Data Mining Using SAS Enterprise Miner pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:SAS Publishing

作者:SAS Publishing

出品人:

页数:136

译者:

出版时间:2009-01-22

价格:USD 18.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781590471906

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• 统计学
• DataMining
• EM
• 数据分析
• 数学
• 工具书
• 数据挖掘
• SAS Enterprise Miner
• 统计建模
• 机器学习
• 预测分析
• 商业智能
• 数据分析
• SAS
• 数据科学
• 商业分析

深度数据挖掘：基于R与Python的高级实践 本书并非关于使用SAS Enterprise Miner进行数据挖掘，而是着眼于当前工业界和学术界主流的开源工具——R和Python，深入探讨现代数据挖掘的全景与精髓。 本书旨在为那些希望超越商业软件限制，掌握尖端算法实现、模型构建与生产部署的专业人士和研究人员，提供一套系统、实战驱动的知识体系。 --- 第一部分：现代数据挖掘基础与环境构建 本部分将奠定读者进行复杂数据挖掘工作所需的理论基石和环境配置。我们摒弃传统商业软件的预设流程，转而强调理解底层机制。 第一章：数据挖掘的新范式与开源生态 数据科学的演进： 从描述性统计到预测性建模，再到规范性决策。探讨商业工具的局限性与开源工具（R/Python）的灵活性、可复现性优势。 R与Python的优势对比： 深入分析为何R在统计建模和可视化方面独占鳌头，而Python则在工程集成、深度学习和大规模数据处理方面表现出色。本书如何平衡两者，实现优势互补。 环境配置与最佳实践： 详细指导读者搭建基于Anaconda/Miniconda的Python环境，以及使用RStudio和CRAN/Bioconductor的科学工作流。探讨虚拟环境（如`conda`和`venv`）的重要性，确保项目间的隔离与可移植性。 第二章：数据准备与清洗的艺术——超越GUI操作 数据质量决定了模型上限。本章聚焦于在代码层面处理现实世界中“脏乱差”的数据集。 R语言中的数据操作（`dplyr`/`data.table`）： 掌握高效、管道式的数据整理、聚合、重塑和合并技巧。对比`data.frame`与高性能的`data.table`在处理百万级数据时的性能差异。 Python中的数据操控（`Pandas`精通）： 深入解析`DataFrame`的内部结构，学习缺失值（NaN）的高级插补策略（如基于时间序列的插值、多重插补MICE的R实现与Python模拟）。 特征工程的编程实现： 重点讲解如何系统地创建、转换和选择特征。包括因子化（One-Hot Encoding, Target Encoding）、尺度缩放（Standardization vs. Normalization）、非线性转换（Box-Cox, Yeo-Johnson）。强调如何将特征工程步骤代码化，以便于后续的模型训练和验证。 --- 第二部分：经典与前沿统计学习算法的深度实现 本部分将深入剖析构建预测模型的内核，从统计学的根基到机器学习的复杂集成。 第三章：回归与分类的统计建模（R主导） 本书不只是简单地调用`lm()`或`glm()`，而是探讨模型选择、正则化与诊断的复杂性。 线性模型的局限性与扩展： 广义线性模型（GLM）的细节，包括泊松回归、逻辑回归在高比例不平衡数据中的调整。 正则化方法的实战应用： 详细解读岭回归（Ridge）、Lasso（L1）和弹性网络（Elastic Net）。使用R的`glmnet`包，分析$lambda$（正则化强度）和$alpha$（L1/L2比例）对模型稀疏性和泛化能力的影响。 模型诊断与诊断绘图的自动化： 深入解释残差分析、杠杆点、影响点的识别，并使用R的强大可视化能力（如`ggplot2`结合自定义诊断图层）进行自动化报告。 第四章：集成学习与树模型的突破（Python主导） 集成方法是现代预测任务的主流，本章侧重于如何高效配置和调优这些复杂的模型。 决策树的原理与偏差/方差权衡： 深入理解Gini不纯度与熵，以及剪枝策略。 Bagging与随机森林（Random Forest）： 使用`scikit-learn`实现，重点探讨`n_estimators`、`max_features`对模型稳定性的影响。 Boosting技术的精髓： 详尽解析梯度提升机（GBM）的工作原理。随后，聚焦于工业界性能卓越的XGBoost、LightGBM和CatBoost。读者将学习如何针对不同数据集（稀疏性、类别特征多寡）选择最合适的Boosting框架，并掌握并行化训练技巧。 第五章：无监督学习与模式发现 本章关注于从数据中发现隐藏结构，而非直接进行预测。 