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出版者:高等教育出版社

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出版时间:1900-01-01

价格:12.60

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isbn号码:9787040046441

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《数据挖掘与商业智能应用实战》 作者： 王志强 出版社： 机械工业出版社 出版日期： 2023年10月 内容简介 本书聚焦于当今商业决策的核心驱动力——数据分析与挖掘技术，旨在为读者提供一套从理论基础到实际应用的全景式、实战化的指南。在信息爆炸的时代，如何从海量、异构的数据中提取出具有商业价值的洞察，并将其转化为可执行的战略，是每一个现代企业面临的关键挑战。《数据挖掘与商业智能应用实战》正是为解决这一挑战而精心编写的专业著作。 本书的结构设计充分考虑了不同背景读者的需求，从数据科学的基础概念入手，逐步深入到复杂的建模技术和实际的商业部署。全书内容严谨、案例丰富、技术前沿，力求做到理论与实践的完美结合。 --- 第一部分：数据科学与商业智能基础构架 (Foundation & Architecture) 本部分为后续深入分析奠定坚实的理论和技术基础。 第一章：数字化转型与商业智能 (BI) 的战略地位 本章首先阐述了当前全球商业环境的数字化趋势，分析了数据如何成为新的生产要素。重点探讨了商业智能（BI）在企业决策流程中的作用，区分了描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析这四个层次。我们详细解析了构建一个有效企业级数据架构所需的关键组件，包括数据源集成、数据仓库（Data Warehouse, DWH）设计范式（如星型模型和雪花模型）以及数据湖（Data Lake）的应用场景。此外，本章还讨论了数据治理（Data Governance）的重要性，包括数据质量管理、元数据管理和数据安全策略，强调合规性是所有数据应用的前提。 第二章：数据预处理：从原始数据到可用特征 数据质量直接决定了分析结果的可靠性。本章将数据预处理阶段视为整个数据挖掘流程中最耗时、也最关键的一环。内容涵盖了数据采集与清洗的常用技术，包括缺失值处理（插补方法：均值、中位数、回归预测、多重插补）、异常值检测与处理（基于统计学方法和箱线图分析）。我们详细介绍了数据转换技术，如标准化（Standardization）和归一化（Normalization），并深入讲解了特征工程（Feature Engineering）的核心理念——如何通过领域知识和算法要求，将原始变量转化为具有更高区分度的特征。对于文本和时间序列数据，本章提供了专门的数据准备流程。 第三章：核心统计学与概率模型回顾 数据挖掘的底层逻辑依赖于稳健的统计学基础。本章回顾了读者必须掌握的统计学知识，包括描述性统计量（均值、方差、偏度、峰度）、推论统计学的基本原理（假设检验、P值、置信区间）。重点阐述了回归分析（线性回归、逻辑回归）作为基础预测模型时的统计学假设和诊断方法（如多重共线性检验VIF）。同时，我们引入了概率论在数据分类中的应用，为后续的贝叶斯方法打下基础。 --- 第二部分：数据挖掘核心算法与模型构建 (Core Mining Algorithms) 本部分是本书的技术核心，系统介绍当前主流和新兴的数据挖掘算法，并结合实际案例进行模型构建和评估。 第四章：监督学习：分类与回归的实战 本章深入讲解了如何使用监督学习算法解决预测性问题。分类方面，我们详细剖析了决策树（CART, C4.5）的构建过程、剪枝策略，以及如何通过随机森林（Random Forest）和梯度提升机（GBM/XGBoost）解决过拟合问题，提升预测精度。回归方面，除了基础线性回归，本章重点介绍了岭回归（Ridge）和Lasso回归在处理高维数据和特征选择中的优势。