具体描述
通过做数据分析学习数据分析
《数据挖掘与预测分析(第2版)》提供了从数据准备到探索性数据分析、数据建模及模型评估等整个数据分析过程的内容。《数据挖掘与预测分析(第2版)》不仅提供了理解软件底层算法的“白盒”方法，而且提供了能够使读者利用现实世界数据集开展数据挖掘与预测分析的应用方法。
第2版的新内容：
● 添加了500多页的新内容，包括20个新章节，例如，数据建模准备、成本-效益分析、缺失数据填充、聚类优劣度量以及细分模型等。
● 针对前沿主题的新章节，例如，多元分类模型、BIRCH聚类、集成学习(bagging及boosting)、模型投票与趋向平均等。
● 每章节后均附有R语言开发园地，读者可以获得完成书中分析所需的R语言源代码，以及通过R代码生成的图、表和结果。
● 书中的附录为那些对统计基础生疏的读者提供了了解基本概念的材料。
● 超过750个章节练习，使读者能够自己测试对所学知识的掌握程度，并着手开展数据挖掘与预测分析工作。
《数据挖掘与预测分析(第2版)》将对数据分析人员、数据库分析人员以及CIO具有极大的吸引力，通过学习将使他们知道何种类型的分析将会增加其投资回报。
作者简介
Daniel T. Larose博士，美国中康涅狄格州立大学数学科学教授，数据挖掘项目负责人。出版与数据挖掘、Web挖掘和统计理论等相关论著多本。他也是《微软》、《福布斯》杂志以及《经济学人》杂志等数据挖掘与统计分析领域的顾问。
Chantal D. Larose是美国康涅狄格大学的在读博士。其研究领域包括缺失数据填补以及基于模型的聚类等。她已获得美国新帕尔兹纽约州立大学商学院决策科学领域助理教授的职位。
目录信息
第1章 数据挖掘与预测分析概述 3
1.1 什么是数据挖掘和预测分析 3
1.2 需求：数据挖掘技术人员 4
1.3 数据挖掘离不开人的参与 5
1.4 跨行业数据挖掘标准过程：
CRISP-DM 6
1.5 数据挖掘的谬误 8
1.6 数据挖掘能够完成的任务 9
1.6.1 描述 9
1.6.2 评估 10
1.6.3 预测 11
1.6.4 分类 11
1.6.5 聚类 13
1.6.6 关联 14
R语言开发园地 15
R参考文献 16
练习 16
第2章 数据预处理 17
2.1 需要预处理数据的原因 17
2.2 数据清理 18
2.3 处理缺失数据 19
2.4 识别错误分类 22
2.5 识别离群值的图形方法 22
2.6 中心和散布度量 24
2.7 数据变换 26
2.8 min-max规范化 26
2.9 Z-score标准化 27
2.10 小数定标规范化 28
2.11 变换为正态数据 28
2.12 识别离群值的数值方法 34
2.13 标志变量 35
2.14 将分类变量转换为数值变量 35
2.15 数值变量分箱 36
2.16 对分类变量重新划分类别 37
2.17 添加索引字段 37
2.18 删除无用变量 38
2.19 可能不应该删除的变量 38
2.20 删除重复记录 39
2.21 ID字段简述 39
R语言开发园地 39
R参考文献 45
练习 45
第3章 探索性数据分析 49
3.1 假设检验与探索性数据分析 49
3.2 了解数据集 49
3.3 探索分类变量 52
3.4 探索数值变量 58
3.5 探索多元关系 62
3.6 选择感兴趣的数据子集作进一步研究 64
3.7 使用EDA发现异常字段 64
3.8 基于预测值分级 65
3.9 派生新变量：标志变量 67
3.10 派生新变量：数值变量 69
3.11 使用EDA探测相关联的预测
变量 70
3.12 EDA概述 73
R语言开发园地 73
R参考文献 80
练习 80
第4章 降维方法 83
4.1 数据挖掘中降维的必要性 83
4.2 主成分分析 84
4.3 将主成分分析应用于房屋
数据集 87
4.4 应提取多少个主成分 91
4.4.1 特征值标准 91
4.4.2 解释变异的比例标准 92
4.4.3 最小共性标准 92
4.4.4 坡度图标准 92
4.5 主成分描述 94
4.6 共性 96
4.7 主成分验证 97
4.8 因子分析法 98
4.9 因子分析法在成年人数据集中的
应用 99
4.10 因子旋转 101
4.11 用户自定义合成 104
4.12 用户自定义合成的示例 105
R语言开发园地 106
R参考文献 110
练习 111
第Ⅱ部分 统计分析
第5章 单变量统计分析 117
5.1 数据知识发现中的数据挖掘
任务 117
5.2 用于估计和预测的统计方法 117
5.3 统计推理 118
5.4 我们对评估的确信程度如何 119
5.5 均值的置信区间估计 120
5.6 如何减少误差范围 121
5.7 比例的置信区间估计 122
5.8 均值的假设检验 123
5.9 拒绝零假设的证据力度的
评估 125
5.10 使用置信区间执行假设检验 126
