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出版者:电子工业

作者:张红兵

出品人:

页数:603

译者:

出版时间:2007-2

价格:59.00元

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isbn号码:9787121036743

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《数据挖掘实战指南》 本书面向所有希望深入理解和运用现代数据挖掘技术的专业人士、研究人员和高级学生。它并非一本基础统计学入门读物，也不是针对特定软件（如SPSS）的详尽操作手册，而是一本侧重于理论深度、方法论选择以及复杂项目实施的实战参考书。 本书旨在填补理论知识与实际商业/科研数据挑战之间的鸿沟，提供一套完整的、可落地的流程框架，帮助读者从原始数据中提取出真正具有商业价值或科学洞察的知识。 --- 第一部分：数据挖掘的宏观视野与项目生命周期（The Landscape and Lifecycle） 本部分为数据挖掘项目建立起坚实的战略基础，强调技术选择必须服务于业务目标。 第一章：数据驱动决策的战略定位 数据挖掘在企业级决策中的角色： 探讨数据挖掘如何从辅助工具演变为核心竞争力。区分描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析的边界与应用场景。 项目启动与目标界定（The Crisp-DM/ASUM-DM 框架的实战应用）： 详细剖析数据挖掘项目从业务理解（Business Understanding）到数据理解（Data Understanding）的关键转化步骤。重点在于如何将模糊的业务问题（例如“如何提高客户忠诚度？”）转化为可量化、可建模的预测任务（例如“预测未来六个月内流失概率大于80%的用户群体”）。 成功指标的量化与校准： 如何定义、选择和追踪项目的成功指标（Metrics of Success）。深入讨论准确率（Accuracy）、召回率（Recall）、精确率（Precision）、F1-Score、ROC曲线下面积（AUC）在不同业务场景（如欺诈检测 vs. 推荐系统）下的权重分配和解释。 第二章：数据准备的艺术与科学（The Unseen 80%） 异构数据源的整合挑战： 针对来自数据库、日志文件、API和非结构化文本数据的集成策略。讨论数据仓库（DW）与数据湖（Data Lake）架构对后续挖掘工作的影响。 深度数据清洗与异常处理： 区别于简单的缺失值填充，本章侧重于识别复杂数据模式下的异常（Outliers）——如时间序列中的尖峰、高维空间中的簇外点。探讨基于模型（如孤立森林、局部离群因子LOF）的异常检测方法，而非仅仅依赖于统计学三西格玛原则。 特征工程的创造性： 这是区分优秀模型和普通模型的关键。详细介绍如何从原始数据中构建高阶特征，包括： 时间序列特征提取（滞后项、滑动窗口统计量）。 类别变量的复杂编码（Target Encoding、Feature Hashing）。 基于领域知识的交互特征的构建逻辑。 数据降维的必要性与陷阱： 深入探讨主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）以及非线性降维技术（如t-SNE、UMAP）的应用场景，并警示过度降维可能导致的“信息损失陷阱”。 --- 第二部分：核心建模范式与高级算法解析（Core Paradigms and Advanced Algorithms） 本部分聚焦于当前数据挖掘领域最主流和最前沿的算法家族，强调其背后的数学原理和适用边界，而非简单的参数调优。 第三章：监督学习的深度优化 提升树模型（Gradient Boosting Machines - GBMs）： 深入解析XGBoost、LightGBM和CatBoost的核心区别。重点分析它们如何通过精细的正则化（如子采样、列块存储）和损失函数优化来提升性能和训练速度。提供构建鲁棒集成模型的策略。 支撑向量机（SVM）的高维优化： 探讨核函数（Kernel Trick）的理论基础及其在小样本、高维数据中的应用。讨论如何选择合适的核函数并处理大规模数据集下的计算复杂度问题。 神经网络与深度学习的桥接： 介绍多层感知机（MLP）在结构化数据挖掘中的应用定位。讨论何时选择传统机器学习模型，何时需要转向全连接网络结构，避免不必要的“模型过度设计”。 