与前沿应用》书籍定位：本书旨在为读者构建一个全面、深入且实用的现代数据分析知识体系，它侧重于数据科学的理论基础、主流算法的深入剖析，以及如何将这些技术应用于解决复杂的现实世界问题。本书避免了对特定“数据挖掘技术与工程实践”中可能涉及的、侧重于传统数据库管理、ETL流程设计或特定编程语言库的细致讲解，而是将焦点放在分析思维的培养、模型构建的原理精髓以及新兴数据范式的探索上。 --- 导言：从数据洪流到洞察金矿在信息爆炸的时代，数据不再仅仅是记录，而是驱动决策、革新产业的核心资产。然而，如何从海量的、异构的、动态变化的数据流中提炼出有价值的、可操作的知识，成为了当代科学、商业乃至社会治理的关键挑战。本书正是为应对这一挑战而生，它提供了一条清晰的学习路径，将读者从数据分析的初级认知提升至能够独立设计和实施复杂分析项目的战略高度。本书的叙事结构是严谨而递进的：首先奠定坚实的数学与统计学基础，确保读者理解算法背后的逻辑；随后深入剖析核心分析范式，区分描述性、诊断性、预测性和规范性分析的精髓；最后，通过对前沿技术生态的介绍，拓宽读者对未来数据科学发展方向的视野。 --- 第一部分：数据科学的理性基石——理论与方法论重塑本部分致力于打磨读者分析的“内功”，强调分析方法的普适性和理论的严谨性，而非工具的堆砌。第一章：概率论与统计推断的现代视角本章重新审视了经典统计学的局限性，引入了贝叶斯方法论在处理小样本和先验知识融合中的强大能力。重点讨论了假设检验的功效分析、置信区间在复杂模型中的估计，以及如何利用蒙特卡洛模拟来评估模型风险和不确定性。我们深入探讨了现代数据分布的特点（如高维度、长尾分布），以及如何选择合适的非参数或半参数统计方法。第二章：高维空间的数据几何与拓扑在数据维度爆炸的背景下，理解数据在特征空间中的内在结构至关重要。本章从几何学的角度切入，探讨流形学习（Manifold Learning）的理论基础，如Isomap和LLE，解释数据如何在低维嵌入空间中保留其拓扑结构。此外，还详细阐述了度量学习（Metric Learning）的原理，指导读者如何根据业务需求定义有效的相似度或距离函数，这对推荐系统和异常检测至关重要。第三章：信息论在数据压缩与特征选择中的应用本章聚焦于信息的量化与度量。超越简单的熵计算，本书详述了互信息（Mutual Information）在评估特征间依赖性上的优越性，并将其应用于构建高效的特征选择框架。我们对比了基于信息增益的决策树构建与基于L1正则化的特征筛选方法，强调特征冗余度的量化对模型稳定性的影响。 --- 第二部分：核心分析范式的深度解析——模型构建与验证本部分聚焦于构建和评估预测与分类模型的“艺术与科学”，重点在于理解模型的内在机制和泛化能力。第四章：泛化能力的深度探究——偏差-方差权衡的哲学本书将“过拟合”和“欠拟合”提升到模型设计哲学的高度。详细分析了正则化项（L1, L2, Elastic Net）如何从贝叶斯角度影响后验概率的分布。更重要的是，本章探讨了交叉验证策略的精细化设计，例如时间序列数据的滚动验证（Rolling Validation）和分组交叉验证（Group K-Fold），以确保模型在实际部署环境中的稳健性。第五章：非线性模型的精妙构造本章深入解析了当前主流非线性模型的内部工作原理，重点不在于如何调用库函数，而在于优化算法的选择与调整。对于支持向量机（SVM），我们将探讨核函数的选择依据和软间隔的几何意义；对于提升（Boosting）方法，我们比较了AdaBoost、梯度提升机（GBM）与XGBoost在损失函数设计和并行化策略上的差异。特别地，本书详细分析了广义可加模型（GAMs）在需要模型可解释性时的应用场景。第六章：聚类与密度估计的拓扑学视角超越K-Means，本章侧重于发现数据中自然存在的结构。我们引入DBSCAN和OPTICS，从密度连接的角度解释它们如何处理任意形状的簇。对于更高级的谱聚类（Spectral Clustering），本书详细阐述了拉普拉斯矩阵的构建及其与图论的联系，揭示了它如何将聚类问题转化为求解特征向量的问题。 --- 第三部分：前沿生态与决策导向——复杂系统的建模与伦理反思本部分将视角投向数据科学的前沿应用领域，并强调分析的最终目的——生成可靠的、负责任的决策。第七章：时间序列分析的动态系统建模针对具有内在时间依赖性的数据，本书摒弃了简单的ARIMA模型介绍，转而聚焦于状态空间模型（State Space Models），如卡尔曼滤波，用以处理在线、动态更新的观测数据。此外，本章详细介绍了如何使用循环神经网络（RNNs）的变体来捕捉长期依赖关系，并讨论了时间序列预测中的协变量整合方法。第八章：网络科学与关系数据的结构挖掘本章将数据分析的范畴扩展到实体间的相互作用。重点讲解了图嵌入技术（Graph Embedding），如Node2Vec，如何将复杂的网络结构映射到低维向量空间中以供传统机器学习模型使用。