聚类算法的深入比较： K-Means的局限性、层次聚类（Hierarchical Clustering）的实用性，以及DBSCAN在识别任意形状簇方面的优势。如何使用轮廓系数（Silhouette Score）客观评估聚类结果。 降维技术与可解释性： 主成分分析（PCA）的数学基础与数据压缩能力。对比线性PCA与非线性降维方法，如t-SNE和UMAP，并讨论它们在可视化高维数据时的适用场景和参数敏感性。 关联规则挖掘： 使用R的`arules`或Python的等效实现，分析购物篮分析中的支持度、置信度和提升度，用于商业决策支持。 --- 第三部分：模型评估、时间序列与生产化部署 一个成功的模型不仅要准确，还要稳定、可解释，并能顺利进入实际应用环境。 第六章：模型性能评估与交叉验证的严谨性 过拟合是数据挖掘的头号敌人。本章强调科学的评估方法。 评估指标的精细化选择： 不止于准确率（Accuracy）。深入探讨针对不平衡数据的AUC-ROC曲线、PR曲线、F1分数、Kappa统计量等。 高级交叉验证技术： 介绍Stratified K-Fold、Group K-Fold，以及时间序列数据的滚动原点交叉验证（Rolling Origin Cross-Validation）。 超参数调优的自动化： 掌握Grid Search, Random Search的局限，重点学习贝叶斯优化（Bayesian Optimization，使用`Hyperopt`或R的`mlr3`框架）在高效探索超参数空间中的应用。 第七章：时间序列预测的专业化处理 时间序列数据需要特殊的处理方式，本书将详细介绍现代和经典方法。 经典分解与平稳性检验： ADF检验、KPSS检验，以及季节性分解（STL）。 ARIMA家族的编程实现： 使用R的`forecast`包或Python的`statsmodels`，系统地进行模型识别、参数估计与诊断。 现代混合模型： 将时间序列与外部特征结合（Exogenous Variables）。使用Prophet库处理具有明显节假日效应和趋势变化的时间序列数据，并对比其与传统方法的性能差异。 第八章：模型可解释性（XAI）与部署流程 现代数据挖掘要求模型不仅有效，还必须“透明”。 局部与全局可解释性： 介绍SHAP（SHapley Additive exPlanations）和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）的原理，并用Python实现这些工具来剖析复杂集成模型的决策路径。 特征重要性排名的深度解读： 不仅看“分数”，更要看分数随模型迭代的变化趋势。 模型序列化与生产化： 学习如何使用`pickle`或`joblib`序列化训练好的R或Python模型。探讨模型版本控制（如使用DVC或MLflow的初步概念），以及将模型封装为RESTful API（使用Flask/FastAPI）的基本流程，实现模型的实时预测服务。 --- 目标读者： 具备基础统计学或编程背景，希望从商业软件的固定流程中解放出来，系统掌握R和Python生态中进行大规模、高复杂度数据挖掘项目的分析师、数据科学家和高级商业智能专业人员。 本书承诺： 全书所有案例均基于实际下载的公共数据集或模拟数据，所有代码（R/Python）均可直接在开源环境中运行，并提供详尽的注释和逻辑解释，确保读者真正理解“如何做”以及“为何这样做”。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我最近一直渴望深入了解SAS Enterprise Miner这款在数据挖掘领域享有盛誉的工具，而这本书的到来，为我提供了一个绝佳的学习机会。我希望能在这本书中找到关于SAS Enterprise Miner核心功能和操作流程的详尽介绍。我尤其关注书中对数据导入、数据转换、特征选择、模型构建、模型评估以及模型部署等各个环节的详细阐述。我希望作者能够通过丰富的图示和实例，清晰地展示如何在Enterprise Miner中完成这些操作，使得初学者也能轻松上手。对于SAS Enterprise Miner中内置的各种数据挖掘算法，我希望能有更深入的了解。我希望能学习到不同算法的原理，例如决策树、神经网络、支持向量机、逻辑回归等，以及它们在Enterprise Miner中的具体实现方式和参数设置。我希望书中能够指导我如何根据不同的业务问题和数据特点，选择最合适的算法，并进行有效的模型调优，以获得最佳的预测性能。模型评估和选择是数据挖掘过程中至关重要的一步，我希望能从书中学习到各种评估指标的含义和应用，例如准确率、召回率、F1分数、AUC等，以及如何利用Enterprise Miner的工具来选择最优模型，避免过拟合和欠拟合。此外，我希望这本书能够包含一些实际的项目案例，通过这些案例，我能够更好地理解SAS Enterprise Miner在实际业务中的应用，并学习如何将其应用于解决具体的数据挖掘问题。我期待这本书能够成为我学习SAS Enterprise Miner的坚实基础，帮助我构建扎实的数据挖掘技能，并为我未来的数据科学研究和应用打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的到来，让我对SAS Enterprise Miner的系统性学习充满了期待。