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出版者:Addison Wesley

作者:Pang-Ning Tan

出品人:

页数:769

译者:

出版时间:2005-05-12

价格:USD 105.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780321321367

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
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深入理解数据驱动的决策：一部关于数据科学核心方法的权威指南 书名：数据挖掘与分析的基石 作者：[此处可填写虚构的资深学者或实践专家姓名，例如：李明、艾伦·史密斯] 出版社：[此处可填写虚构的知名学术出版社名称，例如：普林斯顿大学出版社、机械工业出版社] --- 卷首语：信息洪流中的灯塔 我们正身处一个由数据定义的新时代。海量、多源、高速生成的数据如同奔腾不息的江河，蕴含着驱动商业创新、推动科学发现、优化社会治理的巨大潜力。然而，原始数据本身并不能直接转化为价值。我们需要一套精密的工具、严谨的方法论和深刻的洞察力，才能从数据这座“信息矿山”中提炼出真正有意义的“黄金”。 《数据挖掘与分析的基石》正是这样一本致力于为读者提供全面、深入且高度实用的指导手册。本书超越了单纯的算法罗列，旨在构建一个完整的知识体系，帮助读者理解从数据预处理到复杂模型部署的每一个关键环节，真正掌握将原始信息转化为可操作知识的能力。 --- 第一部分：基础构建——数据科学的准备工作（The Foundations） 本部分是构建坚实数据分析能力的地基。我们强调，任何高级模型的成功都依赖于高质量的输入和对数据本质的深刻理解。 第一章：数据素养与思维模型 本章首先确立了数据驱动决策的哲学基础。我们将探讨什么是“好数据”，以及如何培养领域特定的数据敏感度。内容涵盖： 数据生命周期管理： 从数据采集、存储、清洗到归档的完整流程。 统计学基础回顾与重构： 重点聚焦于描述性统计、推断性统计在实际数据分析场景中的应用，包括假设检验、置信区间与误差分析。 数据伦理与合规性： 深入讨论隐私保护（如差分隐私的初步概念）、数据偏见（Bias）的识别与缓解策略，确保分析的公平性和可靠性。 第二章：数据预处理的艺术与科学 数据清洗和转换是耗时却至关重要的步骤。本章将详细阐述如何处理现实世界中混乱、缺失和不一致的数据集。 缺失值处理的深度策略： 不仅仅是均值或中位数填充，更深入探讨基于模型（如MICE多重插补）和时间序列特定方法。 异常值检测与鲁棒性分析： 介绍基于距离（如LOF）、基于密度和基于隔离森林等先进的异常检测技术，并讨论何时应保留、何时应移除异常值。 特征工程的创造性实践： 如何从原始数据中创造出更具解释力和预测力的特征，包括对分类型数据（One-Hot, Target Encoding）、文本数据的向量化处理（TF-IDF的局限与超越）以及时间序列特征的提取。 数据转换与归一化： 深入分析Box-Cox变换、标准化（Standardization）与归一化（Normalization）的选择标准，以及在高维空间中的应用考量。 --- 第二部分：核心算法的深度解析（Core Methodologies） 本部分是本书的核心，系统讲解了数据分析领域内最常用、最强大的几大类学习模型，强调其背后的数学原理、适用场景和模型选择的权衡。 第三章：监督学习：预测的艺术 本章聚焦于如何利用带有标签的数据进行准确预测。 经典回归模型精讲： 线性回归、岭回归（Ridge）、Lasso回归与弹性网络（Elastic Net）的正则化机制及其对模型复杂度的控制。 决策树与集成学习的威力： 深入剖析CART、ID3算法的构建过程，并详细讲解Bagging（随机森林）和Boosting（AdaBoost, XGBoost, LightGBM）在提升预测精度和鲁棒性方面的机制差异与性能对比。 支持向量机（SVM）的几何解释： 从最大化间隔超平面到核技巧（Kernel Trick）的数学推导，理解高斯核与多项式核的实际应用。 第四章：无监督学习：发现隐藏的结构 本章旨在揭示数据集中内在的组织结构和模式，无需预先标记。 聚类分析的演进： K-Means的局限性与改进（K-Medoids），层次聚类（Agglomerative vs. Divisive）的树状图解释，以及DBSCAN在处理任意形状簇时的优势。 降维技术： 除了基础的主成分分析（PCA），本书还详细介绍了非线性降维方法，如t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）在可视化中的作用，以及流形学习的基本思想。 关联规则挖掘： Apriori算法的原理，以及FP-Growth在处理大数据集时的效率提升。 第五章：模型评估、验证与选择 理解模型如何表现，比构建模型本身更为关键。本章侧重于严谨的评估框架。 分类模型的评估指标： 深入剖析混淆矩阵（Confusion Matrix）衍生的精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线与AUC值的实际意义和权衡。 模型验证策略： 交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold）的必要性，以及时间序列数据中的前向链式验证（Forward Chaining）。 过拟合与欠拟合的诊断： 学习曲线（Learning Curves）的解读，以及模型复杂度与泛化能力之间的动态平衡。 --- 第三部分：高级主题与应用拓展（Advanced Topics and Applications） 本部分将读者引入数据科学的前沿领域，展示如何将前述方法应用于更复杂的数据类型和业务场景。 第六章：文本挖掘与自然语言处理基础 处理非结构化文本数据的策略。 文本表示的现代化方法： 从词袋模型（Bag-of-Words）到词嵌入（Word Embeddings，如Word2Vec, GloVe）的演变，理解语义空间的概念。 文本分类与情感分析： 结合朴素贝叶斯、逻辑回归以及早期的循环神经网络（RNN）结构在文本分类任务中的应用。 第七章：时间序列分析的特殊性 如何处理具有时间依赖性的数据。 平稳性检验与趋势分解： ADF检验、季节性分解（STL）。 经典预测模型： ARIMA, SARIMA模型的参数选择与检验。 面向现代应用的时间序列模型基础： 引入状态空间模型和基础的深度学习序列模型（如LSTM的结构简介）。 第八章：构建可投入生产的系统 数据挖掘的最终目标是将洞察转化为实际行动。 模型的可解释性（XAI）： 探讨模型决策的“黑箱”问题，并介绍LIME和SHAP等工具，用以解释复杂模型的局部和全局预测。 模型部署流水线： 探讨如何将训练好的模型封装成API服务，以及模型漂移（Model Drift）的监测与再训练机制。 --- 结语：持续学习的旅程 《数据挖掘与分析的基石》力求成为一本兼具理论深度和工程实践指导的参考书。数据科学领域日新月异，本书所提供的扎实基础和批判性思维训练，将确保读者能够灵活应对未来出现的任何新工具和新挑战。掌握这些基石，您将能够自信地驾驭数据，驱动真正的价值创造。 目标读者： 计算机科学、统计学、工程学、经济学及相关专业的高年级本科生、研究生，以及渴望系统化提升数据分析技能的行业专业人士。