我们还分析了中心性度量（Centrality Measures）在识别关键节点和传播路径中的作用，这在社交网络分析和供应链风险评估中至关重要。第九章：模型可解释性（XAI）与伦理边界在模型日益复杂的今天，解释模型决策的“为什么”与“是什么”同等重要。本章系统介绍了局部解释方法（如LIME和SHAP值）的数学原理，解释它们如何量化单个特征对特定预测结果的贡献。同时，本书严肃探讨了算法偏见（Algorithmic Bias）的来源（数据偏差、反馈循环等），并提出了基于公平性指标（如机会均等、预测率均等）的缓解策略，引导读者建立负责任的数据科学实践观。 --- 总结：迈向数据驱动的创新者本书的每一章节都致力于提供扎实的理论支撑和深刻的洞察力，目标是培养能够独立构建、评估和解释复杂分析模型的专业人才。它不是一本操作手册，而是一部关于数据分析原理和前沿思维的深度指南，旨在让读者掌握在不断变化的技术浪潮中保持核心竞争力的关键能力。通过对基础理论的再构建和对前沿范式的精细解读，读者将能够自信地驾驭任何新的分析挑战，真正实现从数据到战略决策的飞跃。

作者简介

Hong Song Lin（洪松林）福安易数据技术（天津）有限公司（F&E DATA TECHNOLOGY CORP. ）创始人，外国专家局引智技术专家，加拿大OCP认证专家，有20年智能计算（数据仓库、商务智能及数据挖掘）方面的研究、设计、开发和培训经验。掌握北美先进的项目经验，曾在加拿大安大略省卫生部(OMH)、蒙特利尔银行（BMO）、加拿大研科电讯公司（TELUS ）、安省高教委（OCAS）等大型机构参与多个大型智能计算项目。近年来在国内主持多个智能计算产品的总体设计和研发工作，将北美的智能计算技术及业务经验与中国的专业需求和数据环境有效地结合起来，开发了以数据仓库、数据挖掘和数据统计为技术核心的智能数据分析产品，国内首创，并在北京、天津等地得到成功应用。

目录信息

前　言
第1章　数据挖掘应用绪论1
1.1　认识数据挖掘1
1.1.1　数据挖掘概念2
1.1.2　数据挖掘与生活4
1.1.3　数据挖掘与知识6
1.2　数据挖掘应用基础6
1.2.1　事物与维度7
1.2.2　分布与关系9
1.2.3　描绘与预测11
1.2.4　现象和知识13
1.2.5　规律与因果13
1.3　数据挖掘应用系统工程14
1.3.1　数据层14
1.3.2　算法层18
1.3.3　应用层23
1.4　数据挖掘应用体会26
1.4.1　项目关键点26
1.4.2　技术与应用创新27
1.4.3　经验积累与应用28
1.5　无限三维嵌套空间假说28
1.5.1　一维空间29
1.5.2　二维空间29
1.5.3　三维空间29
1.5.4　突破三维空间30
1.5.5　五维空间31
1.5.6　六维空间31
1.6　本章小结32
第2章　数据探索与准备33
2.1　数据关系探索34
2.1.1　业务发现34
2.1.2　关系发现36
2.1.3　数据质量探索37
2.1.4　数据整合40
2.2　数据特征探索42
2.2.1　数据的统计学特征42
2.2.2　统计学特征应用48
2.3　数据选择52
2.3.1　适当的数据规模52
2.3.2　数据的代表性53
2.3.3　数据的选取54
2.4　数据处理56
2.4.1　数据标准化57
2.4.2　数据离散化58
2.5　统计学算法的数量条件60
2.5.1　样本量估计概念60
2.5.2　单样本总体均值比较的样本量估计（T-Test）61
2.5.3　两样本总体均值比较的样本量估计(T-Test)62
2.5.4　多样本总体均值比较的样本量估计(F-Test)63
2.5.5　区组设计多样本总体均值比较的样本量估计（F-Test）66
2.5.6　直线回归与相关的样本量估计66
2.5.7　对照分析的样本量估计67
2.6　数据探索应用68
2.6.1　检验项的疾病分布69
2.6.2　疾病中检验项的分布70
2.6.3　成对检验项的相关分析71
2.6.4　两种药物的应用分析71
2.7　本章小结73
第3章　数据挖掘应用算法74
3.1　聚类分析74
3.1.1　划分聚类算法（K均值）75
3.1.2　层次聚类算法（组平均）79
3.1.3　密度聚类算法84
3.2　特性选择85
3.2.1　特性选择概念85
3.2.2　线性相关算法90
3.2.3　相关因子SRCF算法91
3.3　特征抽取100
3.3.1　主成分分析算法101
3.3.2　因子分析算法102
3.3.3　非负矩阵因子分解NMF算法103
3.4　关联规则104
3.4.1　关联规则概念105
3.4.2　Apriori算法105
3.4.3　FP树频集算法106
3.4.4　提升Lift107
