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出版者:電子工業

作者:張紅兵

出品人:

頁數:603

译者:

出版時間:2007-2

價格:59.00元

裝幀:

isbn號碼:9787121036743

叢書系列:

圖書標籤:

• spss
• 統計學
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《數據挖掘實戰指南》 本書麵嚮所有希望深入理解和運用現代數據挖掘技術的專業人士、研究人員和高級學生。它並非一本基礎統計學入門讀物，也不是針對特定軟件（如SPSS）的詳盡操作手冊，而是一本側重於理論深度、方法論選擇以及復雜項目實施的實戰參考書。 本書旨在填補理論知識與實際商業/科研數據挑戰之間的鴻溝，提供一套完整的、可落地的流程框架，幫助讀者從原始數據中提取齣真正具有商業價值或科學洞察的知識。 --- 第一部分：數據挖掘的宏觀視野與項目生命周期（The Landscape and Lifecycle） 本部分為數據挖掘項目建立起堅實的戰略基礎，強調技術選擇必須服務於業務目標。 第一章：數據驅動決策的戰略定位 數據挖掘在企業級決策中的角色： 探討數據挖掘如何從輔助工具演變為核心競爭力。區分描述性分析、診斷性分析、預測性分析和規範性分析的邊界與應用場景。 項目啓動與目標界定（The Crisp-DM/ASUM-DM 框架的實戰應用）： 詳細剖析數據挖掘項目從業務理解（Business Understanding）到數據理解（Data Understanding）的關鍵轉化步驟。重點在於如何將模糊的業務問題（例如“如何提高客戶忠誠度？”）轉化為可量化、可建模的預測任務（例如“預測未來六個月內流失概率大於80%的用戶群體”）。 成功指標的量化與校準： 如何定義、選擇和追蹤項目的成功指標（Metrics of Success）。深入討論準確率（Accuracy）、召迴率（Recall）、精確率（Precision）、F1-Score、ROC麯綫下麵積（AUC）在不同業務場景（如欺詐檢測 vs. 推薦係統）下的權重分配和解釋。 第二章：數據準備的藝術與科學（The Unseen 80%） 異構數據源的整閤挑戰： 針對來自數據庫、日誌文件、API和非結構化文本數據的集成策略。討論數據倉庫（DW）與數據湖（Data Lake）架構對後續挖掘工作的影響。 深度數據清洗與異常處理： 區彆於簡單的缺失值填充，本章側重於識彆復雜數據模式下的異常（Outliers）——如時間序列中的尖峰、高維空間中的簇外點。探討基於模型（如孤立森林、局部離群因子LOF）的異常檢測方法，而非僅僅依賴於統計學三西格瑪原則。 特徵工程的創造性： 這是區分優秀模型和普通模型的關鍵。詳細介紹如何從原始數據中構建高階特徵，包括： 時間序列特徵提取（滯後項、滑動窗口統計量）。 類彆變量的復雜編碼（Target Encoding、Feature Hashing）。 基於領域知識的交互特徵的構建邏輯。 數據降維的必要性與陷阱： 深入探討主成分分析（PCA）、獨立成分分析（ICA）以及非綫性降維技術（如t-SNE、UMAP）的應用場景，並警示過度降維可能導緻的“信息損失陷阱”。 --- 第二部分：核心建模範式與高級算法解析（Core Paradigms and Advanced Algorithms） 本部分聚焦於當前數據挖掘領域最主流和最前沿的算法傢族，強調其背後的數學原理和適用邊界，而非簡單的參數調優。 第三章：監督學習的深度優化 提升樹模型（Gradient Boosting Machines - GBMs）： 深入解析XGBoost、LightGBM和CatBoost的核心區彆。重點分析它們如何通過精細的正則化（如子采樣、列塊存儲）和損失函數優化來提升性能和訓練速度。提供構建魯棒集成模型的策略。 支撐嚮量機（SVM）的高維優化： 探討核函數（Kernel Trick）的理論基礎及其在小樣本、高維數據中的應用。討論如何選擇閤適的核函數並處理大規模數據集下的計算復雜度問題。 神經網絡與深度學習的橋接： 介紹多層感知機（MLP）在結構化數據挖掘中的應用定位。討論何時選擇傳統機器學習模型，何時需要轉嚮全連接網絡結構，避免不必要的“模型過度設計”。 第四章：無監督學習與模式發現 聚類分析的辨析： 不僅介紹K-Means，更側重於基於密度的DBSCAN和層次聚類（Hierarchical Clustering）在識彆任意形狀簇和確定最優簇數（如輪廓係數Silhouette Score）上的優勢。 關聯規則挖掘的高效實現： 深入探討Apriori和FP-Growth算法，重點在於如何管理“支持度（Support）”和“置信度（Confidence）”的權衡，以及如何利用復雜規則（如時間序關聯）來發現更深層次的行為模式。 