每个算法都配有Python（Scikit-learn库）的代码示例和商业应用场景解析（如客户流失预测、房价预测）。 第五章：无监督学习：聚类与关联规则挖掘 本章关注于从非结构化数据中发现隐藏的结构和模式。聚类分析部分，详细对比了K-均值（K-Means）、DBSCAN（基于密度的聚类）和层次聚类（Hierarchical Clustering）的适用条件和评估指标（轮廓系数）。关联规则挖掘则着重于购物篮分析（Market Basket Analysis），讲解Apriori算法和FP-Growth算法，以及如何利用支持度、置信度和提升度来评估规则的有效性，这对零售业的货架布局和交叉销售策略至关重要。 第六章：高级模型与深度学习入门 为了应对更复杂的非线性问题，本章引入了先进的建模技术。重点介绍了支持向量机（SVM）在高维空间中的分类原理，以及神经网络（Neural Networks）的基本结构——感知机、激活函数和反向传播算法。此外，鉴于深度学习的兴起，本章提供了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在特定数据类型（如图像特征提取和序列数据分析）中的初步应用介绍，旨在帮助读者了解其在商业智能中的潜力边界。 --- 第三部分：模型评估、优化与商业部署 (Evaluation & Deployment) 再强大的模型也需要经过严格的检验并成功部署才能产生价值。本部分关注模型投入实际应用的“最后一公里”。 第七章：模型性能评估与交叉验证 本章强调了选择恰当评估指标的重要性。对于分类问题，我们不仅讨论了准确率，更侧重于混淆矩阵、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数以及ROC曲线和AUC值的解读。对于回归问题，讨论了均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）。详细讲解了交叉验证（Cross-Validation）的各种形式（K折、留一法）如何确保模型的泛化能力，避免过拟合带来的“虚假繁荣”。 第八章：模型可解释性（XAI）与决策支持 在金融、医疗等高风险领域，模型的“黑箱”特性是部署的主要障碍。本章专门探讨了模型可解释性（Explainable AI, XAI）的方法论。我们将介绍LIME（局部可解释模型无关解释）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）等工具，展示如何解释单个预测结果的驱动因素，帮助业务人员建立对模型决策的信任，并满足监管要求。 第九章：数据可视化与交互式仪表盘构建 数据分析的最终价值体现于有效的沟通。本章将数据分析结果转化为直观、交互式的商业洞察。内容涵盖了数据可视化的原则（如何避免误导性图表），以及使用主流BI工具（如Tableau或Power BI）构建动态仪表盘的实战技巧。重点讲解了如何设计关键绩效指标（KPI）面板，实现数据的钻取（Drill-down）和切片（Slice & Dice）功能，确保决策者能够实时监控业务健康状况。 第十章：大数据生态与模型部署流程 本章将数据挖掘技术置于现代大数据基础设施中进行讨论。介绍了Hadoop生态系统中的关键组件（HDFS, MapReduce）和流式处理框架（如Spark Streaming）在数据准备和模型训练中的角色。最后，详细阐述了模型部署（Deployment）的生命周期管理（MLOps概念的初步引入），包括模型版本控制、API封装、实时/批处理预测服务的搭建，以及模型在实际业务运行中的性能监控与漂移检测（Model Drift Detection），确保分析价值的持续性。 --- 目标读者 本书适用于：计算机科学、信息管理、统计学、经济学等相关专业的本科高年级学生和研究生；希望系统学习数据挖掘技术并将其应用于工作实践的数据分析师、商业智能工程师、IT咨询顾问，以及寻求向数据驱动型决策转型的企业中高层管理者。阅读本书，读者将掌握从原始数据到可操作商业洞察的完整技术栈。

