資料探勘 (隨書附光碟) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 數據挖掘
• 知識發現
• 數據分析
• 機器學習
• 統計學
• 數據庫
• 信息檢索
• 商業智能
• 人工智能
• 數據科學

《Data Mining, 3E》主要是針對前兩版進行瞭全麵修訂，並藉此突顯及加強瞭資料探勘核心內容的廣度及深度。在本書，先介紹資料和資料前處理、資料倉儲與OLAP技術。接著，針對關聯分析、分類、群集分析都拆分成兩章。其中，前一章介紹基本概念和技術，後一章討論進階的概念和方法 (此部分內文置放於隨書光碟中)。而離群值偵測則單獨成為一章，以進行更深入的探討。最後一章則是對資料探勘的研究與應用、發展趨勢…等，進行瞭概述，試圖把讀者導引至更深入的主題。與前兩版相比，第三版的架構更利於教學。總之，這是一本可以說是介於經典和現代資料探勘方法的優秀著作，它不僅僅是一本理想的教材，更是一本理想的參考書。

資料探勘 (Data Mining)：揭示隱藏的知識與價值 本書旨在深入淺齣地探討資料探勘 (Data Mining) 的核心概念、技術、方法論及其在實際應用中的廣闊前景。資料探勘，作為一種跨學科的前沿領域，融閤瞭統計學、機器學習、數據庫技術和人工智能的精髓，其根本目標是從海量、復雜的原始數據中自動、高效地發現有價值的、先前未知的、可理解的模式和知識。 第一部分：資料探勘的基礎與背景 本部分將為讀者奠定堅實的理論基礎。我們將從“資料的價值”談起，闡述隨著信息時代的全麵到來，數據已成為驅動商業決策、科學發現和社會進步的最重要資産。然而，原始數據本身的價值往往被其龐大和無序所掩蓋，這就引齣瞭資料探勘的必要性。 資料探勘的定義與範疇： 精確界定資料探勘與其他相關領域的區彆，例如傳統的統計分析和知識發現過程 (KDD)。我們將詳細剖析 KDD 的完整流程，強調資料探勘是 KDD 過程中最核心的“模式發現”階段。 資料的類型與結構： 資料探勘的對象多種多樣，包括結構化數據（如關係型數據庫）、半結構化數據（如 XML）、非結構化數據（如文本、圖像、音視頻）。我們將分類討論處理不同類型資料時所麵臨的獨特挑戰。 應用驅動力： 探討資料探勘如何驅動特定行業的發展，例如金融風控中的欺詐檢測、零售業的客戶細分與市場籃子分析、醫療健康領域的疾病預測模型構建等，展示其巨大的商業和社會價值。 第二部分：資料準備——成功的基石 資料探勘的成功與否，很大程度上取決於前期的資料準備工作。本部分將耗費大量篇幅，詳細講解如何將原始、嘈雜的資料轉化為適閤算法處理的“乾淨”數據集。 資料選擇與預處理： 闡述如何根據分析目標，從龐大的資料集中選取相關的子集。重點討論資料清洗的關鍵技術，包括處理缺失值（如均值填充、迴歸插補、列錶刪除）、處理噪聲（如平滑、分箱、聚類分析去除異常點）以及處理不一緻性。 資料轉換與歸一化： 介紹如何通過數學變換使資料更適閤特定算法。詳細講解資料的標準化 (Standardization) 和歸一化 (Normalization) 技術，確保不同量綱的屬性對模型貢獻的公平性。此外，還將探討特徵工程的基礎，即如何從原始數據中創造齣更具預測能力的衍生特徵。 資料規約： 麵對維度災難，資料規約至關重要。我們將深入探討維度規約（如主成分分析 PCA、特徵選擇方法）和數值規約（如資料采樣、直方圖生成）的原理和實施細節。 第三部分：核心資料探勘技術 本部分是全書的技術核心，係統介紹當前主流且行之有效的資料探勘算法和模型。 1. 關聯規則挖掘 (Association Rule Mining)： Apriori 算法： 詳細解析 Apriori 算法的工作原理，如何通過“先驗性質”高效地發現頻繁項集。 度量標準： 深入討論支持度 (Support)、置信度 (Confidence) 和提升度 (Lift) 這三個核心指標的含義、局限性以及如何利用它們評估規則的有效性。 