降維算法的深入比較： 對比綫性（PCA）與非綫性（Isomap、LLE）降維方法的適用性，特彆是在處理具有內在流形結構的高維生物信息或圖像特徵數據時的錶現。 第五章：時間序列預測與生存分析 高級時間序列建模： 涵蓋ARIMA模型的擴展（SARIMA、ARIMAX）以及狀態空間模型的應用。側重於如何處理季節性、趨勢性以及外部迴歸變量（Exogenous Variables）對預測的乾擾。 動態貝葉斯網絡與隱馬爾可夫模型（HMM）： 用於捕捉序列數據的依賴關係和潛在狀態轉換，特彆適用於金融市場狀態監測或用戶行為路徑分析。 生存分析（Survival Analysis）的應用： 介紹Kaplan-Meier估計和Cox比例風險模型。該技術是客戶生命周期價值（CLV）預測、設備故障預測和醫學研究中“時間到事件”分析的核心工具，本書將詳細闡述其在非標準數據結構（帶右刪失數據）上的處理方法。 --- 第三部分：模型驗證、解釋性與部署（Validation, Interpretation, and Deployment） 一個優秀的模型不僅要準確，更要可靠、可解釋且易於集成到實際業務流程中。 第六章：模型穩健性與評估的嚴謹性 交叉驗證（Cross-Validation）的進階策略： 探討K摺交叉驗證、留一法（LOOCV）以及時間序列數據的滾動原點驗證（Rolling Origin Evaluation）。強調在評估模型泛化能力時，必須模擬真實的部署環境。 偏差-方差權衡的動態管理： 詳細分析欠擬閤（Underfitting）和過擬閤（Overfitting）的診斷信號，並提供針對性的模型復雜度調節技術（如提前停止、正則化項的精細調整）。 模型性能的業務場景校準： 深入講解如何根據業務損失函數（Cost Function）來調整分類閾值，實現利潤最大化而非單純的統計最優解。 第七章：可解釋性人工智能（XAI）的實戰工具 局部解釋方法的應用： 詳細介紹LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）的數學原理及其在模型決策溯源中的作用。重點演示如何利用這些工具嚮業務人員解釋單個預測結果的驅動因素。 特徵重要性的超越： 比較Permutation Importance與模型內置的特徵重要性度量，理解它們在處理高度共綫特徵時的差異。 模型透明度與監管閤規： 討論在金融、醫療等受監管行業中，模型解釋性如何滿足“公平性（Fairness）”和“可審計性（Auditability）”的要求。 第八章：從原型到生産的 MLOps 流程 模型序列化與版本控製： 探討如何安全地保存訓練好的模型對象、特徵預處理器和評估報告，並使用Git/DVC等工具進行管理。 實時預測服務架構： 介紹構建高性能、低延遲的在綫預測API的基本架構模式（如使用Flask/FastAPI封裝模型）。討論模型部署中的延遲和吞吐量優化技術。 模型漂移（Model Drift）的監控與再訓練機製： 這是保持模型長期價值的關鍵。詳細闡述如何建立監控儀錶闆，追蹤輸入數據分布的變化（數據漂移）和模型預測性能的衰退（概念漂移），並設計自動化觸發的再訓練流程。 --- 本書的特點： 麵嚮實踐： 每一章節都配有復雜的、真實的（或模擬的）案例分析，強調決策過程而非代碼堆砌。 算法深度： 對核心算法的數學基礎進行瞭嚴謹的闡述，幫助讀者在不同數據特性下選擇和修改算法。 跨越工具： 本書的方法論和原理不依賴於任何單一的商業軟件界麵，其討論的核心是算法和流程，讀者可將其原理應用於Python生態（Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch）或R等其他先進分析環境。 本書承諾： 讀者讀完此書後，將具備設計、執行、驗證和部署端到端復雜數據挖掘項目的能力，能夠從根本上理解“為什麼”某個模型有效，以及“如何”將其轉化為持續的業務價值。

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課本一枚

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其實這類書都差不多啦…看spss使用手冊也是一樣的……

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甚全！

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不讀會死的·

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課本一枚