Data Mining

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出版者:Morgan Kaufmann
作者:Soumen Chakrabarti
出品人:
页数:480
译者:
出版时间:2008-11-26
价格:USD 84.95
装帧:Hardcover
isbn号码:9780123746290
丛书系列:
图书标签:
  • 科普
  • 机器学习
  • 数据处理
  • 数据挖掘
  • 机器学习
  • 数据分析
  • 人工智能
  • 统计学习
  • 模式识别
  • 数据库
  • 算法
  • 大数据
  • 知识发现
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具体描述

This book brings all of the elements of data mining together in a single volume, saving the reader the time and expense of making multiple purchases. It consolidates both introductory and advanced topics, thereby covering the gamut of data mining and machine learning tactics ? from data integration and pre-processing, to fundamental algorithms, to optimization techniques and web mining methodology.

The proposed book expertly combines the finest data mining material from the Morgan Kaufmann portfolio. Individual chapters are derived from a select group of MK books authored by the best and brightest in the field. These chapters are combined into one comprehensive volume in a way that allows it to be used as a reference work for those interested in new and developing aspects of data mining.

This book represents a quick and efficient way to unite valuable content from leading data mining experts, thereby creating a definitive, one-stop-shopping opportunity for customers to receive the information they would otherwise need to round up from separate sources.

Chapters contributed by various recognized experts in the field let the reader remain up to date and fully informed from multiple viewpoints.

Presents multiple methods of analysis and algorithmic problem-solving techniques, enhancing the reader's technical expertise and ability to implement practical solutions.

Coverage of both theory and practice brings all of the elements of data mining together in a single volume, saving the reader the time and expense of making multiple purchases.