评分☆☆☆☆☆

Chapter2 和 Chapter3 一大堆废话，基本都是初中高中教的！！！好像跳过这些章节！！！ Chapter2 和 Chapter3 一大堆废话，基本都是初中高中教的！！！好像跳过这些章节！！！ Chapter2 和 Chapter3 一大堆废话，基本都是初中高中教的！！！好像跳过这些章节！！！  

评分☆☆☆☆☆

屎一样狗屁不通的翻译。 原文： As a result, Z is as likely to be chosen for splitting as the interacting but useful attributes, X and Y. 译文：因此，Z 可能被选作划分有相互作用但有效的属性 X 和 Y。 还有其他很多地方就不一一列举了，本来作为入门读物，很多东西就...  

评分☆☆☆☆☆

它是我关于数据挖掘这一方向的入门书。 书中讲了很多基础的数据挖掘算法，读完以后可以对这些算法的基本思想有个了解。书中的例子也很详尽，还是不错的。 但是研究生期间是指望发论文的，这些算法从学术上来说，只能算基础入门了。至于它们在实际工业应...  

评分☆☆☆☆☆

统计学经典入门书籍，对数据处理、分类、相关分析、聚类等方面做了事无巨细的讲解，兼顾通俗性和理论推导，浏览一遍目录就会发现，这不就是机器学习嘛！ 看这书名一开始以为这只是一本讲数据抓取、数据分析的书籍，这比市面上一些夸夸其谈机器学习、人工智能的书要低调很多，而...  

评分☆☆☆☆☆

主要是一些理论的讲解，对数据挖掘的总体起一个概述的作用，偏向于实际应用的较少！对各种算法也只是简单进行说明，然后进行应用，对于刚刚接触数据挖掘的同学有一些意义 内容涵盖方方面面，对于要深挖某个主题的话需要另找书籍结合阅读  