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这本书的深度和广度都超出了我的预期，它不像市面上很多公关入门书那样只停留在“如何发稿”的层面，而是真正深入到了战略思维的构建。我过去总觉得公关就是做宣传，但读了这本书后，我才明白，公关的本质是企业与社会环境之间建立互信、维护声誉的长期工程。书中对企业社会责任（CSR）与战略公关的结合分析得尤为精辟。它不是简单地罗列CSR项目，而是探讨了如何将企业的核心价值观与社会需求深度融合，从而实现品牌价值的内生性增长，这才是高级公关的境界。其中有一段关于“叙事权”的探讨，让我醍醐灌顶，它强调了在信息碎片化的时代，谁掌握了主导的叙事逻辑，谁就掌握了话语权，这对于我们现在面对的复杂舆论环境来说，简直是救命稻草。作者的文笔有一种沉稳的力量感，像是经验丰富的老前辈在耳边谆谆教诲，没有丝毫浮夸，全是干货。它强迫你去思考“为什么”而不是仅仅满足于“怎么做”，极大地拓宽了我对这个行业的认知边界，感觉像是从一个战术执行者，逐步向战略规划师转变。

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坦白说，我一开始对这类基础读物抱有一定的怀疑态度，觉得可能都是些过时的、老生常谈的内容。但这本书成功地颠覆了我的看法。它最大的亮点在于其强大的“结构化思维”引导能力。它不是堆砌知识点，而是提供了一套系统的分析框架，让你能够将任何一个公关挑战，都纳入到这个框架中进行解构和重组。比如，在处理跨文化沟通的案例分析中，作者并没有提供一套通用的模板，而是深入剖析了不同文化背景下，公众对“透明度”和“权威性”的解读差异，并据此提出了调整沟通策略的具体建议。这种细腻的洞察力，远非一般教材所能企及。我特别欣赏其中对“非正式沟通网络”作用的强调，它提醒我们，在正式的新闻发布会之外，那些幕后的、非正式的交流往往更能决定一个事件的走向。这本书的行文节奏感很强，读起来毫不拖沓，每一个章节的过渡都自然流畅，仿佛是在跟随作者进行一次精心设计的思维漫步，让你在不知不觉中吸收了大量高阶的思维模型。

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对于任何希望深入理解现代传播生态系统的专业人士来说，这本书都提供了一个极为扎实的基础平台。我最欣赏的是，它并没有沉溺于对过往经典理论的复述，而是大胆地将新兴媒体环境下的挑战纳入了核心讨论范畴。例如，关于意见领袖（KOL）管理与传统媒体关系的平衡策略，这本书给出了非常前瞻性的分析，指出了在算法推荐主导的今天，如何构建“去中心化”的传播网络以增强信息触达的有效性。作者的笔触极具穿透力，尤其是在阐述“信任的衰减与重建”这一主题时，他没有提供简单的捷径，而是回归到了传播伦理的基石，强调了真实性和持续性的不可替代性。读这本书的过程，就像是在进行一次关于传播本质的哲学思辨，它不断地挑战你固有的认知习惯。它的结构设计也非常巧妙，从宏观环境到微观操作层层递进，确保读者在掌握了战略地图后，也能清楚地知道每个操作步骤的意义所在，是一本兼具理论深度和实战指导价值的典范之作。

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我是一名资深的市场营销人员，之前觉得公关和市场是两个相对独立的部分，但这本书让我清晰地看到了两者之间密不可分的联系，以及公关如何成为市场营销战略的“定海神针”。书中关于品牌定位与公众感知一致性的论述，尤其深刻。它强调了，再好的市场活动，如果其背后的企业行为与公众的期待存在偏差，最终都难以形成持久的品牌资产。我非常喜欢它对“声誉资本”的量化探讨，虽然公关的效果很难直接用金钱衡量，但作者提供了一系列间接的评估指标和历史数据佐证，使得声誉管理不再是虚无缥缈的概念，而是可以纳入到企业整体风险评估体系中的重要一环。书中的语言风格非常理性且富有数据支撑，不像某些公关书籍那样偏重于感性的修辞，而是用一种接近商业分析报告的严谨态度来阐述问题，这对于我这种习惯于用数据说话的人来说，简直是福音。它提供了一种全新的视角，让我能够从“销售转化”的狭窄视野中跳脱出来，看到企业长期价值的守护者——公关部门的真正威力。

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这本书简直是为我这种职场新人量身定做的，我刚踏入这个行业时，面对那些复杂的沟通场景和各种突发事件，心里总是没底。拿到这本《公共关系基础知识》后，我仿佛找到了一个可靠的向导。它没有那种高高在上的理论说教，而是用大量贴近实际的案例，把公关的底层逻辑讲得清清楚楚。比如，书里详细分析了危机公关的“黄金24小时”法则，不仅告诉你做什么，更告诉你背后的原因——为什么在这个时间点必须快速反应，以及如何构建一个有效的内部上报和外部应对机制。我印象最深的是关于利益相关者分析的那一章，它把我以前那种笼统的“搞好和大家的关系”的想法，具体化成了可操作的矩阵图谱，让我能清晰地分辨出哪些是关键影响者，哪些是需要重点维护的群体。书里的语言风格非常务实，不像有些教科书那样晦涩难懂，读起来很流畅，读完后我立刻就能在日常工作中找到对应的应用点，感觉自己的专业度瞬间提升了好几个台阶。尤其是在处理媒体关系方面，书里提供了一套非常细致的媒体接触SOP（标准操作流程），从如何撰写有效的新闻通稿到如何进行一次成功的媒体拜访，都给出了实操性的建议，这对于一个新人来说，价值是无可估量的。

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