5.11 比例的假设检验 127
R语言开发园地 128
R参考文献 129
练习 129
第6章 多元统计 133
6.1 描述均值差异的两样例t-检验
方法 133
6.2 判断总体差异的两样例
Z-检验 134
6.3 比例均匀性的测试 135
6.4 多元数据拟合情况的
卡方检验 137
6.5 方差分析 138
R语言开发园地 141
R参考文献 143
练习 143
第7章 数据建模准备 145
7.1 有监督学习与无监督学习 145
7.2 统计方法与数据挖掘方法 146
7.3 交叉验证 146
7.4 过度拟合 147
7.5 偏差-方差权衡 148
7.6 平衡训练数据集 150
7.7 建立基线性能 151
R语言开发园地 152
R参考文献 153
练习 153
第8章 简单线性回归 155
8.1 简单线性回归示例 155
8.2 外推的危险 161
8.3 回归有用吗？系数的确定 162
8.4 估计标准误差 166
8.5 相关系数r 167
8.6 简单线性回归的方差分析表 169
8.7 离群点、高杠杆率点与有影响
的观察点 170
8.8 回归方程概括 178
8.9 回归假设验证 179
8.10 回归推理 184
8.11 x与y之间关系的t-检验 185
8.12 回归直线斜率的置信区间 187
8.13 相关系数ρ的置信区间 188
8.14 给定均值的置信区间 190
8.15 给定随机选择值的预测区间 191
8.16 获得线性特性的变换 194
8.17 博克斯-考克斯变换 199
R语言开发园地 199
R参考文献 205
练习 205
第9章 多元回归与模型构建 213
9.1 多元回归示例 213
9.2 总体多元回归方程 218
9.3 多元回归推理 219
9.3.1 y与xi之间关系的t-检验 219
9.3.2 营养等级与含糖量之间关系
的t-检验 220
9.3.3 营养等级与纤维含量之间
关系的t-检验 220
9.3.4 总体回归模型显著性的
F-检验 221
9.3.5 营养等级与含糖量和纤维
含量之间关系的F-检验 222
9.3.6 特定系数βi的置信区间 223
9.3.7 (在给定x1,x2,…,xm的情况下)y
的均值的置信区间 223
9.3.8 (在给定x1,x2,…,xm的情况下)
随机选择的y值的预测区间 223
9.4 利用指示变量的包含范畴型预测变量的回归 224
9.5 调整R2：惩罚包含无用预测变量的模型 230
9.6 序列平方和 231
9.7 多重共线性 233
9.8 变量选择方法 239
9.8.1 有偏F-检验 239
9.8.2 前向选择过程 240
9.8.3 反向删除过程 241
9.8.4 逐步选择过程 241
9.8.5 最佳子集过程 241
9.8.6 “所有可能子集”过程 242
9.9 油耗数据集 242
9.10 变量选择方法的应用 243
9.10.1 应用于油耗数据集的前向
选择过程 244
9.10.2 应用于油耗数据集的后向
删除过程 245
9.10.3 应用于油耗数据集的逐步选择过程 246
9.10.4 应用于油耗数据集的最佳子集过程 246
9.10.5 Mallows’Cp统计量 247
9.11 将主成分作为预测变量进行
多元回归 251
R语言开发园地 255
R参考文献 265
练习 265
第Ⅲ部分 分类
第10章 K-最近邻算法 273
10.1 分类任务 273
10.2 k-最近邻算法 274
10.3 距离函数 276
10.4 组合函数 279
10.4.1 简单权重投票方式 279
10.4.2 加权投票 279
10.5 量化属性的相关性：轴伸缩 280
10.6 数据库方面的考虑 281
10.7 将k-最近邻算法用于评估和
预测 281
10.8 k值的选择 282
10.9 利用IBM/SPSS建模工具应用
k-最近邻算法 283
R语言开发园地 284
R参考文献 286
练习 286
第11章 决策树 289
11.1 决策树是什么 289
11.2 使用决策树的要求 291
11.3 分类与回归树 291
11.4 C4.5算法 297
11.5 决策规则 302
11.6 比较C5.0和CART算法应用
到实际的数据 303
R语言开发园地 306
R参考文献 307
练习 308
第12章 神经元网络 311
12.1 输入和输出编码 312
12.2 神经元网络用于评估和预测 313
12.3 神经元网络的简单示例 314
12.4 sigmoid激活函数 316
12.5 反向传播 317
12.6 梯度下降法 317
12.7 反向传播规则 318
12.8 反向传播示例 319
12.9 终止条件 320
12.10 学习率 321
12.11 动量项 322
12.12 敏感性分析 323
12.13 神经元网络建模应用 324
