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出版者:Springer

作者:

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:2009-12-15

價格:USD 119.00

裝幀:Paperback

isbn號碼:9783642052491

叢書系列:

圖書標籤:

• Web信息係統
• 數據挖掘
• 信息檢索
• Web技術
• 機器學習
• 數據分析
• 人工智能
• 知識發現
• 數據庫
• 互聯網

洞悉數字洪流，駕馭信息浪潮：一本關於現代信息係統與數據挖掘的深度探索 在數字化浪潮席捲全球的今天，海量信息以前所未有的速度湧現，如何有效地組織、管理、分析和利用這些寶貴的數據，已成為個人、企業乃至整個社會麵臨的核心挑戰。本書深入剖析瞭現代信息係統的構建與演進，並著重探討瞭數據挖掘這一革命性技術的強大力量，旨在為讀者提供一個全麵而深刻的認知框架，助您在信息爆炸的時代乘風破浪，解鎖數據價值。 第一部分：現代信息係統的基石與架構 信息係統是現代社會運轉的脈絡，它們承載著數據，驅動著決策，連接著世界。本部分將帶領您走進信息係統的核心世界，從基礎概念到復雜架構，逐一揭示其內在邏輯。 信息係統的概念與演變： 我們將從信息係統的定義齣發，迴顧其從早期簡單的數據庫係統到如今高度集成、分布式、智能化的信息生態係統的發展曆程。理解信息係統如何適應技術變革和業務需求，並不斷重塑我們的生活與工作方式。 數據建模與數據庫技術： 數據是信息係統的血液。本部分將詳細介紹數據建模的基本原則，包括實體-關係模型（ERM）及其在關係型數據庫設計中的應用。我們將深入探討關係型數據庫的原理，包括ACID事務、索引、查詢優化等關鍵技術，以及NoSQL數據庫的興起及其多樣化的數據模型（文檔型、鍵值型、列族型、圖型）如何應對不同場景下的數據挑戰。 信息係統的設計與實現： 從需求分析到係統部署，一個完善的信息係統需要經過嚴謹的設計與開發流程。我們將剖析敏捷開發、麵嚮服務架構（SOA）、微服務架構等現代軟件開發模式，探討如何構建可擴展、可靠、易於維護的信息係統。同時，也將關注用戶界麵（UI）和用戶體驗（UX）設計的重要性，以及如何通過API（應用程序接口）實現不同係統間的高效集成。 網絡與分布式信息係統： 在互聯互通的時代，信息係統不再是孤立的個體。本部分將聚焦於網絡基礎、客戶端-服務器架構、對等網絡以及雲計算等關鍵技術，闡述它們如何支撐分布式信息係統的運行。我們將探討負載均衡、容錯機製、分布式一緻性算法等，確保信息係統在海量用戶和復雜網絡環境下依然穩定高效。 信息安全與隱私保護： 隨著信息係統日益復雜和互聯，數據安全和隱私保護成為不容忽視的議題。本部分將係統介紹信息安全的基本概念，包括認證、授權、加密、防火牆、入侵檢測等技術，以及數據隱私保護的相關法律法規和最佳實踐，幫助讀者構建安全可靠的信息係統。 第二部分：數據挖掘：從數據到洞察的轉化 數據本身並無價值，隻有經過深度挖掘和分析，纔能從中提煉齣有意義的洞察，驅動業務增長和科學發現。本部分將全麵展示數據挖掘的強大能力及其應用場景。 數據挖掘的原理與流程： 我們將深入理解數據挖掘的核心目標——從海量數據中發現隱藏的模式、趨勢和關聯。詳細介紹數據挖掘的標準流程，包括數據理解、數據準備（清洗、轉換、集成）、建模、評估和部署，強調數據準備階段的嚴謹性對最終結果的關鍵影響。 分類與預測技術： 分類是數據挖掘中最常見的任務之一，旨在將數據劃分到預定義的類彆中。本部分將介紹多種經典的分類算法，如決策樹、支持嚮量機（SVM）、樸素貝葉斯、邏輯迴歸以及神經網絡。我們還將探討迴歸分析技術，用於預測連續數值型變量，並介紹交叉驗證、精度、召迴率、F1分數等評估指標，確保模型的準確性和泛化能力。 聚類與關聯規則挖掘： 聚類是一種無監督學習技術，用於將相似的數據點分組。我們將學習K-Means、層次聚類、DBSCAN等聚類算法，並探討其在客戶分群、異常檢測等領域的應用。關聯規則挖掘則緻力於發現數據項之間的有趣關聯，如“購買啤酒的顧客也傾嚮於購買尿布”，我們將深入研究Apriori、FP-Growth等算法，並關注支持度、置信度、提升度等評價指標，理解其在市場籃子分析、推薦係統等場景下的價值。 異常檢測與時間序列分析： 異常值往往隱藏著重要的信息，如欺詐行為、係統故障或創新機會。本部分將介紹多種異常檢測方法，包括基於統計、基於距離、基於密度以及基於模型的方法。同時，我們將探討時間序列數據的特性，學習ARIMA、指數平滑等時間序列分析模型，用於預測未來的趨勢和模式，如股票價格預測、銷售預測等。 文本挖掘與自然語言處理（NLP）： 文本數據是海量非結構化數據的重要組成部分。本部分將介紹文本挖掘技術，包括文本預處理（分詞、詞性標注、去除停用詞）、詞嚮量錶示（TF-IDF、Word2Vec、GloVe）以及情感分析、主題建模、文本分類等NLP技術，揭示如何從海量文本信息中提取知識和洞察。 數據挖掘的應用領域與最佳實踐： 數據挖掘的觸角已遍及各行各業。我們將通過豐富的案例，展示數據挖掘在金融風控、醫療診斷、電商推薦、精準營銷、社交媒體分析、科學研究等領域的廣泛應用。同時，也將強調數據挖掘的倫理考量，如公平性、可解釋性以及避免偏見，引導讀者在實踐中遵循最佳實踐，負責任地利用數據力量。 本書旨在為讀者提供一個關於現代信息係統構建和數據挖掘實戰的全麵指南。無論您是希望提升信息係統管理能力的技術專傢，還是渴望從數據中挖掘商機的商業領袖，亦或是對人工智能和大數據充滿好奇的學習者，本書都將是您探索數字世界、駕馭信息浪潮的得力助手。通過本書的學習，您將能夠更清晰地理解現代信息係統的運作機製，並掌握利用數據挖掘技術解鎖價值、驅動創新的強大能力。

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