作为一名正在学习数据挖掘技术的学生，我深知掌握一个强大的工具是至关重要的。我希望能从这本书中学习到SAS Enterprise Miner的完整工作流程，从数据的导入和预处理，到模型的训练和评估，再到最终的模型部署。我特别关注书中对于SAS Enterprise Miner用户界面的详细介绍，以及如何利用其可视化工具来构建和管理数据挖掘项目。我希望能看到书中对各种数据预处理技术的讲解，例如缺失值处理、异常值检测、数据转换、特征选择等，并了解如何在Enterprise Miner中实现这些操作。对于SAS Enterprise Miner中内置的各种数据挖掘算法，我希望能有更深入的了解。我希望能学习到不同算法的原理、适用场景以及如何在Enterprise Miner中进行参数调优，以获得最佳的模型性能。例如，我希望能学习到如何构建和解释决策树模型，如何应用聚类算法进行数据分割，以及如何使用关联规则挖掘来发现数据中的隐藏模式。模型评估和选择是数据挖掘过程中至关重要的一步，我希望能从书中学习到各种模型评估指标的含义和应用，以及如何利用Enterprise Miner的工具来选择最优模型。此外，我希望这本书能够包含一些实际的项目案例，通过这些案例，我能够更好地理解SAS Enterprise Miner在实际业务中的应用，并学习如何将其应用于解决具体的数据挖掘问题。我期待这本书能够成为我学习SAS Enterprise Miner的坚实基础，帮助我构建扎实的数据挖掘技能。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的期待，源于我对SAS Enterprise Miner在商业智能和数据分析领域日益增长的关注。我一直认为，SAS Enterprise Miner作为一款领先的数据挖掘工具，其功能和应用潜力是巨大的。我希望能从这本书中深入学习到如何利用SAS Enterprise Miner来解决实际的商业问题。我尤其感兴趣的是书中关于客户细分、市场预测、风险评估等方面的应用案例。我希望作者能够提供详细的步骤和方法，指导我如何使用Enterprise Miner来构建这些模型，并解读模型的结果，从而为企业决策提供支持。对于数据预处理和特征工程部分，我希望能看到更深入的探讨。如何有效地处理缺失值、异常值，如何进行变量转换和创造新的特征，这些都是影响模型性能的关键因素。我希望书中能够提供一些实用的技巧和最佳实践，帮助我提高数据处理的效率和模型的准确性。此外，我对SAS Enterprise Miner中各种机器学习算法的集成和应用非常感兴趣。我希望能看到书中如何详细介绍决策树、回归分析、神经网络、支持向量机等算法，并展示如何在Enterprise Miner中配置和优化这些算法，以获得最佳的预测效果。模型评估和选择也是我关注的重点。我希望能学习到如何科学地评估模型的性能，如何选择最优模型，以及如何避免过拟合和欠拟合等问题。这本书能否提供关于这些方面的详细指导？我希望这本书不仅仅是一本操作手册，更是一本能够启发思维、提升实践能力的指导书。我希望通过阅读这本书，能够让我对SAS Enterprise Miner有一个更全面、更深入的理解，并能够将其有效地应用于我的工作中，为我所在的组织带来实际的价值。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据科学充满热情的研究者，我一直密切关注着SAS Enterprise Miner的发展。这本书的出现，对我来说无疑是一份期待已久的礼物。我希望能在这本书中找到关于SAS Enterprise Miner在高级数据挖掘技术应用方面的深度解析。我特别关注书中对文本挖掘、时间序列分析、以及异常检测等领域的深入探讨。我希望作者能够详细介绍如何在Enterprise Miner中实现和应用这些高级技术，并提供丰富的案例研究，展示它们在实际问题中的应用效果。例如，在文本挖掘方面，我希望能看到如何利用Enterprise Miner进行情感分析、主题建模，以及如何从大量的非结构化文本数据中提取有价值的信息。在时间序列分析方面，我希望能学习到如何利用Enterprise Miner进行趋势预测、季节性分析，以及如何识别和应对异常事件。对于异常检测，我希望能看到书中如何介绍各种异常检测算法，并展示如何利用Enterprise Miner来识别数据中的异常模式，例如在金融欺诈检测或网络安全领域。我同样期待书中能够提供关于SAS Enterprise Miner与其他数据挖掘工具和平台的比较分析，帮助我更好地理解其在整个数据科学生态系统中的定位和优势。此外，我希望书中能够包含一些关于模型部署和集成的内容，例如如何将Enterprise Miner构建的模型集成到现有的业务流程中，以及如何进行模型的持续监控和维护。这本书的深度和广度，将决定它能否成为我案头必备的参考书。我希望能在这本书中找到那些能够帮助我突破现有瓶颈，进一步提升数据挖掘研究和应用水平的宝贵知识。