FP-Growth 算法： 介紹比 Apriori 更高效的基於樹結構的方法，用於處理大型稀疏數據集。 2. 分類 (Classification)：構建預測模型 分類是資料探勘中最常見的任務之一。我們將全麵覆蓋從經典到現代的分類器。 決策樹 (Decision Trees)： 講解 ID3、C4.5 和 CART 算法，重點分析信息增益、基尼指數等分裂準則的數學基礎，並探討如何通過剪枝技術防止過擬閤。 樸素貝葉斯分類器 (Naive Bayes)： 闡述其基於概率論的簡潔高效性，以及在文本分類中的強大適用性。 支持嚮量機 (SVM)： 介紹最大化間隔超平麵的概念，核函數（如綫性核、多項式核、RBF 核）在處理非綫性問題中的關鍵作用。 集成學習方法： 介紹如何通過 Bagging（如隨機森林）和 Boosting（如 AdaBoost、梯度提升機 GBM）組閤多個弱分類器以提升整體預測性能和穩定性。 3. 聚類分析 (Clustering)：無監督下的模式發現 聚類旨在將相似的資料點劃分到同一組中，而無需預先給定類彆標簽。 劃分方法 (Partitioning Methods)： 重點講解 K-Means 算法的迭代優化過程、初始點選擇的重要性以及如何確定最佳聚類數 K（如手肘法、輪廓係數）。 層次聚類 (Hierarchical Clustering)： 介紹凝聚法 (Agglomerative) 和分裂法 (Divisive) 的構建過程，以及如何通過樹狀圖 (Dendrogram) 理解聚類結構。 基於密度的聚類 (DBSCAN)： 闡述其在發現任意形狀簇和識彆噪聲點方麵的優勢。 4. 異常檢測 (Outlier Detection)：識彆特殊事件 異常值或離群點在許多情況下具有極高的研究價值（如金融欺詐、設備故障）。我們將討論基於距離、基於密度以及基於模型的方法來識彆這些罕見事件。 第四部分：模型評估與知識解釋 發現模型隻是第一步，如何科學地評估其性能並將其轉化為可操作的商業知識，是資料探勘落地應用的關鍵。 性能評估指標： 針對分類任務，詳細分析準確率 (Accuracy)、精確率 (Precision)、召迴率 (Recall)、F1-Score，以及 ROC 麯綫和 AUC 值的構建與解釋。強調在類彆不平衡數據集下，單一使用準確率的誤導性。 交叉驗證與過擬閤/欠擬閤： 介紹 K 摺交叉驗證等技術，確保模型的泛化能力，並解釋欠擬閤（模型過於簡單）和過擬閤（模型過於復雜，學習瞭噪聲）的識彆與調優策略。 模型的可解釋性： 強調“黑箱模型”的局限性。討論如何通過決策樹的可視化、特徵重要性排序（如在隨機森林或梯度提升模型中）來解釋模型做決策的依據，增強使用者對結果的信任度。 第五部分：資料探勘的進階與未來趨勢 本部分將視野投嚮更廣闊的領域，討論資料探勘如何應對現代數據挑戰，以及未來的發展方嚮。 時間序列資料探勘： 探討如何處理具有時間依賴性的數據，如趨勢分析、季節性分解和基於序列模式的挖掘。 文本與網絡資料探勘： 概述自然語言處理 (NLP) 在文本資料探勘中的作用，如主題建模（LDA）、情感分析。同時，介紹圖論在社交網絡分析（如中心性度量、社群發現）中的應用。 深度學習在資料探勘中的融閤： 簡要介紹神經網絡，特彆是捲積神經網絡 (CNN) 和循環神經網絡 (RNN) 如何在處理高維、復雜數據（圖像、序列）時，提供超越傳統方法的性能，成為新一代資料探勘的重要工具。 倫理、隱私與安全： 這是一個不可迴避的話題。我們將討論在進行資料挖掘時必須遵守的法律法規和倫理準則，以及差分隱私 (Differential Privacy) 等技術在保護個人數據安全方麵的應用前景。 本書力求以嚴謹的數學推導為基礎，結閤豐富的案例分析和算法實現思路，幫助讀者不僅知其然，更能知其所以然，從而能夠獨立設計和實施復雜的資料探勘項目，真正將數據轉化為洞察力。

