现代数据分析技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:立信会计出版社

作者:沈学桢 编

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:2005-1

价格:14.00元

装帧:

isbn号码:9787542913760

丛书系列:

图书标签:

• 数据分析
• 数据分析
• 数据挖掘
• 机器学习
• 统计分析
• Python
• R语言
• 数据可视化
• 商业分析
• 大数据
• 数据科学

《图谱驱动的知识发现与应用》 内容简介： 本书深入探讨了图谱技术在现代信息处理与知识管理领域的核心应用与前沿发展。它并非聚焦于数据分析的统计模型或编程实现，而是着力于如何通过构建、管理和应用知识图谱（Knowledge Graphs, KGs），将离散、异构的数据转化为结构化的、可推理的知识体系。全书旨在为研究人员、数据架构师以及希望从数据中提取深层语义关联的实践者提供一个全面而深入的蓝图。 第一部分：知识图谱的基础理论与构建 本部分首先界定了知识图谱的概念、历史演进及其在语义网中的地位。我们详细阐述了图谱的三元组结构（实体、关系、属性），并区分了描述性知识（如本体论）与事实性知识。 本体论与模式设计： 详细介绍了如何设计严谨的本体论（Ontology），这是构建高质量图谱的骨架。内容涵盖了RDFS（资源描述框架模式）和OWL（网络本体语言）的语法、语义以及它们在定义复杂约束条件和层次结构中的作用。我们通过实际案例展示了如何将现实世界的概念模型映射到形式化的本体结构中，确保知识表达的一致性和准确性。 实体识别与对齐： 知识的价值在于其准确的标识。本章聚焦于实体链接（Entity Linking）和实体对齐（Entity Alignment）的技术。讨论了基于文本特征、上下文信息和已有知识库的半监督和弱监督方法，用于识别文本中提及的实体并将其映射到图谱中的唯一标识符。特别强调了处理别名、歧义和跨语言实体对齐的挑战与解决方案。 关系抽取与知识融合： 知识图谱的核心驱动力是关系。本书系统梳理了从非结构化文本中自动抽取关系的方法，包括基于规则的模式匹配、基于机器学习的分类模型（如支持向量机、条件随机场）以及近年来兴起的基于深度学习的序列标注和注意力机制模型。随后，重点讲解了知识融合（Knowledge Fusion）的策略，如何将来自不同源头、格式不一的知识片段，通过冲突检测、事实去冗余和概率推理，整合到统一的图谱框架中。 第二部分：图谱的存储、查询与优化 构建好的图谱需要高效的存储和检索机制。本部分深入探讨了图数据库的选择、性能优化以及标准查询语言的应用。 图数据库技术选型： 详细比较了主流的图数据库模型，如属性图模型（Property Graph Model，如Neo4j、JanusGraph）和RDF三元组存储（Triple Stores，如Virtuoso、GraphDB）。讨论了它们在事务处理、扩展性（Scalability）和查询复杂性方面的优劣，指导读者根据具体应用场景进行技术选型。 图查询语言精通： 重点讲解了Cypher（用于属性图）和SPARQL（用于RDF图）的复杂查询技巧。内容不仅限于基础的模式匹配，更深入到路径发现、子图匹配、聚合操作以及如何利用查询优化器来加速复杂的多跳查询性能。 图谱的质量管理与维护： 知识是动态变化的。本章阐述了如何建立持续的图谱质量监控流程，包括数据完整性检查、循环依赖检测以及时效性更新机制。讨论了如何利用本体约束进行自动验证和修复错误数据。 第三部分：高级图分析与知识推理 知识图谱的真正力量在于其推理和发现能力。本部分聚焦于如何从图结构中挖掘出隐藏的知识和洞察。 知识推理机制： 系统介绍了基于规则的推理（如一阶逻辑、描述逻辑）和基于嵌入的学习推理。特别详细阐述了知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding, KGE）技术，包括基于距离的（如TransE, TransH）和基于语义匹配的（如DistMult, ComplEx）模型，以及它们在预测缺失链接和实体分类中的应用。 图神经网络（GNNs）的应用： 这是一个前沿领域。我们详细剖析了图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）等模型如何将图结构信息有效地融入到深度学习模型中。重点展示了GNNs在复杂关系分类、节点属性预测以及异构图数据分析中的突破性进展。 因果关系发现与解释性： 超越简单的关联性，本章探讨了如何利用图结构和时间序列数据来探索潜在的因果关系。同时，强调了推理过程的可解释性（Explainability），即如何追踪和展示图谱推理路径，确保模型的决策过程透明可信。 第四部分：图谱的实际应用与行业实践 本部分将理论与工程实践相结合，展示了知识图谱在多个关键行业的落地案例。 企业级知识中台构建： 讲解了如何将分散的企业数据（如文档、数据库记录、API数据）整合为一个统一的、可供全组织共享的知识图谱中台，支持智能客服、合规审计和供应商风险评估等业务场景。 推荐系统与个性化服务： 阐述了知识图谱如何丰富传统推荐算法。通过引入实体间的语义关系（如“喜欢某电影的用户也可能喜欢该电影的导演的另一部作品”），显著提升了推荐的准确性、多样性和可解释性。 生物医学与金融风险管理： 提供了在特定垂直领域（如药物靶点发现、疾病关联分析）和金融领域（如反洗钱、企业股权穿透分析）中，知识图谱如何构建复杂网络模型并支持高精度决策的深度案例分析。 全书结构严谨，理论阐述详实，兼具学术深度与工程实用性，是理解和掌握现代知识图谱技术体系的必备参考书。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