第四章：无监督学习与模式发现 聚类分析的辨析： 不仅介绍K-Means，更侧重于基于密度的DBSCAN和层次聚类（Hierarchical Clustering）在识别任意形状簇和确定最优簇数（如轮廓系数Silhouette Score）上的优势。 关联规则挖掘的高效实现： 深入探讨Apriori和FP-Growth算法，重点在于如何管理“支持度（Support）”和“置信度（Confidence）”的权衡，以及如何利用复杂规则（如时间序关联）来发现更深层次的行为模式。 降维算法的深入比较： 对比线性（PCA）与非线性（Isomap、LLE）降维方法的适用性，特别是在处理具有内在流形结构的高维生物信息或图像特征数据时的表现。 第五章：时间序列预测与生存分析 高级时间序列建模： 涵盖ARIMA模型的扩展（SARIMA、ARIMAX）以及状态空间模型的应用。侧重于如何处理季节性、趋势性以及外部回归变量（Exogenous Variables）对预测的干扰。 动态贝叶斯网络与隐马尔可夫模型（HMM）： 用于捕捉序列数据的依赖关系和潜在状态转换，特别适用于金融市场状态监测或用户行为路径分析。 生存分析（Survival Analysis）的应用： 介绍Kaplan-Meier估计和Cox比例风险模型。该技术是客户生命周期价值（CLV）预测、设备故障预测和医学研究中“时间到事件”分析的核心工具，本书将详细阐述其在非标准数据结构（带右删失数据）上的处理方法。 --- 第三部分：模型验证、解释性与部署（Validation, Interpretation, and Deployment） 一个优秀的模型不仅要准确，更要可靠、可解释且易于集成到实际业务流程中。 第六章：模型稳健性与评估的严谨性 交叉验证（Cross-Validation）的进阶策略： 探讨K折交叉验证、留一法（LOOCV）以及时间序列数据的滚动原点验证（Rolling Origin Evaluation）。强调在评估模型泛化能力时，必须模拟真实的部署环境。 偏差-方差权衡的动态管理： 详细分析欠拟合（Underfitting）和过拟合（Overfitting）的诊断信号，并提供针对性的模型复杂度调节技术（如提前停止、正则化项的精细调整）。 模型性能的业务场景校准： 深入讲解如何根据业务损失函数（Cost Function）来调整分类阈值，实现利润最大化而非单纯的统计最优解。 第七章：可解释性人工智能（XAI）的实战工具 局部解释方法的应用： 详细介绍LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）的数学原理及其在模型决策溯源中的作用。重点演示如何利用这些工具向业务人员解释单个预测结果的驱动因素。 特征重要性的超越： 比较Permutation Importance与模型内置的特征重要性度量，理解它们在处理高度共线特征时的差异。 模型透明度与监管合规： 讨论在金融、医疗等受监管行业中，模型解释性如何满足“公平性（Fairness）”和“可审计性（Auditability）”的要求。 第八章：从原型到生产的 MLOps 流程 模型序列化与版本控制： 探讨如何安全地保存训练好的模型对象、特征预处理器和评估报告，并使用Git/DVC等工具进行管理。 实时预测服务架构： 介绍构建高性能、低延迟的在线预测API的基本架构模式（如使用Flask/FastAPI封装模型）。讨论模型部署中的延迟和吞吐量优化技术。 模型漂移（Model Drift）的监控与再训练机制： 这是保持模型长期价值的关键。详细阐述如何建立监控仪表板，追踪输入数据分布的变化（数据漂移）和模型预测性能的衰退（概念漂移），并设计自动化触发的再训练流程。 --- 本书的特点： 面向实践： 每一章节都配有复杂的、真实的（或模拟的）案例分析，强调决策过程而非代码堆砌。 算法深度： 对核心算法的数学基础进行了严谨的阐述，帮助读者在不同数据特性下选择和修改算法。 跨越工具： 本书的方法论和原理不依赖于任何单一的商业软件界面，其讨论的核心是算法和流程，读者可将其原理应用于Python生态（Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch）或R等其他先进分析环境。 本书承诺： 读者读完此书后，将具备设计、执行、验证和部署端到端复杂数据挖掘项目的能力，能够从根本上理解“为什么”某个模型有效，以及“如何”将其转化为持续的业务价值。

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