评分☆☆☆☆☆

终于拿到了这本书——《Data Mining Using SAS Enterprise Miner》。拿到书的那一刻，心里其实是有些忐忑的。我之前在数据挖掘领域摸爬滚打过一些年，用过不少工具，但SAS Enterprise Miner对我来说，一直是一个传说般的存在。很多时候，在论坛或者技术分享会上，都会听到它的大名，大家对它的功能和强大之处赞不绝口，但真正上手使用的机会却不多。所以，当这本书摆在我面前时，我既充满期待，又带有一丝“能否真正理解”的压力。我希望这本书能够系统地、深入地讲解SAS Enterprise Miner的核心概念和操作流程，而不仅仅是停留在表面的功能介绍。我特别关注它在实际项目中的应用，例如，如何利用它来解决具体的商业问题，比如客户流失预测、市场细分、欺诈检测等等。我希望能从书中看到丰富的案例研究，这些案例最好能涵盖不同的行业和业务场景，这样我才能更好地将所学知识迁移到自己的工作中。另外，我希望作者能够详细地解释每一个算法的原理，并说明如何在Enterprise Miner中有效地配置和调整这些算法的参数，以达到最佳的预测效果。当然，我更希望这本书能够包含一些高级的应用技巧，比如如何进行模型评估与选择，如何进行特征工程，以及如何部署和监控模型。这本书的篇幅和深度，是我最看重的，我希望它是一本能够让我反复研读，并且在实践中受益匪浅的工具书，而不是一本泛泛而谈的入门读物。我还会仔细留意书中对于数据预处理、数据清洗、数据转换的讲解，因为这部分工作在实际的数据挖掘项目中所占的比重非常大，而且直接影响到最终模型的质量。我希望能在这本书中找到高效、实用的方法来处理各种各样的数据问题，比如缺失值、异常值、类别变量的编码等等。总而言之，我期待的是一本能够帮助我真正掌握SAS Enterprise Miner，并将数据挖掘能力提升到新高度的著作。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够帮助我更深入理解SAS Enterprise Miner核心概念的书籍，而这本书的标题正好触及了我的需求。我对SAS Enterprise Miner的认识，更偏向于它作为一个强大的可视化建模工具，能够帮助我快速构建和部署数据挖掘模型。然而，我渴望更进一步，了解其背后所支撑的算法原理以及更深层次的优化技巧。我希望这本书能够详尽地阐述SAS Enterprise Miner中内置的各种数据挖掘算法，不仅仅是简单地罗列名称，而是深入剖析它们的工作原理、优缺点以及适用场景。例如，对于决策树算法，我希望能了解到不同的生长策略，如ID3、C4.5、CART等，以及它们在Enterprise Miner中的具体实现和参数调优。对于神经网络，我希望了解不同类型的神经网络结构，如多层感知器、径向基函数网络等，以及如何在其应用中设置激活函数、优化器和学习率。我非常关注书中关于模型评估与选择的部分，我希望能学习到如何利用各种评估指标，如准确率、召回率、F1分数、AUC等，来全面衡量模型的性能，并掌握如何进行模型选择，以避免过拟合和欠拟合。此外，我希望能看到书中关于特征工程和特征选择的深入讨论。如何有效地从原始数据中提取有价值的特征，如何进行特征降维，以及如何利用Enterprise Miner提供的工具来实现这些目标，都是我非常感兴趣的内容。我希望这本书能够提供一系列的实际操作指导，通过丰富的截图和示例，让我能够一步一步地掌握这些高级技巧。