数据挖掘技术应用实例 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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页数:263

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出版时间:2009-4

价格:34.00元

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isbn号码:9787111264606

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数据挖掘
数据分析
预购
统计学
数据
中国
2009
数据挖掘
机器学习
人工智能
数据分析
Python
R语言
案例分析
商业智能
数据科学
算法

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具体描述

《数据挖掘技术应用实例》在介绍数据挖掘技术理论和算法的基础上，通过不同领域的应用案例，来说明数据挖掘在实际应用中的具体操作方法，以期为读者提供一个更为广阔的视角。《数据挖掘技术应用实例》从理论、应用实例和数据挖掘的发展趋势，以及面临的机遇和挑战等方面，对数据挖掘技术进行了详细介绍，其中在应用实例部分分别介绍了数据挖掘技术在客户关系管理、市场营销、证券领域、电信领域、产品设计、军事领域以及web数据挖掘等方面的应用。

《数据挖掘技术应用实例》可作为企事业单位信息管理部门以及其他各行各业的管理者、信息分析人员、数据统计人员、市场营销人员、研究与开发人员的参考资料，也可作为高等院校信息管理类、数据分析类、计算机类等相关专业的教材和参考书，还可作为高等院校毕业论文或毕业设计的参考资料。

深入浅出的数据驱动决策：从理论基石到前沿实践本书聚焦于企业级数据治理、高级分析方法论的系统构建与落地实施，旨在为中高层管理者、资深数据分析师及决策支持团队提供一套全面、可操作的数字化转型路线图。第一部分：企业数据资产化与治理的战略蓝图本部分将数据视为企业最核心的战略资产，探讨如何构建一个健壮、可靠、合规的数据生态系统，为后续的高级分析打下坚实基础。第一章：数据治理的战略定位与组织架构重塑本章首先阐述了在数据密集型经济中，数据治理不再是IT部门的技术任务，而是驱动业务增长和风险控制的核心战略职能。我们将深入分析成熟的数据治理框架（如DAMA-DMBOK的核心要素）如何在组织内部落地。重点内容包括：数据治理成熟度评估模型（DGMM）：引入一套量化的评估体系，帮助企业识别当前在数据质量、数据标准、数据安全和数据生命周期管理方面的薄弱环节。组织与角色的界定：详细定义数据所有者（Data Owner）、数据管家（Data Steward）和数据保管员（Data Custodian）的职责边界。探讨建立跨职能数据治理委员会（Data Governance Council）的最佳实践，确保自上而下的战略驱动与自下而上的执行协同。治理的驱动力与价值衡量：如何将数据治理的成果（如降低合规风险、提升数据准确性、加速数据变现）转化为可量化的财务指标和业务KPI，实现从成本中心到价值中心的转变。第二章：构建企业级数据标准与元数据管理体系数据标准是实现“单一事实来源”（Single Source of Truth, SSOT）的关键。本章聚焦于如何有效定义、发布和维护企业级数据字典和业务术语表。内容详解：核心概念的统一：如何通过业务蓝图驱动数据建模，确保“客户”、“收入”、“库存”等关键业务实体的定义在全公司范围内保持一致性。元数据管理（Metadata Management）：区分技术元数据、业务元数据和操作元数据。介绍如何部署元数据管理平台，实现数据的血缘追踪（Data Lineage），从源系统到最终报表的完整路径可视化，这对于审计和数据溯源至关重要。数据质量（Data Quality, DQ）的持续监控框架：建立一套主动式DQ监测体系，不仅仅是事后清洗，而是内嵌于数据采集和转换流程中，设定DQ规则集（如完整性、准确性、及时性、一致性），并设计反馈闭环机制，通知数据所有者进行根本原因分析（RCA）。第三章：数据安全、隐私合规与伦理框架随着全球数据保护法规（如GDPR、CCPA等）的日益严格，数据合规已成为企业生存的底线。本章侧重于如何在保障数据可用性的同时，实现严格的安全和隐私控制。关键议题：基于风险的数据分类分级：建立一套科学的数据敏感度评估体系，区分公开数据、内部数据、受限数据和机密数据，并据此应用不同的安全控制策略。隐私增强技术（PETs）的实践应用：介绍在不牺牲分析价值的前提下保护个人身份信息（PII）的技术，如数据脱敏（Masking）、数据假名化（Pseudonymization）和差分隐私（Differential Privacy）的原理与适用场景。