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出版者:安徽美术出版社

作者:韦伶

出品人:

页数:212

译者:

出版时间:2003-3-1

价格:15.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787539810560

丛书系列:

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《数字时代的数据挖掘与智能分析》 内容提要： 在信息爆炸的今天，如何从海量、异构的数据中提炼出真正具有价值的洞察，是企业和研究机构面临的核心挑战。《数字时代的数据挖掘与智能分析》一书，深入剖析了现代数据科学的前沿技术与实践路径。本书并非停留在基础理论的罗列，而是着眼于如何将复杂的算法转化为可操作的商业智能，并强调了数据伦理与治理在实际应用中的关键地位。 全书分为五大部分，共十七章，结构严谨，逻辑清晰，旨在为数据分析师、软件工程师以及寻求数字化转型的管理者提供一套全面、实用的技术蓝图。 第一部分：数据科学的基石与环境构建 (Foundations and Environment Setup) 本部分首先确立了现代数据科学的学科范畴，区分了数据分析、数据挖掘和人工智能之间的关键区别与联系。重点阐述了从原始数据到可分析数据集的预处理流程，包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测与平滑化技术。 书中详细介绍了当前主流的开源工具栈——从Python（Pandas, NumPy, Scikit-learn）到R语言的环境配置与最佳实践。特别辟出一章，探讨了云计算平台（如AWS Sagemaker, Google Cloud AI Platform）在处理TB级以上数据集时的弹性伸缩策略，为构建高效、可扩展的数据工作流奠定了基础。内容聚焦于如何优化数据存储格式（如Parquet, ORC）以加速查询性能，而非仅限于基础的数据结构介绍。 第二部分：经典与进阶的数据挖掘技术 (Classic and Advanced Data Mining Techniques) 此部分是本书的核心内容，系统讲解了数据挖掘的几大核心任务：关联规则发现、聚类分析与分类预测。 在关联规则部分，我们摒弃了传统的Apriori算法的简单介绍，而是着重分析了FP-Growth在处理大规模稀疏数据集时的效率优势，并通过实际案例展示了如何利用这些规则进行零售业的货架优化和推荐系统构建。 聚类分析章节，超越了K-Means的局限性，深入探讨了基于密度的DBSCAN、基于模型的GMM以及层次聚类在识别复杂、非球形数据结构中的应用。书中还引入了流数据环境下的在线聚类算法（如StreamK-Means），以应对实时业务场景的需求。 分类与回归部分，系统梳理了从逻辑回归、决策树（CART, C4.5）到集成学习方法的演进。重点突出了随机森林（Random Forest）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）的原理与参数调优策略。书中对XGBoost、LightGBM和CatBoost等现代提升框架进行了深入的对比分析，基于数个行业基准数据集，量化了它们在准确性、训练速度和内存占用方面的表现差异，并提供了模型选择的决策树。 第三部分：深度学习在数据智能中的应用 (Deep Learning for Data Intelligence) 面对图像、文本和序列数据的爆炸式增长，深度学习已成为不可或缺的工具。本部分详细介绍了神经网络的基本构建模块，从前馈网络到反向传播机制的优化。 卷积神经网络（CNN）部分，不仅讲解了经典的LeNet、AlexNet、ResNet等架构，更侧重于如何利用迁移学习（Transfer Learning）在资源有限的情况下，针对特定行业的细微差别（如医疗影像识别中的微小病灶）进行高效微调。 循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM, GRU）则被应用于时间序列预测和自然语言处理（NLP）任务。书中特别关注了注意力机制（Attention Mechanism）的引入如何极大地提升了序列建模的能力，为后续的Transformer架构做好了铺垫。 第四部分：文本挖掘与自然语言理解 (Text Mining and Natural Language Understanding) 本部分聚焦于非结构化文本的处理。从早期的词袋模型（BoW）和TF-IDF，逐步过渡到词嵌入技术（Word2Vec, GloVe）。 重点内容在于预训练语言模型（PLMs）的实践应用。我们详细解析了BERT、RoBERTa等模型的内部结构，并展示了如何使用这些模型完成文本分类、命名实体识别（NER）和情感分析等任务。书中提供了一套完整的工作流，指导读者如何高效地利用Hugging Face生态系统，针对特定领域语料库进行模型微调，确保模型在专业领域内达到高精度。此外，还探讨了主题模型（LDA, NMF）在洞察海量文档集合潜在结构中的应用。 第五部分：模型部署、评估与伦理治理 (Model Deployment, Evaluation, and Governance) 一个强大的模型只有被有效部署才能产生价值。本部分关注“最后一公里”的问题。 在模型评估方面，本书强调了超越准确率（Accuracy）的综合指标体系，如PR曲线、ROC-AUC、F1分数，并根据业务场景（如欺诈检测中的类别不平衡问题）推荐了最优评估指标。书中还深入探讨了模型可解释性（Explainable AI, XAI）的重要性，详细介绍了LIME和SHAP值等工具，帮助用户理解复杂模型决策背后的驱动因素，这对于建立用户信任和满足监管要求至关重要。 模型部署章节，涵盖了模型序列化（Pickle, ONNX）以及使用Flask/Django或专门的MLOps工具（如MLflow）进行API封装的实践。我们提供了Docker化部署的详细步骤，确保模型可以在生产环境中稳定、低延迟地运行。 最后，本书以一章的篇幅，严肃讨论了数据伦理与偏见问题。分析了算法中可能存在的系统性偏差（Bias）来源，并提出了通过公平性度量（Fairness Metrics）和去偏技术（Debiasing Techniques）来减轻这些风险的实际策略，确保数据分析系统的社会责任和可持续性。 读者对象： 具备一定编程基础（Python/R）的数据分析师和工程师。 希望将数据科学技术应用于解决实际业务问题的企业决策者。 计算机科学、统计学或相关专业的高年级本科生及研究生。 本书特色： 本书避免了枯燥的数学推导，而是通过大量真实世界案例、详尽的代码示例和性能对比图表，将复杂的算法转化为直观的操作指南。它提供的是一套面向实战、紧跟行业前沿的智能分析方法论，帮助读者构建出不仅准确，而且高效、可解释、负责任的数据智能系统。