《知识的探寻者:解锁数据背后的价值》 在这信息爆炸的时代,数据已成为现代社会最宝贵的资源之一。从电子商务的消费习惯分析,到医疗领域的疾病预测,再到金融市场的风险评估,数据无处不在,蕴藏着巨大的价值,等待着被发掘。然而,海量数据的表面之下,往往隐藏着复杂的关系、微妙的模式以及未被察觉的洞见。如何穿透数据的迷雾,提取出真正有用的知识,成为各行各业面临的重大挑战。 《知识的探寻者:解锁数据背后的价值》正是为了应对这一挑战而诞生的。本书并非一本纯粹的技术手册,也不是枯燥的理论堆砌,而是一场引人入胜的知识探索之旅。它将带领读者深入理解数据分析的本质,掌握从原始数据中提炼有价值信息的核心理念和关键方法。本书的核心目标是帮助读者培养一种“数据思维”,学会如何审视数据、理解数据,并最终利用数据解决实际问题。 第一部分:理解数据的本质与价值 在开始数据探索之前,首先需要建立对数据的深刻理解。《知识的探寻者》的开篇,我们将从数据的基本概念入手。什么是数据?数据的不同类型(如结构化数据、半结构化数据、非结构化数据)各自有什么特点?它们是如何产生的?这些看似基础的问题,却构成了后续所有分析工作的地基。 接着,本书将深入探讨数据在当今世界扮演的角色。我们将审视不同行业如何利用数据驱动决策、优化运营、创新产品和服务。例如,零售商如何通过分析顾客的购买历史来个性化推荐商品,从而提升销量;银行如何通过分析交易数据来识别欺诈行为,保护客户资金安全;城市管理者如何通过分析交通流量数据来优化交通信号灯,缓解城市拥堵。通过这些生动的案例,读者将直观地感受到数据背后蕴藏的巨大商业价值和社会效益。 此外,本书还将强调数据质量的重要性。劣质的数据如同腐朽的地基,即使再精妙的分析方法也无法建造出坚固的“知识大厦”。我们将探讨数据质量问题的常见表现,如数据缺失、数据不一致、数据重复等,并初步介绍一些保证数据质量的基本原则和方法。理解并重视数据质量,是确保后续分析结果可靠性的前提。 第二部分:数据探索的基石——预处理与可视化 原始数据往往是杂乱无章的,充斥着噪音和干扰。在进行任何深入分析之前,对数据进行有效的预处理是必不可少的步骤。《知识的探寻者》将详细讲解数据预处理的关键技术。这包括: 数据清洗: 如何识别和处理缺失值(如填充、删除),如何检测和纠正异常值,如何标准化和归一化数据以消除量纲的影响。这些技术不仅要求掌握具体的操作方法,更需要理解其背后的逻辑和对后续分析可能产生的影响。 数据集成: 当数据分散在不同的来源时,如何将它们有效地整合起来,形成一个统一的、完整的分析数据集。这可能涉及到数据库的连接、数据的匹配和合并等。 数据变换: 如何根据分析需求对数据进行变换,例如,如何对分类变量进行编码,如何对数值变量进行离散化,如何生成新的派生变量来捕捉更深层次的信息。 数据预处理完成后,我们还需要一种直观的方式来理解数据的基本特征和分布。《知识的探寻者》将重点介绍数据可视化的强大力量。数据可视化不仅仅是为了“好看”,更是为了“好看地理解”。我们将探索各种有效的可视化技术,如: 描述性统计可视化: 利用直方图、箱线图、散点图等来展示数据的分布、中心趋势、离散程度以及变量之间的关系。 探索性数据分析(EDA)的可视化: 通过多维度的可视化,快速发现数据中的模式、趋势、异常和相关性。例如,利用热力图来展示变量之间的相关矩阵,利用地理图来展示空间数据的分布特征。 通过数据预处理和可视化,读者将能够更清晰地“看见”数据,从而为后续更复杂的分析打下坚实的基础。 第三部分:洞察数据模式——核心分析技术 在完成了数据预处理和可视化后,本书将正式进入数据分析的核心阶段。我们将介绍一系列能够帮助我们从数据中挖掘模式和知识的强大技术。