Advanced Data Mining and Applications pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Huang, Ronghuai (EDT)/ Yang, Qiang (EDT)/ Pei, Jian (EDT)/ Gama, Joao (EDT)/ Meng, Xiaofeng (EDT)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:1104.00

装帧:

isbn号码:9783642033476

丛书系列:

图书标签:

数据挖掘
机器学习
人工智能
数据分析
模式识别
算法
大数据
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应用

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具体描述

探索未知，洞悉趋势：海量数据背后的逻辑与智慧在信息爆炸的时代，数据已成为推动社会进步、商业发展乃至科学研究的核心驱动力。然而，海量而杂乱的数据本身并不能直接提供有价值的洞见。要从这些看似无序的数字洪流中提取出有意义的信息、发现隐藏的规律，并将其转化为可行的决策，我们需要一套强大的工具和精妙的方法。这本书，将带领你踏上一段深度探索数据潜能的旅程，解锁海量信息背后隐藏的逻辑与智慧。我们生活在一个前所未有的数据驱动的世界。从社交媒体上的用户互动，到物联网设备产生的实时读数，再到金融市场的交易记录，甚至是基因序列的测序信息，每时每刻都有天文数字般的数据被生成和积累。这些数据蕴藏着巨大的价值，但如何有效地分析和利用它们，却是一个巨大的挑战。本书的核心目标，便是为你构建一座连接原始数据与深度理解的桥梁，让你能够驾驭复杂的数据集，发掘其中的模式、趋势和关联。本书并非一本简单的技术手册，而是致力于阐述数据挖掘和应用领域的关键概念、核心技术以及前沿发展。它将带领读者从基础的统计学原理出发，逐步深入到各种高级的数据分析技术。你将学习如何准确地理解数据的特性，如何预处理和清洗数据以消除噪声和不一致性，以及如何选择最适合特定分析目标的方法。理解数据：万物的起点在任何数据分析的旅程中，对数据的深刻理解是至关重要的一步。本书将从数据的本质出发，探讨不同类型的数据（如数值型、类别型、文本型、图像型等）的特点、分布以及它们可能包含的信息。我们将深入理解数据的质量问题，包括缺失值、异常值、重复值以及它们对后续分析可能造成的偏颇。通过学习有效的数据清洗和预处理技术，你将能够为后续的建模和分析奠定坚实的基础。这包括各种缺失值填充策略（如均值填充、中位数填充、模型预测填充），异常值检测方法（如箱线图、Z-score、IQR），以及数据转换技术（如标准化、归一化、离散化），确保你的数据分析工作能够基于最准确、最可靠的信息。挖掘模式：揭示隐藏的关联数据挖掘的核心在于从海量数据中发现有意义的模式。本书将系统地介绍多种经典的模式挖掘技术，它们各自适用于不同类型的数据和分析场景。关联规则挖掘 (Association Rule Mining)：学习如何发现数据项之间的有趣关联，例如“购买尿布的顾客通常也会购买啤酒”。我们将深入探讨 Apriori 算法及其变种，理解支持度、置信度和提升度等关键指标的含义，以及如何高效地挖掘频繁项集和生成强关联规则。此外，你还将了解如何将这一技术应用于购物篮分析、网页浏览行为分析、甚至医疗诊断等领域。聚类分析 (Clustering Analysis)：探索如何将相似的数据点分组，以发现数据中的自然结构。我们将详细介绍 K-means、层次聚类、DBSCAN 等主流聚类算法的原理、优缺点以及适用范围。你将学习如何评估聚类结果的质量，以及如何运用聚类技术进行客户分群、异常检测、文档分类等。分类与预测 (Classification and Prediction)：掌握构建模型以将数据点分配到预定义类别的技术。本书将涵盖从决策树、支持向量机 (SVM)、朴素贝叶斯到集成学习方法（如随机森林、梯度提升）的广泛算法。