3.5　分类和预测107
3.5.1　支持向量机107
3.5.2　Logistic回归算法112
3.5.3　朴素贝叶斯分类算法115
3.5.4　决策树121
3.5.5　人工神经网络125
3.5.6　分类与聚类的关系129
3.6　时间序列129
3.6.1　灰色系统预测模型129
3.6.2　ARIMA模型预测135
3.7　本章小结136
第4章　数据挖掘应用案例137
4.1　特性选择的应用137
4.1.1　数据整合137
4.1.2　数据描绘138
4.1.3　数据标准化139
4.1.4　特性选择探索139
4.2　分类模型的应用——算法比较144
4.2.1　数据整合144
4.2.2　数据描绘145
4.2.3　数据标准化148
4.2.4　特性选择探索148
4.2.5　分类模型150
4.3　分类模型的应用——网络异常侦测151
4.3.1　计算机网络异常行为152
4.3.2　网络异常数据模型152
4.3.3　分类模型算法应用156
4.4　算法的综合应用——肿瘤标志物的研究159
4.4.1　样本选取160
4.4.2　癌胚抗原临床特征主题分析164
4.4.3　癌胚抗原临床特征规则分析167
4.4.4　癌胚抗原临床特征规则的比较分析172
4.4.5　癌胚抗原相关因子分析173
4.4.6　不同等级癌胚抗原组差异分析176
4.5　数据挖掘在其他领域中的应用180
4.6　本章小结182
第5章　数据挖掘行业应用原理183
5.1　传统医学科研方法的现状184
5.1.1　传统医学科研的命题与假说184
5.1.2　传统医学科研的数据应用185
5.1.3　传统的医学科研的统计学应用186
5.1.4　传统医学科研的流程186
5.2　智能医学科研系统的需求187
5.2.1　临床医学科研的问题187
5.2.2　临床医学科研的解决思路188
5.3　智能医学科研系统的设计思想190
5.3.1　科研立题190
5.3.2　科研设计与统计分析191
5.3.3　样本数据收集与分析192
5.4　智能医学科研系统的核心技术方法193
5.5　智能医学科研系统的科研数据仓库建设194
5.5.1　医学科研数据仓库建设的技术方法194
5.5.2　医学科研数据仓库的建设过程196
5.5.3　科研数据仓库的数据安全198
5.6　智能医学科研系统的核心功能设计198
5.7　智能医学科研系统的整体功能设计199
5.7.1　智能医学科研系统主要功能200
5.7.2　智能医学科研系统的模块设计和应用实现202
5.7.3　智能医学科研系统的评估方法211
5.8　智能医学科研系统的应用价值215
5.9　本章小结218
第6章　数据挖掘应用系统的开发219
6.1　数据挖掘应用系统的意义219
6.2　IMRS系统设计221
6.2.1　对数据源的分析221
6.2.2　数据挖掘应用系统IMRS的总体设计224
6.3　IMRS异常侦测模型的开发232
6.3.1　异常侦测模型的功能展示232
6.3.2　数据挖掘技术开发要点236
6.4　IMRS特征抽取模型的开发242
6.4.1　特征抽取模型的功能展示242
6.4.2　数据挖掘技术开发要点243
6.5　IMRS智能统计模型的开发255
6.5.1　回归模型的开发实现255
6.5.2　线性相关模型的开发实现267
6.6　IMRS的算法开发271
6.6.1　相关因子算法SRCF的实现271
6.6.2　朴素贝叶斯分类算法的实现275
6.7　本章小结280
第7章　数据挖掘应用系统的应用281
7.1　分布探索282
7.1.1　两维度聚类模型应用282
7.1.2　高维度聚类模型应用287
7.2　关系探索289
7.2.1　关联规则的应用289
7.2.2　特性选择的应用292
7.3　特征探索297
7.3.1　不稳定心绞痛的特征总结297
7.3.2　动脉硬化心脏病的临床特征302
7.4　异常探索305
7.4.1　生理指标的异常侦测305
7.4.2　异常侦测模型的比较307
7.5　推测探索308
7.6　应用系统的高级应用310
7.6.1　异常侦测的高级用法310
7.6.2　关联规则的高级应用315
7.7　本章小结320
第8章　数据挖掘工具的应用321
8.1　应用Oracle Data Mining321
8.1.1　ODM数据挖掘流程322
8.1.2　ODM算法模型323
8.1.3　ODM算法应用327
8.2　应用IBM SPSS Modeler351
8.2.1　IBM SPSS Modeler介绍351
8.2.2　SPSS Modeler独立应用352
8.2.3　SPSS Modeler与应用系统的联合应用359
8.3　本章小结367
参考文献368
· · · · · · (收起)