具体描述
An introduction to statistical data mining, Data Analysis and Data Mining is both textbook and professional resource. Assuming only a basic knowledge of statistical reasoning, it presents core concepts in data mining and exploratory statistical models to students and professional statisticians-both those working in communications and those working in a technological or scientific capacity-who have a limited knowledge of data mining. This book presents key statistical concepts by way of case studies, giving readers the benefit of learning from real problems and real data. Aided by a diverse range of statistical methods and techniques, readers will move from simple problems to complex problems. Through these case studies, authors Adelchi Azzalini and Bruno Scarpa explain exactly how statistical methods work; rather than relying on the "push the button" philosophy, they demonstrate how to use statistical tools to find the best solution to any given problem. Case studies feature current topics highly relevant to data mining, such web page traffic; the segmentation of customers; selection of customers for direct mail commercial campaigns; fraud detection; and measurements of customer satisfaction. Appropriate for both advanced undergraduate and graduate students, this much-needed book will fill a gap between higher level books, which emphasize technical explanations, and lower level books, which assume no prior knowledge and do not explain the methodology behind the statistical operations.
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用户评价
我是在一个高强度的项目周期内开始阅读这本《Data Analysis and Data Mining》的，坦白说，我当时非常焦虑，因为我们需要在短时间内从海量原始数据中提炼出关键洞察。这本书的结构安排简直是为我这种实战派量身定做的。它没有像很多学术著作那样，花大量篇幅讨论统计学的历史渊源，而是直奔主题，迅速进入到如何利用Python或R（书中似乎对主流工具的兼容性做得很好）来处理实际问题。我印象最深的是关于异常值检测的那一章，它不仅介绍了传统的IQR方法，还深入讲解了基于密度的聚类算法如何间接地用于识别离群点，这一点在处理金融欺诈数据时简直是立竿见影的实用技巧。更重要的是，它强调了结果的可解释性，这一点在向非技术背景的高管汇报时至关重要。每次我感觉快要被复杂模型绕晕时，回头看看书里对模型假设和局限性的剖析，就能立刻找回方向。它更像一位经验丰富的老前辈在旁边指导，而不是一本冷冰冰的教科书。
评分这本书的封面设计得相当吸引人，那种深沉的蓝色调配上银色的字体，立刻就给人一种专业而严谨的感觉。我是在一家独立书店偶然翻到它的，当时只是随便翻阅一下目录，但很快就被其内容的广度和深度所吸引。我本来是对数据分析略有涉猎的初学者，希望能找到一本能系统梳理基础知识，同时又能深入探讨高级技术的书籍。这本书显然就是朝着这个目标去的。它没有那种故作高深的理论堆砌，而是以一种非常务实的方式，从最基础的数据清洗、探索性分析（EDA）讲起，每一步都有详实的案例支撑。特别是关于特征工程的部分，作者似乎花了大心思去构建场景，让我们能真正理解为什么某些转换是必要的，而不是简单地照搬公式。读完前几章，我感觉自己对“数据驱动决策”的理解提升了一个档次，不再是停留在口号层面，而是真正掌握了背后的操作逻辑。这本书的排版也十分清晰，图表和代码块的区分得当，阅读起来非常流畅，让人有种想要一口气读完的冲动。
评分这本书的语言风格极其平实，读起来完全没有那种高高在上的学术腔调，反而有种邻家大哥手把手教你做事的亲切感。我记得有一次我被一个复杂的交叉验证问题卡住了好几天，感觉怎么调参结果都不理想。后来我翻到书中关于“模型泛化能力评估”的那一节，作者用一个非常生活化的比喻——“就像一个学生只背了考试范围内的题目，但一遇到变体题就不会做了”——瞬间点醒了我。他不仅展示了如何设置K折交叉验证，更重要的是解释了为什么我们需要它，以及当数据不平衡时该如何调整策略。这种“知其所以然”的讲解方式，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。对我这种非科班出身但又身处数据密集型行业的人来说，这本书提供的不仅仅是技术栈，更是一种系统性的解决问题的思维流程，非常值得推荐给那些希望快速上手但又不满足于肤浅教程的读者。
评分从收藏价值和未来参考的角度来看，这本书的厚度和内容密度都达到了一个非常高的水准。它不像那些针对特定软件版本更新而出的“速食”手册，其核心算法和统计学原理的阐述具有极强的跨时间性。即便是未来工具和库发生了翻天覆地的变化，只要数据分析和数据挖掘的底层逻辑不变，这本书的价值就不会衰减。我特别喜欢它在收尾部分对“数据伦理和隐私保护”的讨论，这是一个在当前大数据时代越来越被忽视但又至关重要的议题。作者没有将其作为附属章节草草了事，而是用相当的篇幅探讨了在模型训练和数据采集过程中必须遵守的边界和责任。这种对行业前瞻性和社会责任感的关怀，使得这本书的格局瞬间拔高，不再仅仅是一本技术指南，更像是一部行业从业者的行为准则导引。我打算把它放在办公桌最显眼的位置，作为我未来职业生涯中不断回溯和查阅的工具书。
评分说实话，我对数据挖掘领域的书籍一直抱有一种“看太多，用不着”的警惕心。很多书要么过度偏向理论，晦涩难懂，要么就是停留在简单的线性回归和决策树层面，对于深度学习和复杂网络分析等前沿技术避而不谈，或者只是蜻蜓点水。然而，这本书给我带来了惊喜。它在基础夯实之后，非常大胆地将笔墨投向了那些真正能产生商业价值的高级技术——比如如何构建有效的推荐系统，以及使用时间序列模型进行更精确的预测。我尤其欣赏作者在讨论模型选择时的那种辩证思维。他没有宣称某一种算法是“万能钥匙”，而是通过对比不同场景下KNN、SVM和梯度提升树（GBDT）的性能表现和计算成本，引导读者建立起根据实际约束条件选择最优工具的思维框架。这对于我们这些需要平衡性能、速度和资源消耗的团队来说，是无价的财富。
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