Data Preparation for Data Mining Using SAS (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Morgan Kaufmann

作者:Mamdouh Refaat

出品人:

页数:424

译者:

出版时间:2006-10-13

价格:USD 77.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780123735775

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• 数据挖掘
• BI
• SAS
• Data Mining
• Data Preparation
• Data Management
• Statistics
• Business Intelligence
• Data Analysis
• Machine Learning
• Database
• Programming

数据挖掘的基石：理解与掌控数据之美 在数据爆炸的时代，海量信息如同汪洋大海，其中蕴藏着无限的商业价值、科学洞察与社会进步的可能。然而，原始的数据往往是杂乱无章、充满噪声、不完整甚至不一致的，直接将其用于数据挖掘，无异于在大浪淘沙中寻找金砂，效率低下且结果不可靠。因此，数据准备，作为数据挖掘过程中至关重要的一环，其重要性不言而喻。它如同为数据挖掘工程师和分析师量身打造的“炼金术”，将粗糙的“矿石”转化为闪耀的“黄金”。 本书并非一本关于数据挖掘算法的理论著作，也不是一本关于特定编程语言的速成教程。它聚焦于一个更基础、更具挑战性但又不可或缺的领域——数据准备。数据准备的核心在于理解数据、清洗数据、转换数据，最终使之达到适合进行深入分析和模型构建的状态。这包括但不限于识别和处理缺失值、异常值，纠正数据错误，合并和重塑数据结构，以及进行必要的数据转换和特征工程。 为何数据准备如此关键？ 试想一下，一位技艺精湛的厨师，即使拥有世界上最顶级的食材，如果食材没有经过恰当的处理——例如，蔬菜没有洗净，肉类没有切好，调味料没有精确称量——最终烹饪出的菜肴也难以称得上美味。数据也是如此。一个精心设计的机器学习模型，如果输入的数据充斥着错误和不一致，其预测的准确性将大打折扣，甚至可能得出完全错误的结论。 研究表明，数据科学家花费了大量的时间（通常是60%以上）在数据准备工作上。这并非因为他们不喜欢编码或统计，而是因为高质量的数据是任何成功数据挖掘项目的前提。一个详尽、准确、一致的数据集，能够极大地提升后续建模的效率和效果，减少不必要的试错，并最终为决策提供更可靠的支持。 本书将带您深入探索的数据准备的各个维度： 数据理解与探索： 在动手修改数据之前，深入理解数据的含义、结构和特性是首要任务。本书将指导您如何通过各种技术有效地探索数据集，发现潜在的问题和机会。这包括但不限于： 描述性统计的应用： 利用均值、中位数、标准差、方差等统计指标，快速掌握数据的分布情况和基本特征。 数据可视化： 通过直方图、箱线图、散点图、热力图等图形化工具，直观地识别数据的分布模式、潜在的异常值以及变量之间的关系。 数据字典与元数据分析： 理解数据的来源、定义、格式和潜在限制，为后续处理提供依据。 数据清洗：应对数据中的“瑕疵” 数据清洗是数据准备的核心环节，旨在消除或纠正数据中的错误和不一致。本书将系统地讲解各种数据清洗策略和技术，帮助您高效地处理以下常见问题： 缺失值处理： 识别缺失值的模式，并学习多种处理策略，如删除、插补（均值、中位数、众数插补、回归插补、KNN插补等）以及基于模型的方法，根据实际情况选择最合适的方式。 