这些技术并非独立存在,而是相互关联,共同构成了数据分析的工具箱。 关联规则挖掘: 这是用于发现数据项之间有趣关系的经典技术,最著名的应用便是“购物篮分析”。我们将学习如何构建关联规则,理解支持度、置信度和提升度等关键度量指标,并探讨其在市场营销、商品推荐等领域的应用。例如,为什么“购买尿布的顾客也很可能购买啤酒”?关联规则将揭示其中隐藏的消费者行为模式。 分类与预测: 如何根据已知的数据来预测未知?我们将介绍多种分类算法,例如: 决策树: 易于理解和解释,能够直观地展现决策过程,常用于构建预测模型。 逻辑回归: 一种经典的统计模型,用于预测二分类变量的概率。 支持向量机(SVM): 强大的分类器,在高维空间中寻找最优分类边界。 朴素贝叶斯: 基于概率的分类器,在文本分类等领域表现出色。 集成学习方法(如随机森林、梯度提升): 通过组合多个弱学习器来构建更强大、更鲁棒的预测模型。 本书将不仅介绍这些算法的原理,更侧重于如何选择合适的算法,如何评估模型的性能(如准确率、召回率、F1分数、AUC等),以及如何解读模型结果。 聚类分析: 与分类不同,聚类是一种无监督学习方法,它旨在将相似的数据点分组,而无需预先知道类别标签。我们将学习: K-Means聚类: 一种简单而有效的迭代聚类算法。 层次聚类: 构建数据点之间的层次结构,可以得到不同粒度的聚类结果。 DBSCAN: 一种基于密度的聚类算法,能够发现任意形状的簇。 聚类分析在客户细分、异常检测、图像分割等领域有着广泛的应用。通过聚类,我们可以发现数据中隐藏的自然分组,从而获得新的洞察。 异常检测: 在海量数据中,异常值往往蕴藏着重要的信息,可能是欺诈行为、系统故障、罕见事件等。本书将探讨如何识别这些“离群者”,了解其潜在的意义,并介绍相关的检测方法,如基于统计的方法、基于距离的方法以及基于模型的方法。 在介绍这些核心技术时,本书将注重理论与实践相结合。读者将了解这些算法背后的数学原理,但更重要的是,将学习如何应用它们来解决实际问题,并理解如何对结果进行合理的解释。 第四部分:将洞察转化为行动——评估与应用 仅仅发现数据中的模式和规律还不够,更重要的是如何将这些洞察转化为实际的行动,从而创造价值。《知识的探寻者》的最后一部分,将聚焦于分析结果的评估与应用。 模型评估与验证: 任何模型的性能都需要被严格评估。我们将深入探讨交叉验证、留出法等模型验证技术,确保模型的泛化能力。同时,我们将学习如何根据具体的业务目标选择合适的评估指标,避免“过拟合”或“欠拟合”的陷阱。 结果的解释与沟通: 即使是再复杂的数据分析,其最终目的也是为了被理解和采纳。本书将强调如何用清晰、简洁的语言向非技术背景的听众解释分析结果。有效的沟通技巧,例如结合可视化图表、使用类比等,将是数据分析师必备的技能。 从洞察到决策: 如何将数据分析的发现与业务决策相结合?我们将探讨数据驱动决策的流程,以及如何在组织内部推广数据文化。数据分析的最终价值体现在它能够指导更明智、更有效的决策。 伦理与隐私考量: 在数据日益重要的今天,数据伦理和隐私保护也成为不可忽视的议题。本书将触及数据使用中的道德边界,以及如何在合法合规的前提下进行数据分析,保护个人隐私。 《知识的探寻者:解锁数据背后的价值》 并非一本速成手册,而是一段需要投入时间和精力去学习和实践的旅程。它旨在培养读者独立思考、解决问题的能力,让读者能够自信地驾驭数据,在复杂的信息海洋中找到属于自己的宝藏,并用这些宝藏去创造更美好的未来。本书适合对数据分析感兴趣的初学者,也适合希望深化理解和拓展技能的从业者。通过本书的学习,您将不再是数据的旁观者,而是成为一名真正的“知识的探寻者”。

