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出版者:Morgan Kaufmann

作者:Jiawei Han

出品人:

页数:770

译者:

出版时间:2006-01-13

价格:USD 68.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781558609013

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
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好的，以下是一份关于一本名为《数据炼金术：洞察力驱动的商业决策》的图书简介，内容详尽，旨在不提及“数据挖掘”的前提下，展现一个引人入胜的商业智能新视角： --- 图书简介：《数据炼金术：洞察力驱动的商业决策》 炼化原始信息，铸就市场先机 在信息洪流日益汹涌的当代商业世界，数据不再是冰冷的记录，而是蕴含巨大价值的矿藏。然而，如何将海量的、看似杂乱的原始信息，转化为可指导行动的精准洞察，是区分行业领导者与追随者的关键。《数据炼金术：洞察力驱动的商业决策》正是一本旨在揭示这一转化过程的深度指南。 本书并非晦涩难懂的技术手册，而是面向企业高管、战略规划师、市场分析师以及所有渴望在数据时代掌握主动权的专业人士，精心打造的一部实战型著作。我们探讨的“炼金术”，是一种系统的、科学的方法论，它教授读者如何从数据的泥沼中提炼出纯金般的商业智慧。 第一部分：从混沌到秩序——理解你的数据资产 在开始任何分析之前，我们必须首先建立起对自身数据环境的清醒认知。本部分聚焦于“数据资产的盘点与准备”。 章节要点概览： 1. 信息生态系统的构建蓝图： 如何识别、整合企业内部与外部分散的数据源？我们深入探讨了构建统一视图的必要性，并提供了实用的数据治理框架，确保数据的可信赖性与一致性。 2. 质量决定价值： 错误的输入必然导致误导性的决策。本章详细阐述了数据清洗、标准化与去噪的高级技术，不再是简单的缺失值填补，而是引入“数据健康评分”机制，量化信息资产的可靠程度。 3. 场景驱动的需求定义： 多数数据项目失败于目标模糊。本书强调“从业务问题出发”的原则，指导读者如何将模糊的商业疑问（如“我们如何提高客户留存率？”）转化为可量化的、可执行的数据分析目标。 第二部分：模式的显影——发现隐藏的关联 数据的真正价值在于其内在的结构和规律。本部分深入剖析一系列强大的模式识别技术，着重于它们如何揭示客户行为、运营效率和市场趋势中的非线性关系。 章节要点概览： 1. 群组的力量：细分市场的深度剖析： 我们超越了传统的基于人口统计学的划分，引入了“行为集群分析”。通过对客户互动路径、购买序列和情感反馈的综合考量，识别出那些最有可能响应特定营销活动或产生高生命周期价值的隐秘群体。 2. 关联规则与序列预测： 探索产品、服务或事件之间“如果-那么”的内在联系。这不仅仅是发现“买了A的人也买了B”，而是深入到时间维度——“客户在完成X操作的72小时内，有80%的概率会启动Y流程”。这为交叉销售、库存管理及服务流程优化提供了强大的依据。 3. 异常点检测的战略意义： 在海量数据中，那些不符合常规的“离群点”往往预示着重大的机会或迫在眉睫的风险。本章讲解如何建立动态的阈值模型，精准定位欺诈行为、系统故障前兆或突然爆发的市场热点。 第三部分：预测的艺术——前瞻性决策的实现 静态的分析只能告诉我们“发生了什么”，而炼金术的终极目标是预测“将要发生什么”。本部分致力于将观察转化为预判能力。 章节要点概览： 1. 时间序列的透视镜： 掌握捕捉季节性波动、长期趋势和随机干扰的能力，对需求预测、资源调配和财务规划至关重要。我们提供了一套混合模型，用以应对复杂多变的经济周期。 2. 风险与回报的概率建模： 如何量化不确定性？本章介绍构建可靠的预测模型，评估不同决策路径的潜在成功率和失败成本。这使得决策者能够在信息不完全的情况下，做出最优的风险承受选择。 3. 模型的可解释性与透明度： 预测结果必须经得起业务人员的检验。本书强调“可解释的预测”，确保决策者理解模型做出某一判断的核心驱动因素，从而建立信任并有效执行策略，而非盲目服从“黑箱”输出。 第四部分：洞察的落地——驱动商业价值 最完美的分析如果不能转化为有效的商业行动，其价值趋近于零。《数据炼金术》的最后一部分，聚焦于将抽象的洞察嵌入到日常运营和战略制定之中。 章节要点概览： 1. 可视化叙事：从数字到故事： 有效的沟通是洞察落地的桥梁。本章教授如何设计信息图表和仪表板，以最简洁、最有冲击力的方式向不同层级的听众传达复杂发现，将数据转化为有说服力的商业故事。 2. 自动化反馈循环的构建： 如何让分析能力融入业务流程的血液中？我们探讨了如何设计闭环系统，让系统根据实时数据变化自动调整定价、优化广告投放或调整服务优先级，实现决策的半自动化。 3. 构建数据驱动的文化： 成功的转型需要全员参与。本部分最后探讨了在组织内部培养数据素养、鼓励探索性思维和接受基于证据的辩论的企业文化战略。 --- 结语： 《数据炼金术：洞察力驱动的商业决策》提供了一套完整的思维框架和操作工具，它超越了简单的技术堆砌，直指信息时代企业竞争力的核心——将信息转化为智慧、将智慧转化为行动、最终将行动转化为持续的商业胜利。翻开本书，您将学会如何驾驭数据这股强大的力量，在不确定的市场中，铸就确定的增长路径。

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推荐几个数据分析网站 随着数据的数量级增长，促进了数据分析的火热。但很多数据分析从业人员却感觉没有很好的获取行业资讯、技术交流的平台，今天就推荐几个经常上的觉得很不错的网站给大家。大数据时代已经来临，我们一起感受数据的力量吧！ 数据分析交流群推...  