异常值检测与处理： 运用统计方法（如Z分数、IQR）和可视化技术识别异常值，并学习如何评估异常值的性质（是错误还是真实的极端值），以及相应的处理方法，如删除、替换或转换为特殊标记。 重复值检测与删除： 识别并处理数据集中存在的重复记录，避免对分析结果造成偏差。 数据格式标准化： 统一不同来源或不同字段的数据格式，例如日期格式、文本大小写、单位统一等，确保数据的一致性。 数据校验与一致性检查： 设定业务规则，检查数据是否符合逻辑和约束，例如年龄是否为负数，邮政编码是否符合格式等。 数据转换：重塑与优化数据 原始数据往往需要经过转换才能更好地满足数据挖掘模型的需要。本书将为您展示如何进行各种数据转换，以增强数据的可用性和表达力： 数据类型转换： 将数值型数据转换为类别型数据（分箱），或将类别型数据转换为数值型数据（如独热编码、标签编码），以适应不同模型的输入要求。 特征缩放与归一化： 对于距离敏感的模型（如KNN、SVM、聚类），将不同尺度的特征缩放到同一范围（如Min-Max归一化、Z-Score标准化），以避免量纲的影响。 特征构造（Feature Engineering）： 基于现有特征创造新的、更具信息量的特征，这通常是提升模型性能的关键。例如，从日期中提取星期几、月份，组合多个特征生成交互项，或进行多项式扩展等。 数据聚合与汇总： 将细粒度的数据汇总到更高级别的粒度，例如按区域、按产品类别统计销售额。 数据合并与连接： 将来自不同数据源或不同表的数据按照一定的键进行合并，形成一个完整的数据集。 数据重塑： 将数据从长格式转换为宽格式（pivot）或从宽格式转换为长格式（melt），以适应不同的分析需求。 数据采样：应对大规模数据集 当数据集非常庞大时，对整个数据集进行处理和建模可能会耗费大量的计算资源和时间。本书将探讨有效的数据采样技术，以便在保留数据主要特征的同时，减小数据集的规模： 随机抽样： 简单随机抽样、分层抽样等。 系统抽样： 按固定间隔抽取样本。 块抽样： 针对大规模数据进行分块抽样。 数据质量评估与监控： 数据准备并非一次性的工作，随着数据的不断产生和变化，数据质量也可能发生波动。本书将强调数据质量评估的重要性，以及建立数据质量监控机制的必要性，以确保数据的持续可用性和可靠性。 谁将从本书中受益？ 数据科学家和机器学习工程师： 在构建和部署模型之前，需要掌握高效的数据准备技术，以确保模型的稳定性和准确性。 数据分析师： 在进行数据探索、报告生成和商业洞察提取时，可靠的数据是分析结果的基石。 业务分析师和领域专家： 深入理解数据准备的过程，能够更好地与技术团队沟通，并确保数据的业务含义被正确地捕捉和利用。 对数据科学领域感兴趣的学习者： 掌握数据准备的技能，是进入数据科学领域的敲门砖，本书提供了一个坚实的基础。 本书的特色： 本书强调实践性和可操作性。在讲解理论概念的同时，将穿插大量的示例和实际场景，帮助读者理解如何在真实世界的数据项目中使用这些技术。虽然本书的名称可能指向特定的工具，但其核心思想和方法论是通用的，适用于各种数据分析和挖掘平台。重点在于“如何思考”和“如何行动”，而不是局限于某个具体工具的命令。 通过本书的学习，您将不仅能够熟练掌握各种数据准备的技术，更能培养一种“数据思维”，能够从数据的本质出发，识别潜在问题，并运用创造性的方法解决它们。您将学会如何将复杂、混乱的数据转化为清晰、有序、富有洞察力的信息，为您的数据挖掘项目打下坚实的基础，从而更有效地从数据中发现价值，驱动决策，并最终实现业务目标。掌握了数据准备的艺术，您就掌握了数据挖掘的灵魂。