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就足够吸引人，那是一种简约而不失专业感的美学，仿佛在诉说着数据背后蕴藏的深刻规律。我初次翻开它，就被作者那种深入浅出的叙述风格所折服。他并没有上来就抛出复杂的算法和晦涩的理论，而是从一个宏观的视角，娓娓道来数据挖掘的起源、发展以及它在现代社会中扮演的角色。我喜欢作者在介绍每个概念时，都会辅以贴近生活的案例，比如如何通过分析用户的购买记录来预测其潜在需求，或者如何利用社交媒体数据来理解公众情绪的波动。这些案例让我能够迅速建立起对抽象概念的具象化理解，而不是仅仅停留在文字的表面。我尤其欣赏作者在梳理数据挖掘流程时的条理清晰，从数据收集、清洗、预处理，到模型选择、训练、评估，再到最终的部署和应用，每一个环节都进行了细致的阐述，并给出了实操性的建议。这种结构化的讲解方式，让我在学习过程中不至于迷失方向，能够一步步构建起自己的知识体系。此外，作者在书中还穿插了一些关于数据伦理和隐私保护的讨论，这在当下信息爆炸的时代显得尤为重要。他并没有简单地罗列原则，而是通过案例分析，让我们深刻理解了数据挖掘在带来便利的同时，也可能带来的潜在风险，以及我们应该如何负责任地使用数据。这使得这本书不仅是一本技术指南，更是一本引发思考的读物，它教会我如何用批判性的眼光看待数据，如何成为一个更加有社会责任感的数据从业者。我常常会在阅读过程中停下来，思考作者提出的问题，并尝试将书中的理论应用到我日常接触到的各种数据场景中，这种主动的学习过程让我获益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次接触到这本书时，它立刻吸引了我对数据挖掘这一领域的浓厚兴趣。作者在开篇部分就深刻地剖析了数据挖掘的本质，以及它在各个行业中日益增长的重要性，这种宏观的视角为我后续的学习奠定了坚实的基础。书中对于数据预处理部分的讲解尤其令我印象深刻。数据清洗、缺失值处理、异常值检测等一系列繁琐但至关重要的步骤，作者都进行了细致入微的阐述，并且提供了多种行之有效的技术方案。我特别喜欢作者在讲解这些技术时，不仅仅停留在理论层面，而是会结合大量的实际操作示例，通过伪代码和图示，将复杂的概念变得易于理解。例如，在介绍数据转换技术时，作者详细讲解了标准化、归一化等方法的原理和适用场景，并给出了具体的Python代码片段，让我能够立刻动手实践，加深对这些技术的理解。此外，书中对不同数据挖掘算法的分类和讲解也十分到位。无论是分类、聚类、关联规则还是回归，作者都清晰地梳理了它们的原理、优缺点以及应用场景。我尤其欣赏作者在讲解决策树和支持向量机时，那种深入浅出的方式，将复杂的数学模型用直观的方式呈现出来，让我能够轻松掌握其核心思想。作者还针对不同的算法，提供了相应的调优策略和评估指标，这对于实际项目中的模型选择和性能优化至关重要。我会在阅读过程中，尝试将书中提到的算法应用到我自己的数据项目中，并通过对比不同算法的效果，来加深对它们的理解和掌握。这种理论与实践相结合的学习方式，极大地提升了我解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书最吸引我的地方在于，它能够将一些看似复杂的数据挖掘概念，用非常生动和易于理解的方式呈现出来。作者在介绍数据挖掘的流程时，非常注重数据的可视化，他用大量的图表来展示数据的分布、关系和模式，这使得我在理解数据时，能够有一个直观的感受。我特别喜欢书中对关联规则挖掘的讲解，作者用超市购物篮分析的例子，生动地解释了“啤酒和尿布”的故事，让我对Apriori算法有了深刻的认识。他详细讲解了支持度、置信度和提升度这些衡量关联强度的指标，并提供了计算这些指标的清晰步骤。我也尝试用这些方法去分析我自己的数据，并且发现了许多有趣的关联。在模型评估方面，本书对准确率、精确率、召回率、F1分数等指标的讲解也非常到位。作者解释了这些指标在不同场景下的含义和取舍，并指导我如何根据问题的特点选择最合适的评估方法。例如，在处理不平衡数据集时，作者强调了精确率和召回率的重要性，并指导我如何利用ROC曲线和AUC值来评估模型的性能。我会在阅读过程中，结合书中提供的案例，去计算和分析各种评估指标，从而更全面地理解模型的表现。这本书不仅仅是技术知识的传递，更是一种思维方式的引导，它让我学会如何从数据的角度去思考问题，并找到解决问题的有效方法。