数据伦理委员会的设立：探讨企业在使用AI和大数据进行决策时，如何建立伦理审查机制，避免算法偏见（Algorithmic Bias），确保决策的公平性与透明度。 --- 第二部分：高级分析方法论与决策支持系统构建本部分将理论知识转化为实战工具，重点关注如何利用先进的分析技术，构建能够直接支撑业务流程的预测性与规范性系统。第四章：面向业务的预测模型构建流程（MLOps基础）本章不侧重于复杂的算法推导，而是聚焦于如何将机器学习模型从实验台推向生产环境，并保证其持续的性能和可靠性。生产化视角：特征工程的工业化：强调特征（Feature）的复用性、版本控制和特征存储（Feature Store）的搭建，以确保不同模型和团队使用的特征定义一致。模型部署与实时推理：介绍容器化技术（如Docker/Kubernetes）在模型部署中的应用，以及对低延迟预测服务的架构设计。模型漂移（Model Drift）的监测与再训练策略：定义性能衰退的阈值，设计自动化监控仪表板，并制定触发模型自动或半自动再训练的策略，确保模型价值的长期维持。第五章：因果推断：超越相关性的决策科学在商业环境中，决策者迫切需要知道“如果我采取了行动A，结果B会发生什么变化？”本书将因果推断（Causal Inference）作为提升决策科学深度的核心工具，区别于传统的相关性分析。核心技术与应用：潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）：引入Rubin因果模型的基本概念，理解处理组与对照组的设定。准实验设计（Quasi-Experimental Designs）：详细解析在无法进行完美随机对照试验（RCT）时，如何利用倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）、双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）和断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）来估计政策或营销活动对业务的真实因果效应。应用案例：如何准确评估一次价格调整、一次广告投放或一次系统变更对客户流失率或转化率的净增益。第六章：规范性分析与数字孪生驱动的运营优化规范性分析（Prescriptive Analytics）是分析的最高境界，它不仅预测未来，还推荐最优行动方案。本章探讨如何将复杂的优化问题转化为可求解的数学模型。优化技术与实践：优化模型的核心要素：清晰定义目标函数（Objective Function）、决策变量（Decision Variables）和约束条件（Constraints）。约束优化在资源分配中的应用：以供应链管理（SCM）为例，讲解如何利用线性规划（Linear Programming）或混合整数规划（Mixed Integer Programming, MIP）来解决产能排程、库存补货和物流路径的最优化问题。构建运营决策仪表板：介绍如何将优化引擎的输出结果，通过直观的业务界面呈现给运营人员，实现“一键式”最优决策推荐，例如动态定价引擎的架构设计。 --- 第三部分：数据文化的培育与分析赋能生态技术与流程的变革必须辅以组织文化的转型。本部分探讨如何提升全员的数据素养（Data Literacy），并打造一个高效、协作的分析环境。第七章：提升全员数据素养与分析赋能数据素养不再是少数专家的专利，而是所有知识工作者的基本技能。本章提供了从顶层设计到基层培训的数据文化建设方案。文化建设路径：三层数据素养模型：定义数据消费者（理解图表和报告）、数据使用者（能进行基础自助分析）和数据创造者（能构建模型和管道）的能力标准。建立内部知识共享社区：推广分析最佳实践，搭建内部“分析沙盒”环境，鼓励不同业务线的数据专业人员进行跨界协作和经验分享。自助服务BI（Self-Service BI）的风险与机遇：探讨如何在提供灵活自助分析工具的同时，通过数据目录和标准模板，有效控制“脏数据”和“错误解读”的风险。第八章：数据产品的设计、发布与价值循环将分析洞察转化为可被业务持续消费的产品（Data Products）是实现数据价值闭环的终极目标。产品化思维：数据产品的定义与生命周期：将数据服务视为一个软件产品，关注其用户体验（UX）、版本迭代和用户反馈收集。 API优先策略：强调通过标准化的数据API（如RESTful API）将分析结果、预测分数或清洗后的数据直接嵌入到业务应用（如CRM、ERP）的工作流中，实现嵌入式智能。价值验证与迭代：建立清晰的指标来衡量数据产品对业务流程的改进程度（例如，模型推荐采纳率、流程自动化带来的效率提升），并以此为依据规划下一轮的开发重点。本书提供了一套从宏观战略到微观执行的完整框架，帮助企业超越基础的数据报告阶段，迈向一个基于可靠数据治理、应用前沿因果科学、并最终实现自动化智能决策的成熟数据驱动型组织。