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坦率地说，我最初拿到这本书时，内心是抱有一丝怀疑的，因为市面上充斥着太多标题党和同质化的内容，很难找到真正有分量的作品。但这本书彻底颠覆了我的固有印象。它的内容深度和广度远远超出了我的预期。最让我印象深刻的是作者对于“系统性思维”的强调。他不是孤立地讲解一个个技巧，而是将它们编织成一个完整的生态系统。读到后面，我开始习惯性地从更宏观的角度去审视我日常工作和生活中遇到的各种问题，并运用书中学到的框架去解构它们。这种思维模式的转变，带来的价值是无法用金钱衡量的。这本书的语言风格非常鲜活，充满了智慧的幽默感，读起来毫不费力，甚至可以说是享受。他似乎知道读者在哪个地方会感到困惑，总能在关键时刻抛出一个恰到好处的比喻，将抽象的概念瞬间具象化。这种“懂我”的写作姿态，让阅读体验变得非常亲密和有效。我已经开始向身边几位从事相关领域的朋友大力推荐了，并告诉他们，这绝对是近年来同类书籍中的佼佼者。

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这本书的内容结构严谨得像一座精密的钟表，每一个章节都承接得天衣无缝，逻辑链条环环相扣，没有一丝松动。作者仿佛是一位技艺高超的建筑师，从地基（基础概念）开始，稳步搭建起复杂而宏伟的上层结构。我喜欢它那种“先理论，后实践，再反思”的递进模式。在讲解完一个理论模型后，紧接着就是一到两个现实生活中的详细应用案例，让你立刻明白“学以致用”的具体操作路径。更难能可贵的是，作者在每章的末尾设置了“自我检验”环节，这些问题设计得非常巧妙，它们不是简单的知识点回顾，而是需要你运用所学知识进行分析和判断的开放性问题。这迫使读者必须主动参与到知识的内化过程中，而不是被动地接收信息。这本书的“工具箱”部分尤其实用，那些可供下载或直接使用的模板和清单，大大缩短了从学习到实操的距离。对于那些时间宝贵、追求效率的专业人士来说，这本书简直就是效率倍增器。