总而言之，我希望这本书能成为我通往SAS Enterprise Miner高级应用殿堂的指路明灯。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都对SAS Enterprise Miner在实际商业应用中的威力感到好奇，而这本书的出版，恰好满足了我深入探索这一领域的需求。我非常期待在这本书中找到关于SAS Enterprise Miner在解决实际商业挑战方面的具体指导。我希望作者能够通过一系列精心设计的案例，向我展示如何利用SAS Enterprise Miner来分析和解决诸如客户流失预测、市场细分、精准营销、欺诈检测等关键业务问题。我尤其关注书中关于模型构建和优化的详细步骤，希望能够学习到如何根据不同的业务场景，选择最适合的数据挖掘算法，并对其进行有效的参数调优，以达到最佳的预测效果。对于数据的预处理和特征工程，我希望能看到更深入的讲解。例如，如何有效地处理缺失值、异常值，如何进行变量编码和转换，以及如何创造新的、更有价值的特征。我希望书中能够提供一些实用的技巧和最佳实践，帮助我提高数据处理的效率和模型的准确性。此外，我对SAS Enterprise Miner的部署和集成能力也非常感兴趣。我希望能了解如何将模型部署到生产环境中，以及如何进行模型的持续监控和维护，以确保其长期有效的运行。这本书是否会涉及SAS Enterprise Miner与其他数据分析工具的集成，例如SAS/STAT, SAS/GRAPH等，以构建更全面的数据分析解决方案？这些都是我在实际工作中可能会遇到的问题，我希望能够从书中找到答案。总而言之，我期待这本书能够成为我通往SAS Enterprise Miner商业应用之路的向导，让我能够将其强大的功能转化为切实的商业价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了一种非常专业且严谨的印象，立刻让我联想到那些在数据科学领域沉淀已久的技术专家。我迫不及待地翻开了它，希望能够一探究竟。我对SAS Enterprise Miner的了解，可以说是从零开始，它对我来说就像一个充满未知可能性的宝藏。因此，我非常期待这本书能够以一种循序渐进的方式，将我引入这个强大的数据挖掘平台。我尤其关注书中对于整个数据挖掘流程的梳理，从数据的导入、清理、转换，到模型的选择、训练、评估，再到最终的部署和应用，我希望能看到一个完整而清晰的蓝图。书中对各种经典的机器学习算法的讲解，是我非常感兴趣的部分。我希望作者不仅能介绍这些算法的基本原理，还能深入地展示如何在Enterprise Miner中实现它们，并且如何根据具体的数据和业务需求来选择最合适的算法。同时，对于模型评估和验证的部分，我希望能看到更详细的阐述，比如各种评估指标的意义，以及如何有效地进行交叉验证等，以确保模型的可靠性和泛化能力。我还会特别留意书中关于特征工程和特征选择的章节，因为我深知“Garbage in, garbage out”的道理，良好的特征工程是构建高性能模型的基石。我希望能从书中学习到各种实用的技巧和方法，来提取和构建更有意义的特征，并剔除冗余和无效的特征。最后，对于初学者而言，对SAS Enterprise Miner的界面和基本操作的详细介绍也是至关重要的，我希望书中能够包含大量的截图和图示，让学习过程更加直观易懂。我希望这本书能让我从一个门外汉，变成一个能够熟练运用SAS Enterprise Miner进行数据分析和挖掘的实践者。