评分☆☆☆☆☆

很适合做数据挖掘、数据分析和模型开发等工作的学习资料，尤其使用SAS的； 这本书结合了实例进行操作讲解，可以提高动手能力，不像国内的全是偏偏大论，我们的书籍一般会把读者吓倒。我觉得这是国内的编书人应该向外国朋友学习的地方。

评分☆☆☆☆☆

很适合做数据挖掘、数据分析和模型开发等工作的学习资料，尤其使用SAS的； 这本书结合了实例进行操作讲解，可以提高动手能力，不像国内的全是偏偏大论，我们的书籍一般会把读者吓倒。我觉得这是国内的编书人应该向外国朋友学习的地方。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

很适合做数据挖掘、数据分析和模型开发等工作的学习资料，尤其使用SAS的； 这本书结合了实例进行操作讲解，可以提高动手能力，不像国内的全是偏偏大论，我们的书籍一般会把读者吓倒。我觉得这是国内的编书人应该向外国朋友学习的地方。

评分☆☆☆☆☆

这本书，坦白说，完全没能抓住我想要的那些东西。我原本满心期待能在书中找到关于如何高效、系统地处理海量非结构化数据的实战技巧，特别是那些在真实商业环境中会遇到的棘手问题，比如数据清洗中的模糊匹配、异常值检测的进阶统计模型，以及如何用SAS的高级功能来构建可重用的数据预处理流程。结果呢？内容似乎更偏向于SAS软件基础功能的罗列，对于“数据挖掘准备”这个核心主题，提供的洞见深度实在不够。我希望看到的是数据科学家的思维方式——如何从业务痛点出发，反推所需的数据转换步骤，而不是简单地介绍`PROC SQL`或`DATA`步的语法。书中对数据质量评估的讨论浅尝辄止，没有深入探讨那些业界前沿的数据治理框架，比如元数据管理和数据血缘追踪在预处理阶段的应用。读完之后，感觉像是上了一堂基础的SAS操作课，离真正能拿去解决复杂数据科学项目所需的“准备”技能，还差着十万八千里。

评分☆☆☆☆☆

读完此书，我最大的感受是作者似乎严重低估了数据预处理在整个数据挖掘流程中的“艺术性”和“创造性”。数据准备远不止是清除缺失值和标准化数值那么简单；它是一门关于如何通过数据转换来最大化模型性能的学问。然而，书中对数据转换的讨论，停留在非常机械的层面。我寻找的是关于如何运用领域知识来创造新变量（Feature Engineering）的深入探讨，比如如何从文本描述中提取有意义的语义特征，或者如何利用地理空间数据进行空间聚类前的准备工作。书中对此的描述，基本上就是“你可以尝试用这些函数”，缺乏案例支撑和最佳实践指导。对于那些希望快速掌握从原始数据到可用特征转换的专业人士来说，这本书提供的工具箱显得过于简陋和缺乏深度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格极其平铺直叙，缺乏引导性和启发性，读起来枯燥乏味，让人难以集中注意力。更糟糕的是，它对于处理现实世界中常见的数据不一致性问题，比如日期格式的多种变体、编码问题的处理，提供的解决方案显得非常初级和保守。我期待的“数据准备”流程，是鲁棒的、容错的，并且能够在面对未来新数据时自动适应。这本书似乎没有关注如何构建这样的自动化流程；相反，它倾向于展示如何手动处理一个固定的数据集。对于任何一个希望将其知识应用于生产环境的人来说，这种“一次性解决”而非“系统化设计”的思路，是致命的缺陷。总体而言，它更适合初次接触SAS语法的编程新手，而非有志于深入数据挖掘领域、追求高效数据准备策略的专业人士。

评分☆☆☆☆☆

这份阅读体验非常令人沮丧，它给人的感觉就像是翻开了一本十年前的教科书，里面充斥着大量已经过时或者在现代数据生态中效率低下的方法论。我对那些关于数据集成和转换的章节尤其不满意，它们几乎没有触及到当今主流的数据仓库（如Snowflake或Databricks）与SAS环境之间的数据交互挑战。想象一下，一个数据科学家需要面对PB级别的数据，这本书里提供的解决方案，还停留在小规模数据集的手动处理阶段。我期待的“数据准备”是关于自动化、可扩展性和性能优化，而不是手动编写冗长的宏代码来处理重复性的任务。此外，对于现代数据科学工具链（如Python/R生态系统）中的数据预处理库（如Pandas或Tidyverse）的对比分析完全缺失，使得这本书的参考价值大打折扣，显得非常孤立和狭隘。

评分☆☆☆☆☆

从一个纯粹的软件功能介绍角度来看，这本书尚可一用，但若将其定位为“数据挖掘准备”的权威指南，则名不副实。它更像是一本SAS语言参考手册的附录，重点在于展示SAS语句如何实现基本的数据操作，比如变量创建、条件筛选等。真正有价值的“挖掘准备”工作，往往涉及到对业务领域的深刻理解，并据此设计出能揭示潜在模式的特征工程。这本书里关于特征工程的章节，给出的例子过于简单和理想化，完全没有反映出实际数据中特征构建的复杂性和迭代性。例如，如何处理时间序列数据的多粒度聚合，如何通过复杂的多表连接来构建层次化的特征，这些高阶技巧都付之阙如。它只教会了你“如何操作SAS”，却没能教会你“如何像数据科学家一样准备数据”。

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