作者简介

目录信息

出版说明
前言
第1章绪论
1.1 数据挖掘的基本概念
1.1.1 啤酒与尿布
1.1.2 什么是数据挖掘
1.1.3 数据挖掘的分类
1.1.4 数据挖掘的特点和功能
1.2 数据挖掘的过程
1.2.1 数据准备
1.2.2 数据选择
1.2.3 数据预处理
1.2.4 数据挖掘及模式评价
1.3 数据仓库和数据挖掘
1.3.1 数据仓库的概念和特点
1.3.2 数据集市
1.3.3 元数据
1.3.4 数据仓库和数据挖掘的关系
1.4 OLAP和数据挖掘
1.4.1 OLAP的基本概念
1.4.2 OLAP的操作
1.4.3 OLAP的类别
1.4.4 OLAP和0LTP的关系
1.4.5 OLAP和数据挖掘的关系
1.5 数据挖掘的应用领域
1.6 数据挖掘研究现状
1.6.1 商业应用
1.6.2 支持平台数据展现
1.6.3 使用成本
1.6.4 挖掘算法
1.7 本章小结
第2章数据挖掘的常用技术
2.1 决策树
2.1.1 决策树的基本概念
2.1.2 决策树的基本原理
2.1.3 决策树的算法
2.1.4 决策树的优势和劣势
2.2 神经网络
2.2.1 神经网络的基本概念
2.2.2 神经网络的特征
2.2.3 神经网络的分类和学习方式
2.2.4 进化计算
2.2.5 神经网络的优缺点
2.3 关联规则
2.3.1 关联规则的基本概念
2.3.2 经典Apriori算法的描述
2.3.3 AprioriTid算法
2.3.4 FPtree算法
2.4 聚类分析
2.4.1 聚类分析的基本概念
2.4.2 聚类算法简介
2.4.3 孤立点分析
2.5 统计学习
2.5.1 统计分析综述
2.5.2 贝叶斯学习
2.5.3 支撑矢量机
2.5.4 回归分析
2.6 模糊集和粗糙集
2.6.1 模糊集概述
2.6.2 粗糙集概述
2.7 本章小结
第3章数据挖掘在客户关系管理中的应用
3.1 数据挖掘在CRM中的应用现状
3.1.1 CRM的由来
3.1.2 CRM系统的研发现状
3.1.3 数据挖掘在CRM中的使用情况
3.2 数据挖掘在CIW中的应用
3.2.1 客户群体分类
3.2.2 客户盈利能力分析
3.2.3 客户获取和客户保持
3.2.4 客户满意度分析
3.3 数据挖掘在通信公司CRM应用实例
3.3.1 客户细分模型和挖掘算法选择
3.3.2 数据挖掘模型和挖掘步骤
3.3.3 结果分析和市场策略制定
3.4 本章小结
第4章数据挖掘在市场营销中的应用
4.1 数据挖掘在市场营销中的应用现状
4.1.1 客户分析
4.1.2 产品分析
4.1.3 促销分析
4.1.4 改进企业市场预测机制
4.1.5 市场营销中常用的数据挖掘方法
4.2 定位模型与设定营销目标
4.3 客户响应建模、风险建模、客户流失建模
4.3.1 客户响应建模
4.3.2 风险建模
4.3.3 客户流失建模
4.4 产品生命周期建模
4.5 对模型的验证与评估
4.5.1 模型的验证
4.5.2 对挖掘结果的解释评估
4.6 制定营销战略
4.7 本章小结
第5章数据挖掘在证券领域中的应用
5.1 中国证券市场的特点
5.2 证券业数据仓库的构建
5.2.1 证券行业应用分析
5.2.2 证券业基础数据分析
5.2.3 证券业数据仓库设计与构建
5.3 实施数据挖掘
5.3.1 基于关联规则和模式发现的客户行为模型挖掘
5.3.2 基于决策树的客户流失模型分析
5.3.3 基于神经网络的股票行情时间序列模式挖掘
5.4 BP网络预测
5.4.1 神经网络模型
5.4.2 BP算法
5.4.3 利用BP预测股市
5.5 本章小结
第6章数据挖掘在电信领域中的应用
6.1 电信业务概述
6.2 数据挖掘在电信业中的应用背景
6.3 电信业务系统数据挖掘
6.3.1 电信系统数据挖掘目标
6.3.2 电信系统数据预处理
6.3.3 关联规则挖掘
6.3.4 关联规则挖掘算法的选择与应用
6.4 本章小结
第7章数据挖掘在产品设计中的应用
7.1.产品设计的概念
7.2 产品概念设计的体系结构
7.2.1 产品概念设计的内涵
7.2.2 产品概念设计的特点
7.2.3 产品概念设计的理论及发展
7.2.4 产品概念设计的体系结构
7.3 面向产品设计的数据挖掘模型
7.3.1 数据挖掘过程
7.3.2 需求分析数据挖掘过程的实现
7.3.3 功能结构数据挖掘过程的实现
7.4 产品设计数据挖掘实例
7.4.1 参数选择
7.4.2 构造概念树
7.4.3 解释关系规则
7.4.4 评估与展望
7.5 本章小结
第8章数据挖掘在军事领域中的应用
8.1 新军事变革概述
8.2 数据挖掘在军事领域的应用现状
8.2.1 数据挖掘在战场信息融合中的应用
8.2.2 数据挖掘在军事通信系统中的应用
8.2.3 数据挖掘在军事智能决策中的应用
8.2.4 数据挖掘在信息作战中的应用
8.3 指挥信息控制系统数据挖掘模型
8.3.1 指挥信息控制系统的功能需求分析
8.3.2 指挥信息控制系统的信息需求分析
8.3.3 指挥信息控制系统数据挖掘的体系结构
8.3.4 指挥信息控制机理及数据挖掘过程
8.3.5 基于指挥控制系统数据挖掘模型指挥控制战
8.4 三维态势演播系统数据挖掘模型实例
8.4.1 二、三维模型数据转换层
8.4.2 模型数据导入导出及转化层
8.4.3 三维数据表现和提取层
8.4.4 三维态势构造绘制层
8.5 本章小结
第9章 Web数据挖掘
9.1 Web数据挖掘的基本概念
9.1.1 Web数据挖掘的定义
9.1.2 Web数据挖掘的分类
9.2 W.eb数据挖掘的应用状况
9.2.1 Web信息分类
9.2.2 Web信息抽取
9.2.3 数据约简高效算法研究
9.3 基于web数据挖掘的搜索引擎应用
9.3.1 数据挖掘在搜索引擎中的使用现状
9.3.2 基于Web数据挖掘的搜索引擎建模
9.3.3 PageRank技术
9.3.4 PageRank算法改进的有效性验证
9.4 本章小结
第10章数据挖掘技术的发展
10.1 数据挖掘是不断发展的概念
10.2 数据挖掘面临的问题
10.3 数据挖掘的发展趋势
10.4 本章小结
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