评分☆☆☆☆☆

我最近正在寻找一本关于数据挖掘的深度技术书籍，尤其是对于SAS Enterprise Miner这个平台，我一直有深入了解的渴望。这本书的出现，无疑为我提供了一个绝佳的学习机会。我希望能在这本书中找到对于SAS Enterprise Miner架构和工作原理的详尽解释。我特别希望了解它如何集成不同的数据挖掘算法，以及它在数据预处理和后处理方面的能力。我关注的重点之一是书中对各种数据挖掘技术在Enterprise Miner中的实现方式，例如，决策树、神经网络、聚类分析、关联规则挖掘等等。我希望能看到作者如何通过具体的示例来展示如何构建和优化这些模型，以及如何解释模型的输出结果。此外，我非常看重书中对于模型解释性和可解释性的讨论。在实际应用中，仅仅得到一个预测模型是不够的，我们还需要能够理解模型是如何做出预测的，以及这些预测背后所蕴含的业务洞察。我希望这本书能够提供关于模型解释方法的指导，并展示如何在Enterprise Miner中应用这些方法。对于SAS Enterprise Miner的集成能力，我也非常感兴趣。我希望能了解它如何与其他SAS产品，甚至其他数据源进行集成，以构建更复杂、更全面的数据分析解决方案。这本书是否包含了关于如何在实际业务场景中部署和管理SAS Enterprise Miner模型的讨论？例如，如何处理大规模数据集，如何进行模型性能监控和更新等。这些都是我在数据挖掘实践中经常遇到的挑战，我希望能从书中找到可行的解决方案。总的来说，我希望这本书能够提供一种从宏观到微观，从理论到实践的全方位指导，帮助我全面掌握SAS Enterprise Miner在数据挖掘领域的应用。

评分☆☆☆☆☆

我一直对SAS Enterprise Miner在解决复杂数据问题方面的能力感到好奇，这本书的出现，为我提供了一个深入了解其强大功能的绝佳机会。我希望能在这本书中找到关于SAS Enterprise Miner在机器学习算法方面的深度探讨。我尤其关注书中对分类、回归、聚类、关联规则等经典机器学习算法的详细讲解，以及它们如何在Enterprise Miner中实现和应用。我希望能看到作者如何通过生动的例子来展示如何构建和优化这些模型，并如何解释模型的输出结果，从而帮助我理解模型背后的逻辑。对于模型评估与选择，我希望能看到更全面的指导。我希望学习到各种评估指标的意义，以及如何利用Enterprise Miner的工具来选择最适合特定业务问题的模型，避免过拟合和欠拟合。特征工程和特征选择也是我非常看重的部分。我希望能学习到如何有效地从原始数据中提取有价值的特征，如何进行特征转换，以及如何利用Enterprise Miner来优化特征，从而提升模型的性能。此外，我非常期待书中能够提供关于SAS Enterprise Miner在不同行业应用方面的案例研究。例如，在金融行业如何进行信用风险评估，在零售行业如何进行客户流失预测，在医疗行业如何进行疾病诊断等。这些实际的应用案例将有助于我更好地理解SAS Enterprise Miner的价值，并将其应用于我的实际工作中。我希望这本书能够帮助我从一个SAS Enterprise Miner的初学者，成长为一个能够独立运用其解决复杂数据挖掘问题的专家。

评分☆☆☆☆☆

4.3版本的。那个时候EM还是内嵌模块。

评分☆☆☆☆☆

求个把各个结点讲的细致点的版本～em12.3以上～

评分☆☆☆☆☆

求个把各个结点讲的细致点的版本～em12.3以上～

评分☆☆☆☆☆

= = 难用的EM。。。跑个project最重要的在于cpu。。。

评分☆☆☆☆☆

= = 难用的EM。。。跑个project最重要的在于cpu。。。