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这是一本需要细细品味，并且值得反复翻阅的宝典。初读时，你可能会被其丰富的细节和信息量所震撼；二刷时，你会发现自己开始关注那些在第一次阅读时可能忽略掉的细微之处——比如作者对某个术语的精确定义，或者某个段落中蕴含的深层哲学思考。这本书的视野非常开阔，它不仅仅局限于当前流行的趋势，而是深入挖掘了这些趋势背后的历史根源和未来走向，为我们提供了一种超越“追热点”的深度洞察力。它让人意识到，真正的专业能力，来源于对事物本质的深刻把握，而不是对表面花哨技巧的模仿。书中的案例覆盖了不同行业、不同规模的实体，体现了作者广博的实践经验和跨界整合的能力。阅读过程中，我常常会停下来，思考我的行业和工作流程是否可以引入书中的某些理念。这本书的最终效果，不是让你成为一个“复读机”，而是让你拥有一个更加强大、更加灵活的“操作系统”，去解决那些尚未出现的问题。它给予读者的，是一种持续成长的内在动力和能力框架。

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读完这本书，我最大的感受是，作者在内容组织上展现了惊人的耐心和对读者体验的极致关注。全书的节奏把握得恰到好处，没有冗长拖沓的部分，也没有关键知识点一带而过的情况。对于初学者来说，它提供了一条清晰、平稳的上升曲线；而对于有一定基础的人来说，其中蕴含的进阶技巧和前沿思考也足以让人感到震撼。我特别欣赏作者在处理争议性话题时的中立和严谨态度，他不会强行灌输某种单一的观点，而是呈现多角度的分析，引导读者形成自己的批判性思维。这本书的排版也值得称赞，字体大小、行间距都非常适宜长时间阅读，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳，这在如今很多注重内容而忽略阅读体验的出版物中是难能可贵的。我甚至在通勤的碎片时间里，也能高效地吸收信息，这充分体现了其内容的精炼程度。这本书的参考文献列表也相当详实，如果你想在某个点上做更深的研究，这本书无疑为你搭建了一个极好的起点。它给我的感觉是，作者倾注了大量心血，不仅是为了“写完”，更是为了“写好”和“让读者真正学会”。

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这本书简直是打开了新世界的大门，让我对[某个具体领域，比如市场营销、演讲技巧或家居装饰]的理解达到了一个前所未有的高度。我原本以为自己已经掌握了足够多的基础知识，但这本书深入浅出地剖析了那些隐藏在表面之下的复杂机制和深层逻辑。作者的叙事方式非常独特，他没有采用那种枯燥的理论堆砌，而是将复杂的概念融入到一系列引人入胜的案例分析中。特别是关于[一个具体的、读者可能感兴趣的知识点]的讲解，简直是教科书级别的精准和透彻。我记得有一次我卡在一个瓶颈上很久，尝试了各种方法都收效甚微，直到读到书中的某个章节，茅塞顿开，立刻找到了突破口。这本书的价值不仅仅在于提供了“怎么做”的方法，更重要的是它教会了我“为什么”要这样做，这种底层逻辑的构建，才是真正让人受益匪浅的地方。它不仅仅是一本工具书，更像是一位资深导师在耳边低语，指引方向，让人在迷雾中看清前路。书中的图表和数据支持也做得非常到位，不是那种随意的插图，而是经过精心设计和标注，极大地增强了信息的直观性和可信度。我强烈推荐给任何想要在该领域寻求突破和深层理解的人士。

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