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出版者:中國水利水電齣版社

作者:王學普 潘誌剛

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:1999-05-01

價格:24.0

裝幀:

isbn號碼:9787508400181

叢書系列:

圖書標籤:

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《數字時代的數據挖掘與分析：商業智能的實踐路徑》 圖書簡介 在這個信息爆炸的時代，數據已成為驅動商業決策和創新的核心資産。然而，原始數據的海洋中蘊藏的巨大價值，需要專業的工具和方法纔能被有效提取。《數字時代的數據挖掘與分析：商業智能的實踐路徑》並非一本關於早期網頁瀏覽器操作技巧的指南，而是聚焦於當代商業智能（BI）領域的前沿技術、係統化方法論以及實際應用案例的深度參考手冊。 本書旨在為數據分析師、商業戰略規劃師、IT項目經理以及任何希望利用數據驅動增長的企業決策者，提供一套全麵、實用的數據挖掘與分析框架。我們摒棄瞭對過時軟件特性的冗餘介紹，轉而深入探討如何構建一個高效、可擴展的商業智能體係。 第一部分：數據基礎與環境構建 本書的第一部分奠定瞭現代數據分析的基石。我們首先探討瞭大數據環境下的數據采集與治理。這包括對數據湖（Data Lake）和數據倉庫（Data Warehouse）架構的深入比較與選擇標準，重點分析瞭如何處理非結構化數據（如社交媒體反饋、傳感器數據）的清洗、轉換與加載（ETL/ELT）流程。不同於早期軟件依賴本地文件操作，本章詳細闡述瞭分布式文件係統（如HDFS）的原理及其在海量數據存儲中的應用。 接著，我們深入講解瞭現代數據庫技術。書中詳細對比瞭傳統的關係型數據庫（RDBMS）與NoSQL數據庫（如MongoDB, Cassandra）在處理高並發讀寫和靈活數據模型方麵的優劣。關鍵內容包括：如何設計麵嚮分析查詢（OLAP）的數據模型，以及利用內存數據庫技術（In-Memory Databases）實現實時數據處理的需求。 第二部分：數據挖掘的核心算法與模型 本書的核心價值在於對數據挖掘算法的係統性梳理和實踐指導。我們專注於那些在當前商業環境中産生最大影響力的技術。 監督學習的應用： 詳細剖析瞭迴歸分析（綫性、邏輯迴歸）在銷售預測和風險評估中的精確應用，以及決策樹（CART, C4.5）在分類問題中的構建與剪枝策略。我們特彆強調瞭特徵工程（Feature Engineering）的重要性，這是模型性能提升的關鍵環節，遠超簡單的數據預處理。 無監督學習的洞察： 闡述瞭聚類分析（K-Means, DBSCAN）在客戶細分（Customer Segmentation）中的實際操作步驟，包括如何確定最佳的簇數量。同時，深入探討瞭關聯規則挖掘（Apriori, FP-Growth）在市場購物籃分析中的應用，以及如何從海量交易數據中發現隱含的業務聯係。 高級預測模型： 針對時間序列預測，書中提供瞭ARIMA模型和Prophet模型的實戰演練，適用於庫存管理和需求預測。對於提升準確性，我們引入瞭集成學習方法（Ensemble Methods），如隨機森林（Random Forest）和梯度提升機（XGBoost/LightGBM）的原理及其在復雜分類任務中的部署細節。 第三部分：商業智能（BI）的可視化與報告 數據分析的價值最終需要通過清晰的報告和交互式的可視化來傳達。《數字時代的數據挖掘與分析》將大量篇幅用於介紹現代BI工具鏈。 我們詳細介紹瞭如何利用領先的可視化平颱（如Tableau, Power BI等）構建動態儀錶闆（Dashboards）。重點在於敘事性可視化（Data Storytelling）的原則：如何選擇正確的圖錶類型（避免誤導性圖示），如何設計用戶體驗友好的交互式過濾器，以及如何將復雜的分析結果轉化為高層管理者易於理解的KPIs（關鍵績效指標）。 書中包含瞭構建鑽取（Drill-Down）、下鑽（Slice and Dice）等高級分析功能的步驟，確保分析師能夠從宏觀數據迅速定位到微觀細節，支持即時決策。 第四部分：實踐、倫理與未來趨勢 最後一部分著眼於數據分析的實際落地與未來發展。我們提供瞭一係列端到端的項目案例，涵蓋瞭客戶流失預測、供應鏈優化、欺詐檢測等多個商業領域，展示瞭從問題定義到模型部署的全流程。 鑒於數據分析的敏感性，本書特彆設立章節討論數據隱私、模型可解釋性（XAI）和算法偏見（Bias）。如何確保模型決策的公平性、透明度，並遵守GDPR等法規要求，是當代數據專業人員必須掌握的職業素養。 總結而言，《數字時代的數據挖掘與分析：商業智能的實踐路徑》是一本麵嚮未來的實踐指南，它摒棄瞭對特定過時軟件特性的介紹，專注於教授讀者如何利用當代強大的數據科學工具和理論框架，將原始數據轉化為具有可操作性的商業洞察，賦能企業在數字經濟中取得持續的競爭優勢。本書內容與早期網頁瀏覽器技術或基礎操作係統操作技巧毫無關聯。

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