你将学习如何构建、训练和评估分类模型，理解各种评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1-score、ROC曲线）的意义，并学习如何选择最适合的分类器来解决实际问题，例如邮件垃圾分类、信用风险评估、疾病诊断等。异常检测 (Anomaly Detection)：学习如何识别那些与大多数数据点显著不同的“异常”或“离群”点。这对于欺诈检测、网络入侵检测、工业故障预警等至关重要。本书将介绍基于统计学、基于距离、基于密度以及基于模型的方法来检测异常。深入分析：洞察数据背后的逻辑除了挖掘模式，本书还将引导你进行更深层次的数据分析，以理解数据之间的关系和动态。回归分析 (Regression Analysis)：学习如何建立模型来预测连续数值变量。我们将从简单的线性回归开始，逐步深入到多元线性回归、多项式回归，以及更复杂的非线性回归模型。理解回归系数的解释，以及如何评估模型的拟合优度和预测能力，对于理解变量之间的量化关系至关重要，例如预测房价、股票价格、销售额等。降维技术 (Dimensionality Reduction Techniques)：当数据包含大量特征时，直接分析会变得困难且计算成本高昂。本书将介绍主成分分析 (PCA) 和线性判别分析 (LDA) 等降维技术，它们能够将高维数据映射到低维空间，同时保留大部分重要信息，从而简化模型、提高效率并可能发现隐藏的结构。文本挖掘 (Text Mining)：在当今数字化世界，非结构化文本数据（如电子邮件、社交媒体帖子、新闻文章）占据了绝大部分。本书将为你揭示如何从海量文本中提取信息，包括文本预处理（如分词、词形还原、停词去除）、特征提取（如词袋模型、TF-IDF、词向量）、主题建模（如LDA）、情感分析以及文本分类等技术。时间序列分析 (Time Series Analysis)：许多现实世界的数据都具有时间维度，例如股票价格、天气数据、销售量等。本书将介绍分析时间序列数据的方法，包括平稳性检验、自相关分析、移动平均模型、ARIMA 模型等，帮助你理解数据的趋势、季节性和周期性，并进行未来的预测。应用之道：将智慧转化为价值理论知识的掌握最终是为了解决实际问题。本书的另一重要目标是展示如何将数据挖掘技术应用于各个领域，实现数据价值的最大化。商业智能与市场营销：学习如何利用客户数据进行客户细分，设计个性化的营销策略，预测客户流失，优化产品推荐系统，从而提升客户满意度和忠诚度。金融风险管理：探索如何使用数据挖掘技术进行信用评分，识别欺诈交易，预测股票市场波动，并进行风险建模。医疗健康：了解如何通过分析医疗记录和基因数据来辅助疾病诊断，发现新的治疗方法，预测疾病传播趋势，以及实现个性化医疗。科学研究：学习如何利用数据挖掘技术加速科学发现，例如在天文学中寻找新的天体，在生物学中解析基因组信息，在社会科学中分析人类行为模式。电子商务与推荐系统：深入理解构建高效推荐系统的原理，如何分析用户行为，挖掘用户偏好，并为用户提供个性化的商品或内容推荐。面向未来：新兴趋势与挑战数据挖掘领域正以前所未有的速度发展，本书还将对一些新兴的趋势和挑战进行展望。大数据技术：讨论在大规模数据集上进行数据挖掘所面临的挑战，以及如何利用Hadoop、Spark等分布式计算框架来解决这些问题。深度学习在数据挖掘中的应用：探索神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型在图像识别、自然语言处理等复杂数据挖掘任务中的强大能力。可解释性AI (Explainable AI, XAI)：随着模型越来越复杂，理解模型的决策过程变得至关重要。本书将讨论如何提高数据挖掘模型的可解释性，以增强信任和便于调试。隐私保护与伦理问题：探讨在数据挖掘过程中可能出现的隐私泄露和数据滥用问题，以及相关的法律法规和伦理规范。结语数据是时代的宝贵财富，而数据挖掘则是解锁这份财富的关键钥匙。本书旨在为你提供一个全面而深入的视角，让你不仅能够掌握数据挖掘的强大技术，更能培养用数据解决复杂问题的思维能力。无论你是一名学生、研究人员，还是希望在工作中提升数据分析能力的技术专家，本书都将是你探索海量数据、洞悉趋势、发现智慧的可靠伙伴。准备好踏上这段激动人心的旅程，让数据成为你洞察世界、驱动创新的强大力量吧。