评分☆☆☆☆☆

我被这本书吸引的一个重要原因是它能够将数据挖掘的原理和实践紧密结合。作者在讲解每一个算法时，都会提供实际的代码示例，并且解释这些代码的含义，这让我能够轻松地将书本知识转化为实际操作。我特别喜欢书中关于“关联规则挖掘”的章节，作者用超市购物篮分析的例子，生动地解释了Apriori算法的核心思想，并详细介绍了支持度、置信度和提升度这些衡量关联强度的指标。我还尝试用这些方法去分析我自己的数据，并且发现了许多有趣的关联。在模型评估方面，本书对准确率、精确率、召回率、F1分数等指标的讲解也非常到位。作者解释了这些指标在不同场景下的含义和取舍，并指导我如何根据问题的特点选择最合适的评估方法。例如，在处理不平衡数据集时，作者强调了精确率和召回率的重要性，并指导我如何利用ROC曲线和AUC值来评估模型的性能。我会在阅读过程中，结合书中提供的案例，去计算和分析各种评估指标，从而更全面地理解模型的表现。这本书不仅仅是技术知识的传递，更是一种思维方式的引导，它让我学会如何从数据的角度去思考问题，并找到解决问题的有效方法。

评分☆☆☆☆☆

我喜欢这本书的一点是，它没有让我感到被复杂的数学公式所淹没，而是用一种非常直观且易于理解的方式，将数据挖掘的核心概念和技术展现在我面前。作者在介绍数据挖掘的整个生命周期时，非常强调数据的质量和预处理的重要性，这让我深刻地认识到“垃圾进，垃圾出”的道理。在数据清洗和转换的部分，书中提供的各种技术，比如缺失值填充、异常值检测、特征缩放等，我都觉得非常实用。作者不仅仅列出这些技术，还会详细解释它们背后的原理，以及在不同情况下的适用性。我经常会把书中的例子应用到我自己的数据集中，然后观察结果的变化，这种实践性的学习让我对数据有了更深的理解。此外，书中对于不同类型的聚类算法，如K-Means、层次聚类以及DBSCAN，都有详尽的讲解。我特别欣赏作者在解释K-Means算法时，所使用的迭代过程和质心更新的动画化描述，这让我能够非常清晰地理解算法的工作流程。他还通过对比不同聚类算法的优缺点，帮助我理解在不同的数据分布和目标下，应该如何选择合适的聚类方法。对于关联规则挖掘，书中对Apriori算法的讲解也十分到位，我学会了如何理解支持度、置信度和提升度这些指标，并能够运用它们来发现数据中的隐藏模式。总的来说，这本书不仅仅是技术手册，更是一本能够激发我独立思考和实践的优秀读物，它让我对数据挖掘这个领域充满了好奇和热情。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象是它的专业性，但同时又保持着一种非常易读的风格。作者在引入数据挖掘的概念时，并没有回避其背后的数学原理，但又能够用非常直观和形象的比喻来解释这些复杂的概念。我特别喜欢书中关于“特征选择”的章节，作者详细介绍了各种特征选择的方法，如过滤法、包裹法和嵌入法，并解释了它们各自的优缺点和适用场景。他通过案例分析，展示了如何利用这些方法来去除冗余特征、选择最相关的特征，从而提高模型的效率和准确性。我经常会在进行模型训练之前，回顾这些内容，并尝试应用到我的数据集中，以优化模型的性能。此外，本书对聚类算法的讲解也非常透彻，作者详细介绍了K-Means、层次聚类和DBSCAN等算法的原理，并提供了相应的Python代码示例。我最喜欢的是作者在解释DBSCAN算法时，所使用的“核心点”、“边界点”和“噪声点”的概念，这让我能够非常清晰地理解算法是如何根据点的密度来划分簇的。他还通过对比不同聚类算法的优缺点，帮助我理解在不同的数据分布和应用场景下，应该如何选择最合适的聚类方法。我会在实践中不断地运用这些知识，从而提升我处理和分析数据的能力。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本书时，就被其清晰的逻辑和丰富的案例所吸引。作者并没有直接抛出晦涩难懂的算法，而是先从数据挖掘的整体框架入手，让我对整个流程有一个清晰的认识。我尤其欣赏书中对“数据采集与准备”这一环节的详尽阐述。作者强调了数据质量的重要性，并详细介绍了如何进行数据清洗、缺失值处理、异常值检测以及数据转换。他提供的各种技术，例如插值法、众数填充、Z-score标准化、Min-Max归一化等，都配有清晰的图示和实际操作示例，让我能够轻松掌握并应用到我的数据项目中。我经常会在数据准备阶段，回头翻阅这些内容，以确保我能够以最高效和准确的方式处理数据。在模型构建方面，本书对分类算法进行了全面的介绍，包括逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林以及梯度提升树等。作者不仅深入浅出地讲解了这些算法的原理，还详细说明了它们的优缺点以及适用场景。我特别喜欢作者在讲解决策树时，所使用的信息增益和基尼系数的概念，并用直观的方式解释了如何通过分裂节点来构建树。我还尝试将这些算法应用到我的实际数据集中，并对模型的性能进行了评估和对比。这种理论与实践相结合的学习方式，极大地提升了我解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格让我感到非常舒服，作者就像一位经验丰富的导师，一步步引导我进入数据挖掘的世界。他不仅仅是罗列算法，更重要的是教会我如何去思考数据，如何去理解数据背后隐藏的规律。我特别喜欢书中关于“模型评估与选择”的章节，作者详细介绍了各种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC值等，并解释了它们在不同场景下的适用性。他还强调了交叉验证的重要性，并介绍了K折交叉验证等技术，这让我能够更客观地评估模型的泛化能力。我经常在训练完模型后，使用书中介绍的各种方法来评估模型的性能，并根据评估结果来调整模型参数或选择更合适的模型。此外，本书对异常值检测的讲解也让我受益匪浅。作者介绍了多种异常值检测技术，如基于统计的方法、基于距离的方法和基于密度的方法，并提供了相应的Python代码示例。我尤其欣赏作者在解释基于密度的方法时，所使用的局部异常因子（LOF）算法，这让我能够理解如何识别那些在局部区域内密度较低的点。我会在实际工作中，运用这些知识来发现数据中的异常情况，并进行相应的处理。