如果说其他技术书籍关注的是“怎么做”，那么《数据伦理与合规实战指南》这本书关注的则是“为什么这样做，以及这样做的后果”。在当前数据隐私保护法规日益严格的大背景下，这本书的出现显得极其及时和重要。它完全跳脱了纯粹的技术讨论，转而深入探讨了数据收集、存储和使用的道德责任。书中对于“算法偏见”的剖析极为深刻，它通过现实案例展示了，如果训练数据本身带有历史性的歧视，那么自动化决策系统如何会加剧这种不公。作者不仅列举了GDPR、CCPA等国际法规的要点，更重要的是，提供了一套如何在企业内部建立“数据伦理审查委员会”的实操流程。这本书对我最大的触动是，它让我从一个仅仅追求分析效率的工程师，转变成了一个更加负责任的数据公民，确保我们的分析成果在追求商业价值的同时，也能维护社会公平和个人权益。

评分☆☆☆☆☆

这本《大数据时代的洞察力》简直是为我这种对海量数据感到头晕目眩的人量身定做的指南。它没有堆砌那些高深的数学公式，而是用非常生动、贴近实际业务的案例，把“数据驱动决策”这个概念真正地讲透了。我印象最深的是书中关于“异常值检测”那一部分，作者没有简单地介绍算法，而是深入分析了为什么在金融风控和医疗诊断中，如何区分一个真正的异常和一个有价值的信号，这比我之前读过的任何一本技术书籍都要实用得多。书里的图表设计也相当出色，复杂的流程图被分解得井井有条，即便是初次接触数据分析概念的读者，也能轻松跟上思路。特别值得称赞的是，它强调了数据治理的重要性，指出没有干净的数据，再先进的分析模型也只是空中楼阁。我感觉这本书不仅仅是教我如何操作工具，更是帮我建立了一套审视和利用数据的底层思维框架。读完之后，我立刻尝试用书里提到的那些定性分析和定量分析相结合的方法，去重新审视了我手头上一个困扰已久的营销活动数据，效果立竿见影。

评分☆☆☆☆☆

《洞察的艺术：可视化与人脑的交互》这本书，就像是给我的视觉神经带来了一场清新的洗礼。我之前总觉得数据可视化就是把柱状图和饼图做得好看点，但这本书彻底揭示了其中隐藏的认知科学原理。作者花了大量的篇幅讲解了我们的大脑是如何处理视觉信息的，比如“颜色对比度对用户注意力的引导作用”、“图形的嵌套结构对复杂关系展示的优势”等等。这使得书中的每一个可视化案例都不仅仅是“美观”，而是具有强烈的“目的性”。它甚至探讨了不同文化背景下对某些颜色和形状的解读差异，这种全球化视角在如今的跨国业务中显得尤为重要。我尝试着按照书中的建议，重新设计了我部门周报中的关键指标仪表板，结果发现团队成员对核心业务的理解速度和一致性显著提高了。这本书的价值在于，它让我们意识到，数据可视化是连接冰冷数据与温暖人心的桥梁，而不是简单的图表生成器。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我原本对市面上那些“速成”式的分析书籍持保留态度，但《数据炼金术：从原始信息到商业价值》彻底颠覆了我的看法。这本书的独特之处在于，它不拘泥于特定软件或编程语言，而是将焦点完全放在了“商业语境”的转换上。作者的笔触极其老练，他将数据分析的过程比喻成一次精密的“炼金术”，从收集到清洗，再到建模和可视化，每一步都有其深层的哲学思考。比如，书中对于“相关性与因果性”的探讨，简直是教科书级别的论述，它用多个商业失败案例警示读者，切勿轻易将观察到的相关性等同于商业上的必然因果。我特别喜欢它对于“叙事化报告”的强调，好的分析不是一堆数字的堆砌，而是一个引人入胜的故事，这本书提供了大量结构化的模板和技巧，指导读者如何用数据讲好品牌故事或产品迭代故事。对于那些想从数据分析师岗位晋升到数据战略或业务负责人的人来说，这本书提供的思维升级比任何技术更新都要宝贵。

评分☆☆☆☆☆

我不得不承认，《预测的边界：机器学习在非结构化数据中的应用》这本书的阅读体验是充满挑战和激情的。它没有回避现代数据分析中最前沿、最晦涩的领域——即处理文本、图像和时间序列数据。这本书的结构非常严谨，从基础的自然语言处理（NLP）中的词向量构建，到复杂的深度学习模型在图像识别中的应用，循序渐进地搭建起一个完整的知识体系。我尤其欣赏作者对于模型“可解释性”（XAI）的坚持，在介绍那些看似“黑箱”的复杂模型时，作者总是会穿插讲解如何运用LIME或SHAP等工具来打开黑箱，确保分析结果不仅准确，而且能被业务专家信服。虽然有些章节需要反复研读才能完全吸收，但这种深度带来的知识沉淀是无与伦比的。它为我打开了通往AI驱动决策的大门，让我明白如何更科学地处理那些传统统计学难以应对的“软数据”。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