我是一名研究生，正在关注数据挖掘这个领域，前几天刚在图书馆看了这本书，总体感觉还不错，理论+实践，是我比较喜欢的参考书籍模式。里面对七个领域的基础知识也做了比较详尽的介绍，然后每个领域有一个实际应用的案例，让人接受起来更加容易。美中不足的是感觉章与章之间有点...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书在排版和装帧设计上也体现出了一种对读者的尊重。纸张的质感非常舒适，即便是长时间阅读，眼睛的疲劳感也相对较轻。更值得称赞的是，作者在关键概念的阐述上，采用了非常清晰的层级结构。每当引入一个新的术语或复杂的流程时，都会有一个清晰的小标题或加粗的提示框进行总结和定位，这为读者建立了一个稳固的知识地图。我习惯于在阅读技术书籍时做大量的批注和标记，这本书的页边距设计得恰到好处，留出了足够的空间供我记录自己的疑问和心得。最让我感到愉悦的是，书中提供的所有案例数据和代码链接都维护得非常好，并且似乎有定期的更新维护计划。这一点对于实践驱动的学习者来说至关重要。我们都知道，过时的代码库是学习新技术的最大障碍之一。这本书的维护态度，传递出了一个强烈的信号：作者不仅想卖出一本书，更希望读者能够真正掌握并应用这些知识，这体现了一种高度的专业精神和责任感。