评分☆☆☆☆☆

从书的装帧设计到内容编排，都透露出一种严谨而又不失亲和力的学术风格。作者在引入数据挖掘概念时，并没有直接跳入算法的海洋，而是先铺垫了数据挖掘的哲学意义和它在信息时代不可或缺的地位。这种循序渐进的教学方法，对于像我这样初次接触数据挖掘的读者来说，是极其友好的。我特别喜欢书中对于“数据探索性分析”（EDA）的详尽阐述。作者强调了在进行任何建模之前，充分理解数据的重要性，并详细介绍了如何利用可视化工具和统计方法来发现数据中的模式、趋势和异常。书中提供的各种图表类型，如散点图、直方图、箱线图等，以及如何通过它们来解读数据，都让我茅塞顿开。我常常会花大量时间去重现书中展示的EDA过程，并尝试将其应用到我遇到的真实数据集上，从而更深刻地体会到数据洞察力的价值。在模型构建方面，本书对监督学习和无监督学习的算法进行了全面的覆盖。无论是线性回归、逻辑回归，还是k-means聚类、Apriori算法，作者都以一种清晰、逻辑化的方式进行讲解，并用生动形象的比喻来帮助读者理解算法的运行机制。我尤其赞赏作者在讲解算法优缺点时，所呈现的客观和全面的视角，让我能够根据实际需求选择最合适的算法。此外，本书还对模型评估指标进行了深入的探讨，如准确率、精确率、召回率、F1分数等，并阐述了它们在不同场景下的适用性。这种对细节的关注，使得本书不仅仅是算法的介绍，更是一本教会我如何科学地评估和选择模型的实用指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节安排非常合理，从基础概念的引入，到各种核心算法的深入解析，再到模型评估和实际应用的讨论，构成了一个完整的知识体系。作者在开篇部分就为我描绘了数据挖掘的宏大图景，让我理解了它在商业决策、科学研究等各个领域的广泛应用。我尤其欣赏书中关于特征工程的章节，作者将其描述为“数据挖掘的艺术”，并详细介绍了如何通过特征选择、特征提取和特征构造来提升模型的性能。他通过大量的实际案例，展示了如何将原始数据转化为对模型更友好的特征，例如，如何将日期时间数据分解为年、月、日、星期几等，或者如何对文本数据进行词频统计和TF-IDF转换。这些技巧对于提高模型的准确性和鲁棒性至关重要。我常常在实践中运用书中提到的特征工程方法，并欣喜地看到模型性能的显著提升。此外，本书对分类算法的讲解也非常深入，作者不仅介绍了逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等经典算法，还对集成学习方法，如梯度提升和AdaBoost进行了详尽的阐述。他对这些算法的原理、数学基础和调优策略都进行了清晰的讲解，并辅以大量的图示和代码示例，让我能够轻松掌握并应用它们。我会在阅读过程中，不断地将书中讲解的算法应用到我自己的数据集上，并通过比较不同算法的表现，来加深对它们的理解和掌握。

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中文版是我读的第一本DM，当时就被深深吸引了。

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the best textbook on data mining. photo-copy version in China omits the references and index: sadly

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中文版是我读的第一本DM，当时就被深深吸引了。

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Perfect~比老han的书好了去了~

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很全面