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讲的很不错，就死实现起来有点麻烦。不知道apriori算法大家怎么实现的？主要是采用什么数据结构存储。  

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这本书是刚上研究生的时候开始看的，这本书介绍的数据挖掘基本上是从数据库的概念出发的，对各种算法都有提及，但是很多算法基本上是语焉不详，对于刚开始学习数据挖掘和机器学习的学生来说，能对数据挖掘的基本概念有所了解，对算法也只能了解个大概了。 如果不是纯搞数据仓库...  

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这是一本从数据库角度阐述数据挖掘的书，主要关注从商业数据库的大量事务数据中寻找有用信息的各种方法。数据库和大数据是贯穿全书的核心。 全书大致可以分成两部分。前一部分重点是数据仓库的构建以及在此过程中的数据整合与化简，对于数据库的设计与数据整理很有启发...  

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如果要用一句话来概括我的阅读感受，那就是“毫不费力地深入核心”。这本书的语言风格非常独特，它有一种成熟的、不骄不躁的学者气质。作者似乎完全不需要通过故作高深来证明自己的学识，相反，他更热衷于将复杂的真理层层剥开，用最朴素的语言去触及本质。在讲解模型评估指标时，他没有直接给出ROC曲线的数学定义，而是通过一个“医院诊断”的场景来解释真阳性率和假阳性率的权衡，这种代入感极强的故事化教学方式，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。而且，这本书的结构安排也极为合理，每一章的结尾都设置了一个“思考与延伸”的小节，这些问题往往是开放性的，能够激发读者将书本知识与自己的实际工作或兴趣点进行对接。总而言之，这是一本不仅教会你工具，更教会你如何思考数据世界的百科全书。

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这本书的排版和视觉呈现也值得称赞，它似乎非常注重读者的阅读体验，这一点在技术书籍中是很难得的。字体选择上选择了那种略带衬线的字体，长时间阅读下来眼睛也不会感到特别疲劳。更绝的是，每当引入一个新的复杂概念时，作者都会巧妙地在旁边的空白处插入一些小小的图表或者流程图，这些图示简直是“神来之笔”。它们不是那种死板的框线图，而是用色彩和箭头动态地展示了信息流动的路径。比如在讲解决策树的构建过程时，那个树状图的层次感和分支逻辑被处理得极其清晰，对比我之前看的其他资料，那简直是“地图”与“草图”的区别。有时候我甚至会放下笔，只是盯着那些图看一会儿，就能在脑海中构建起一个完整的概念模型。这种对细节的打磨，让这本书读起来更像是一本精心制作的艺术品，而不是一本单纯的工具书。

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我个人对这本书的实用性和前瞻性给予很高的评价，它显然是基于最新的行业实践来撰写的。作者不仅关注“如何做”，更关注“为什么这样做”以及“未来会怎样”。在处理异常值检测的部分，作者提到了利用深度学习模型来捕捉那些难以用传统统计方法识别的“隐形异常”，这让我意识到，我固有的知识结构可能已经需要更新了。这本书的价值在于，它将理论的坚实基础与前沿技术的探讨完美地结合在了一起。它提供了一个坚固的脚手架，让我可以在这个基础上搭建自己的知识高楼。最让我印象深刻的是，书中还穿插了一些关于数据伦理和隐私保护的讨论，这在当今这个数据爆炸的时代是至关重要的。作者提醒我们，挖掘数据背后的力量，也必须伴随着对使用边界的敬畏之心，这使得整本书的格局瞬间拔高了一个层次。

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这本书的封面设计真是让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调配上简洁的几何图形，立刻就抓住了我的注意力。我本来以为这会是一本晦涩难懂的技术手册，毕竟“数据挖掘”这个词听起来就带着一股子硬核的科技感。然而，翻开第一页，我发现作者的叙事方式出乎意料地平易近人。他没有一上来就抛出复杂的算法模型，而是像一位经验丰富的老船长在讲述航海故事一样，娓娓道来数据是如何从原始的海洋中被“捕捞”出来，并提炼出有价值的“珍珠”。特别是关于数据清洗那一章，作者用了一个非常生动的比喻——把数据比作刚从地里挖出来的土豆，得先仔细地搓洗掉泥土，去除坏掉的部分，才能进行下一步的烹饪。这个比喻让我瞬间明白了数据预处理的极端重要性，而且书中提供的案例都是日常生活中常见的场景，比如分析顾客的购买习惯，预测季节性的销售波动，而不是那些脱离实际的纯理论推导。读完这一部分，我感觉自己像是上了一堂生动的科普课，对这个领域有了初步但扎实的兴趣。

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接下来的章节，我得承认，难度系数开始逐步攀升，但这也是最让我感到智力被挑战和满足感爆棚的部分。作者在介绍核心的聚类算法时，并没有停留在公式的堆砌上，而是深入探讨了不同算法背后的哲学思想。比如，K-均值（K-Means）是如何试图找到一个“平均”的中心点，而DBSCAN则更像是自然界中“物以类聚，人以群飞”的直观体现，它更关注密度而非固定的几何距离。我特别欣赏作者在讨论算法优缺点时的那种“辩证法”式的分析。他不会武断地说哪个算法是“最好的”，而是会详细分析在何种数据分布和业务目标下，某个算法能发挥出最大的效能。有一次我为了理解“维度灾难”的概念，反复看了好几遍，作者竟然用了一个“在拥挤的房间里分辨不同气味”的例子来解释高维数据的稀疏性，这个画面感极强，让我一下子就理解了为什么增加特征不一定总是好事。这本书的深度，在于它能让你在掌握技术细节的同时，保持一种批判性的思考。

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