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目录信息

读后感

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用户评价

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坦率地说,我拿到这本书时,内心是充满了一种近乎苛刻的审视的,毕竟市面上关于这个领域的“入门”书籍实在太多,大多流于表面,空洞的口号多于扎实的干货。这本书的初识感受,在于其行文风格的严谨性。它没有采用那种过度煽情的、试图用华丽辞藻来吸引眼球的写作手法,而是以一种近乎于学术论文般的精确度和客观性来陈述观点。我浏览了几个随机章节的引言部分,发现其对术语的界定极其清晰,每一个基础概念的提出,都有着清晰的逻辑铺垫和历史溯源,这对于我这样一个追求“知其所以然”的读者来说,是极其宝贵的。它似乎在无形中建立了一种与读者的默契:我们都致力于探索事物的本质,而不是停留在表面的操作层面。这种深层次的求真精神,让我对后续的学习充满了信心。这本书的叙事节奏是稳定而有力的,它不急于抛出“惊人发现”,而是耐心地引导读者建立一个稳固的知识框架,让人感觉每一步都走在坚实的土地上,而非空中楼阁。这种扎实的学风,是真正优秀书籍的标志。

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从整体的书籍“气场”来看,这本书散发出一种沉稳、可靠的专业气息,它不是那种试图用浮夸的“速成秘诀”来吸引读者眼球的快餐读物。我能感觉到,这本书的撰写是建立在作者长期、深入的实践经验和理论积累之上的,它拒绝了一切不必要的修饰和花哨的技巧展示。它更像是一位经验丰富的大师,以一种导师的姿态,耐心地向你揭示这个领域的核心法则。你不会从中读到任何“保证你XXX天内成为高手”的诱惑性语言,相反,它强调的是理解的深度和思考的严谨性。这种不哗众取宠的态度,反而给了读者一种极大的安全感——你知道你正在阅读的是经过时间检验的真知灼见。这本书的价值不在于能让你马上写出几行代码或做出一个简单的模型,而在于它能够重塑你对整个领域的认知结构,让你建立起一套科学的、批判性的思维框架。这种对思维根基的塑造,才是任何一本真正伟大的专业书籍所能给予读者的最宝贵财富。

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这本书的装帧设计实在令人眼前一亮,那种厚重而又不失雅致的触感,初次翻阅时,就预示着一场知识的盛宴。书页的纸张质地非常考究,即便是长时间阅读,眼睛也不会感到明显的疲劳,这对于我这种需要长时间伏案学习的人来说,简直是福音。封面那深邃的蓝色调,仿佛将人带入了一个浩瀚的知识海洋,引人遐思。然而,最让我印象深刻的是其排版布局,每一个章节的标题都用了一种沉稳的字体清晰地标识出来,段落之间的留白处理得恰到好处,使得即使面对大段的理论阐述,阅读体验依然保持着一种流畅和舒适。这本书的配图也极其用心,那些复杂的概念图,不再是生硬的线条堆砌,而是通过巧妙的色彩搭配和结构组织,将抽象的理论具象化,让初学者也能迅速抓住核心要点。虽然我还没来得及深入研究其核心内容,但仅凭这外在的匠心,就足以看出作者和出版社对知识传播的尊重。它散发出的那种“经典”气质,让人忍不住想把它摆在书架最显眼的位置,随时可以取阅,细细品味。这种对细节的打磨,远超出了我对一本技术类书籍的预期,着实是一件令人愉悦的艺术品。

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我特意去翻阅了这本书的附录和参考文献部分,这往往是衡量一本学术性或专业性书籍“含金量”的关键指标。令我惊喜的是,其引用的资料来源广泛且权威,涵盖了多个学科领域的前沿研究和经典著作。这种跨学科的视野,显示了作者在构建理论体系时所持有的广博视角,而非局限于单一的门派或流派。参考文献的格式规范统一,显示了出版方在细节处理上的专业度。更值得一提的是,书中似乎还包含了一些作者独创的术语或模型解释,并在附录中给予了详细的界定,这无疑为该领域的研究提供了一种新的参照系。这种带有“原创性贡献”的体现,使得这本书不仅仅是对现有知识的整理和复述,更像是一种知识的再创造。我甚至注意到,有些标注的图表似乎是作者自己根据一手数据或仿真结果制作的,这种亲力亲为的投入,极大地增强了内容的可信度和说服力,让我对后续阅读中出现的任何创新性论述都充满了期待。

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这本书的目录结构设计简直是一门艺术,它体现了一种极其清晰的、由浅入深的思维导图。我花了相当长的时间去研究这个目录,发现它巧妙地将一个复杂的主题划分成了若干个逻辑自洽的模块,每一个模块之间又有着微妙的衔接。例如,它似乎首先奠定了宏观的理论基础,然后逐步深入到具体的方法论,最后才探讨实际应用中的挑战与优化。这种层级分明的组织方式,极大地降低了对读者认知负荷的要求。特别是目录中那些看似简单的小标题,当你将其联系起来看时,就能感受到作者在整体架构上花费的心血——他仿佛在为我们精心铺设了一条通往知识高峰的登山路线,每隔一段距离都会设立一个休息点,确保我们不会因为陡峭而气馁。我甚至留意到,章节标题的措辞都经过了反复推敲,力求用最简洁的语言概括最复杂的内容,这本身就是一种极高的文字功力。这种结构上的精妙,预示着内容必然是经过了长期沉淀和精心提炼的成果,绝非一时兴起之作。

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