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出版者:中国铁道出版社

作者:曾昊

出品人:

页数:248

译者:

出版时间:2004-10

价格:22.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787113057916

丛书系列:

图书标签:

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《数字时代的数据挖掘与商业智能实践》 面向信息爆炸时代的决策赋能 在当前信息洪流席卷全球的数字化浪潮中，数据已不再仅仅是记录，而是驱动现代商业运作和战略决策的核心资产。本书《数字时代的数据挖掘与商业智能实践》正是在这一背景下应运而生，旨在为渴望将海量数据转化为洞察力、进而实现业务优化的专业人士、分析师和高级管理人员提供一套系统、前沿且高度实用的操作指南。 本书的核心目标是构建一座坚实的桥梁，连接晦涩难懂的统计理论与复杂的数据处理技术，与企业实际运营中的具体问题和商业目标。我们摒弃了繁琐的数学推导，将重点聚焦于“如何应用”，确保读者能够快速掌握并落地数据挖掘和商业智能（BI）的完整生命周期。 内容深度与结构设计：构建端到端的解决方案 全书内容结构精心设计，由浅入深，涵盖了从数据准备到模型部署与监控的全过程，确保了知识体系的完整性和实战性。 第一部分：数据智能的战略基石 本部分首先奠定了数据思维和商业智能的宏观框架。 1. 数据驱动的战略转型： 探讨了在工业4.0和数字化转型背景下，企业如何确立数据战略，识别高价值的“数据资产”，并将其与核心业务目标（如客户获取、运营效率提升、风险控制）进行精确对齐。 2. 商业智能架构解析： 详细介绍了现代BI体系的组成要素，包括数据仓库（DW）、数据湖（Data Lake）和数据中台的概念、设计原则及技术选型考量。我们重点讨论了云原生BI架构的优势与实施挑战。 3. 数据治理与质量保障： 数据质量是模型准确性的前提。本章深入讲解了元数据管理、数据血缘追踪、主数据管理（MDM）以及合规性（如GDPR、CCPA等）要求在BI项目中的落地实践，强调了数据治理在维持长期分析价值中的关键作用。 第二部分：核心数据挖掘技术与算法实践 这是本书的技术核心，旨在教授读者掌握当前业界主流的数据挖掘工具和方法论，重点强调实战代码实现与业务场景映射。 1. 数据预处理的艺术： 强调数据清洗、缺失值处理、异常值检测和特征工程的“80/20法则”。通过真实案例，演示如何利用Python（Pandas/NumPy）进行高效的数据转换和特征构造，为复杂模型打下坚实基础。 2. 经典预测模型精讲与应用： 详述了回归分析（线性、逻辑）和分类算法（决策树、随机森林、梯度提升机XGBoost/LightGBM）的原理、参数调优技巧，以及它们在客户流失预测、信用评分和市场趋势预判中的应用。 3. 非监督学习与模式发现： 深入探讨聚类分析（K-Means, DBSCAN）在客户分群、市场细分中的应用。同时，讲解关联规则挖掘（Apriori, FP-Growth）在购物篮分析和产品推荐系统中的商业价值。 4. 深度学习在结构化数据中的拓展（聚焦应用）： 简要介绍如何将简单的神经网络结构应用于解决传统机器学习难以处理的复杂序列或高维稀疏数据问题，重点在于展示应用场景而非纯理论推导。 第三部分：商业智能的可视化与洞察交付 高效的分析必须通过直观的界面进行有效沟通。本部分关注如何将冰冷的数据转化为富有启发性的商业故事。 1. 数据可视化设计原则与工具应用： 探讨叙事性可视化（Storytelling with Data）的黄金法则，以及如何根据不同的分析目的（比较、分布、构成、关系）选择最恰当的图表类型。全面覆盖主流BI工具（如Tableau, Power BI）的Dashboard设计、交互逻辑构建与性能优化。 2. 构建交互式报告与仪表盘： 实践指导读者设计多层级、可钻取的KPI仪表盘，确保决策者能从宏观概览迅速下钻到具体的操作细节，实现“一线通”的监控能力。 3. 地理空间数据分析（Geo-Analytics）： 介绍如何集成和分析地理位置数据，利用热力图、空间关联分析等技术，优化选址策略、物流路径规划和区域营销活动。 第四部分：模型部署、监控与商业落地 分析成果必须投入实际运营才能产生价值。本部分聚焦于如何实现从“模型”到“生产系统”的跨越。 1. 模型部署与M LOps基础： 讲解如何将训练好的模型封装为API服务（如使用Flask/Streamlit），并进行A/B测试。介绍持续集成/持续部署（CI/CD）在维护分析模型更新中的作用。 2. 模型性能监控与漂移检测： 强调“模型不是一劳永逸的”。详细介绍如何建立模型监控机制，追踪关键性能指标（如准确率、召回率）的实时变化，并预警“数据漂移”或“概念漂移”的发生，确保决策时效性。 3. 嵌入式分析与用户体验： 讨论如何将分析结果和预测能力直接嵌入到业务应用系统（如CRM、ERP）中，实现“零摩擦”的智能辅助决策，而非要求用户跳转到独立的分析平台。 本书的独特优势： 侧重实践导向： 每章均配备了详细的实战案例和配套的开源代码片段，读者可边学边做，即时检验学习效果。 技术栈现代性： 内容紧跟业界最新发展，重点关注Python生态系统（Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch的特定应用）以及主流的云端BI工具链。 面向业务价值： 不仅教授“如何计算”，更侧重于“如何解释”和“如何带来收益”，确保技术投入能够转化为可量化的商业成果。 本书适合所有希望在数据驱动的竞争环境中提升分析能力和决策效率的商业分析师、数据科学家、IT项目经理以及渴望理解技术如何重塑其业务流程的高级管理者。掌握本书内容，即是掌握了通往下一代商业智能的钥匙。

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