评分☆☆☆☆☆

从整体阅读体验来看，这本书无疑是一部将理论深度、实践广度和用户友好性完美结合的典范之作。它成功地扮演了从“新手入门”到“准专家”的过渡桥梁角色。我发现，读完它之后，我不再是对数据挖掘技术感到茫然无措，而是有了一种清晰的路径感——我知道下一步应该往哪个方向深入钻研，哪些模型适用于哪些具体场景，以及在实际部署中可能遇到哪些未曾设想的挑战。书中对“数据伦理”和“隐私保护”这部分内容的引入，更是让我耳目一新，这显示了作者紧跟时代潮流，关注技术对社会影响的深层思考。这种对全局性的关注，让整本书的立意拔高了一层，不再仅仅是冰冷的技术操作手册。它引导我们思考，如何负责任地、有价值地使用这些强大的工具。总而言之，这本书不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的塑造，它为任何渴望在数据驱动的世界中占据一席之地的人，提供了坚实而可靠的基石。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，可以用“沉浸式学习”来形容。它并不是那种需要你反复查阅其他资料才能勉强理解的“砖头书”。作者似乎非常体贴读者的学习曲线，他采用了一种“渐进式复杂度”的结构。初期的章节，重点在于建立扎实的统计学和机器学习基础概念，但即便是基础知识的讲解，也摆脱了传统教材的刻板，而是穿插了大量的历史发展脉络和关键技术突破的幕后故事，这让原本可能让人昏昏欲睡的理论部分变得鲜活起来，充满了人情味和知识的魅力。等进入中段，开始探讨具体的模型构建时，作者的功力就显现出来了。他没有直接给出标准化的代码模板，而是深入剖析了每种模型背后的数学直觉，这一点非常关键。对于我这种既想了解技术原理，又不想被复杂的线性代数公式淹没的读者来说，这种“直觉优先”的讲解方式简直是福音。此外，书中对数据预处理和特征工程的探讨，更是体现了作者丰富的实战经验。他细致入微地指出了那些在教科书上往往被一带而过的“陷阱”和“最佳实践”，让我感觉自己不是在看一份理论指南，而是在接受一位资深专家的私人辅导。读完后，我对数据质量和“垃圾进，垃圾出”这个经典格言有了全新的、更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实抓人眼球，那种深邃的蓝色调搭配着闪烁的数据流光效，立刻让人联想到浩瀚的数字海洋和其中蕴藏的宝藏。我原本对这种技术类的书籍抱有一些刻板印象，总觉得它们会是枯燥乏味的公式和晦涩难懂的理论堆砌。然而，当我翻开第一页时，这种感觉立刻烟消云散。作者的叙事方式非常巧妙，他没有急于抛出复杂的算法，而是选择了一个非常贴近生活、引人入胜的场景作为切入点，仿佛带我们走进了一个真实的商业案例现场。从数据采集的源头开始，一步步引导读者去理解“为什么”需要这些技术，而不是仅仅停留在“是什么”。这种以问题为导向的讲解方式，极大地激发了我的学习兴趣。特别是书中对某个大型电商平台用户行为分析的章节，那种层层递进的逻辑推演，让我清晰地看到了数据是如何被转化为可执行的商业洞察的。我甚至能想象出，如果我掌握了书中的某些方法论，我的日常工作效率会得到何种程度的提升。书中对图表和可视化工具的运用也堪称一绝，那些复杂的模型经过精心设计的图形化展示，变得直观易懂，不再是高悬于空的理论模型，而是可以触摸、可以操作的工具箱。这种从宏观到微观，再到实践应用的流畅过渡，使得整本书读起来毫无滞涩感，更像是一次酣畅淋漓的实战演练。

评分☆☆☆☆☆

令人惊喜的是，这本书对新兴技术领域的涉猎深度和广度。在当前技术日新月异的背景下，很多技术书籍的生命周期都非常短，但这本书显然在编撰时就考虑到了前瞻性。我尤其欣赏其中关于“可解释性人工智能（XAI）”的章节。在很多应用领域，模型效果固然重要，但“为什么”模型会做出这样的判断，往往比判断本身更为关键，尤其是在金融风控和医疗诊断等高风险领域。这本书没有将XAI视为一个额外的附加模块，而是将其融入到整个模型构建的哲学思考之中。作者通过几个精心挑选的案例，展示了如何用LIME或SHAP等工具，有效地向非技术背景的决策者解释复杂的黑箱模型。这种对“沟通”层面的关注，大大提升了这本书的实用价值。它不再仅仅是写给数据科学家看的，也对希望利用数据驱动决策的管理人员具有极强的指导意义。这种跨越技术与业务鸿沟的视角，是许多同类书籍所欠缺的，也使得这本书更具长远的参考价值，不易过时。

评分☆☆☆☆☆