第1章　導論
第2章　瞭解你的資料
第3章　資料前處理
第4章　資料倉儲與綫上分析處理
第5章　頻繁樣式、關聯性與相互關係探勘：基本概念與方法
第6章　進階樣式探勘 (置於隨書光碟中)
第7章　分類：基本概念
第8章　分類：進階方法 (置於隨書光碟中)
第9章　群集分析：基本概念與方法
第10章　進階群集分析 (置於隨書光碟中)
第11章　離群值偵測
第12章　資料探勘的發展趨勢與研究疆界

评分☆☆☆☆☆

拿到《資料探勘 (隨書附光碟)》這本書，我立刻就被“隨書附光碟”這個細節給吸引住瞭。在現今這個數字化時代，一本技術類的書籍如果能附帶實用的學習資源，那簡直是太貼心瞭！我一直覺得，學習資料探勘這類技術，光看書本上的文字描述是遠遠不夠的，必須要有實踐操作纔能真正理解和掌握。我很好奇，這光碟裏麵究竟包含瞭哪些內容？是代碼範例嗎？還是預處理好的數據集？亦或者是可以直接運行的軟件開發環境？對我來說，最理想的情況是，光碟裏能提供一些典型的資料探勘案例，從數據的導入、清洗、特徵工程，到模型的設計、訓練、評估，都能有詳細的代碼演示和結果分析。這樣我就可以一邊閱讀書本上的理論，一邊對照光碟裏的實際操作，加深理解。我之前嘗試過自己找一些公開的數據集來練習，但常常因為數據格式、缺失值、異常值等問題卡住，最後不瞭瞭之。如果這本書的光碟裏能提供一些經過整理的數據，並且附帶一些解決這些問題的思路和方法，那就省瞭我很多時間和精力。我希望這本書不是那種隻講概念的理論書，而是能夠真正幫助我動手實踐，甚至解決實際工作中的數據分析難題。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我對《資料探勘 (隨書附光碟)》這本書的期待，更多是來自於它所承諾的“光碟”部分。我知道“資料探勘”這個領域在學術界和業界都非常重要，但同時也很清楚，要掌握它需要大量的實踐和經驗。很多網上的教程，雖然視頻講得頭頭是道，但一旦自己動手，就會發現各種奇奇怪怪的問題層齣不窮，環境配置、數據預處理、算法選擇等等，每一個環節都可能成為阻礙。這本書如果真的附帶瞭光碟，我猜裏麵應該會包含一些精選的、有代錶性的數據集，還有可能是一些常用的資料探勘工具的安裝包或者演示版本。我個人比較在意的是，這本書會不會提供一些從數據清洗到模型評估的完整流程演示？特彆是對於一些常見的資料探勘任務，比如關聯規則挖掘、分類、聚類等等，能不能有實操步驟的講解，並且在光碟裏能找到對應的練習數據？如果光碟裏的範例代碼是基於一些主流的程式語言，比如Python或R，那就太棒瞭。畢竟這些語言在資料探勘領域應用廣泛，學習起來也比較有價值。我希望這本書的內容，能像一個經驗豐富的老師一樣，一步步帶著我走完整個資料探勘的流程，而不是隻給齣理論概念。

评分☆☆☆☆☆

《資料探勘 (隨書附光碟)》這本書的名字，讓我有一種非常踏實的感覺。在信息爆炸的時代，找一本既有理論深度又不失操作性的書籍非常難得。我尤其對“隨書附光碟”這個設定感到興奮。在我看來，這不僅僅是附贈瞭一份資料，更可能是一整套學習工具的集閤。我設想，光碟中可能包含瞭各種主流的資料探勘算法的演示代碼，甚至是預設好的開發環境，讓讀者能夠零門檻地開始實踐。我個人比較關注的是，這本書能否提供一些關於如何選擇閤適的資料探勘方法來解決特定問題的指導？例如，在麵對不同類型的數據和不同的業務目標時，我們應該優先考慮哪些技術？另外，如果光碟裏能提供一些經過精心設計的練習題，並且附帶答案和解析，那就更完美瞭。這樣我就可以在閱讀理論知識之後，通過練習來鞏固和檢驗自己的學習成果。我希望這本書能帶領我從零開始，逐步掌握資料探勘的核心技能，並且能夠獨立地運用這些技能去分析數據、發現規律，最終為我的學習或工作帶來實際的價值。

评分☆☆☆☆☆

看到《資料探勘 (隨書附光碟)》這個書名，我立刻就覺得這應該是一本非常注重實踐的書。現在的學習資源琳琅滿目，但真正能學以緻用的並不多。很多時候，我們看完瞭書，理論知識好像都懂瞭，但一到實際操作，就發現無從下手。所以，“隨書附光碟”這個選項對我來說，簡直是敲中瞭我的癢點。我猜這本書的光碟裏，很可能包含瞭各種資料探勘的工具和算法的實現代碼，甚至是預裝好瞭一些常用的開發環境。比如，如果裏麵有Python的Jupyter Notebook形式的實操教程，包含瞭數據可視化、特徵選擇、模型構建、結果解讀等多個環節，那對我來說絕對是無價之寶。我目前在工作上常常需要處理大量的數據，但總感覺自己的分析能力不夠強，無法從數據中挖掘齣更深層次的洞察。我特彆希望能通過這本書，學會如何運用各種資料探勘的技術，來解決實際業務中的問題，比如提升營銷活動的精準度，或者預測用戶流失的可能性。如果光碟裏能有豐富的案例庫，最好還能覆蓋不同的行業和場景，那就更棒瞭。我希望這本書能像一個全麵的指導手冊，讓我能夠快速上手，並且在實踐中不斷成長。

评分☆☆☆☆☆

哇，看到《資料探勘 (隨書附光碟)》這本書，我真的覺得超驚喜！平常想學點數據挖掘的知識，不是太理論太艱澀，就是案例不夠貼近我們實際工作。但這本書的標題就給我一種很實在的感覺，特彆是“隨書附光碟”，這簡直太犯規瞭！現在很多書都隻講概念，真正實踐起來卻不知道從何下手，有個光碟附帶，不知道裏麵是不是包含瞭完整的開發環境、數據集，甚至是一些實用的代碼範例？光是想到這一點，就覺得這本書的實用性大大提升。我最近在公司接手瞭一個需要分析用戶行為的項目，感覺一直以來都是憑感覺在做，效率很低，效果也不理想。如果這本書的光碟裏有相關的案例演示，比如如何從海量數據中找齣有價值的模式，或者如何構建預測模型，那對我來說簡直是雪中送炭！我特彆期待的是，這本書能不能教我一些快速入門的方法，不用花太多時間去理解復雜的數學原理，就能直接上手操作，先做齣點成績來，再慢慢深入。不知道這本書的光碟內容是不是有考慮到初學者，還是說它已經預設瞭讀者有一定的基礎？不過，就算需要一點基礎，有光碟也比沒有好太多瞭，至少可以邊看書邊跟著操作，學習效果應該會加倍。真的很想知道，這光碟裏麵到底有什麼寶藏！