R语言开发园地 326
R参考文献 328
练习 328
第13章 logistic回归 331
13.1 logistic回归简单示例 331
13.2 最大似然估计 333
13.3 解释logistic回归的输出 334
13.4 推理：这些预测有显著性吗 335
13.5 概率比比率与相对风险 337
13.6 对二分logistic回归预测的
解释 339
13.7 对应用于多元预测变量的
logistic回归的解释 342
13.8 对应用于连续型预测变量的
logistic回归的解释 346
13.9 线性假设 351
13.10 零单元问题 353
13.11 多元logistic回归 355
13.12 引入高阶项处理非线性 359
13.13 logistic回归模型的验证 366
13.14 WEKA：应用logistic回归的
实践分析 370
R语言开发园地 374
R参考文献 380
练习 380
第14章 朴素贝叶斯与贝叶斯网络 385
14.1 贝叶斯方法 385
14.2 最大后验(MAP)分类 387
14.3 后验概率比 391
14.4 数据平衡 393
14.5 朴素贝叶斯分类 394
14.6 解释对数后验概率比 397
14.7 零单元问题 398
14.8 朴素贝叶斯分类中的数值型
预测变量 399
14.9 WEKA：使用朴素贝叶斯开展
分析 402
14.10 贝叶斯信念网络 406
14.11 衣物购买示例 407
14.12 利用贝叶斯网络发现概率 409
R语言开发园地 413
R参考文献 417
练习 417
第15章 模型评估技术 421
15.1 用于描述任务的模型评估
技术 421
15.2 用于评估和预测任务的模型
评估技术 422
15.3 用于分类任务的模型评估
方法 423
15.4 准确率和总误差率 425
15.5 灵敏性和特效性 426
15.6 假正类率和假负类率 427
15.7 真正类、真负类、假正类、
假负类的比例 427
15.8 通过误分类成本调整来反映
现实关注点 429
15.9 决策成本/效益分析 430
15.10 提升图表和增益图表 431
15.11 整合模型评估与模型建立 434
15.12 结果融合：应用一系列
模型 435
R语言开发园地 436
R参考文献 436
练习 437
第16章 基于数据驱动成本的
成本-效益分析 439
16.1 在行调整条件下的决策
不变性 439
16.2 正分类标准 440
16.3 正分类标准的示范 442
16.4 构建成本矩阵 444
16.5 在缩放条件下的决策不变性 445
16.6 直接成本和机会成本 446
16.7 案例研究：基于数据驱动误
分类成本的成本-效益分析 446
16.8 再平衡作为误分类成本的
代理 450
R语言开发园地 452
R参考文献 455
练习 455
第17章 三元和k元分类模型的成本-
效益分析 459
17.1 三元目标的分类评估变量 459
17.2 三元分类评估度量在贷款审批问题中的应用 462
17.3 三元贷款分类问题的数据驱动成本-效益分析 466
17.4 比较使用/不使用数据驱动误分类成本的CART模型 467
17.5 一般的k元目标的分类评估
度量 470
17.6 k元分类中评估度量和数据驱动误分类成本的示例 472
R语言开发园地 474
R参考文献 475
练习 475
第18章 分类模型的图形化评估 477
18.1 回顾提升图表和增益图表 477
18.2 使用误分类成本的提升图表
和增益图表 477
18.3 响应图表 479
18.4 利润图表 479
18.5 投资回报(ROI)图表 482
R语言开发园地 482
R参考文献 484
练习 484
第Ⅳ部分 聚类
第19章 层次聚类和k-均值聚类 489
19.1 聚类任务 489
19.2 层次聚类方法 491
19.3 单一链聚类 492
19.4 完全链聚类 493
19.5 k-均值聚类 494
19.6 k-均值聚类实操示例 495
19.7 k-均值算法执行中MSB、MSE和伪-F的行为 498
19.8 SAS Enterprise Miner中k-均值算法的应用 499
19.9 使用簇成员关系来预测客户
流失 501
R语言开发园地 502
R参考文献 503
练习 504
第20章 Kohonen网络 505
20.1 自组织映射 505
20.2 Kohonen网络 507
20.3 Kohonen网络学习示例 508
20.4 簇有效性 511
20.5 使用Kohonen网络进行聚类
应用 511
20.6 解释簇 512
20.7 将簇成员关系作为下游数据
挖掘模型的输入 517
R语言开发园地 518
R参考文献 520
练习 520
第21章 BIRCH聚类 521
21.1 BIRCH聚类的理论基础 521
21.2 簇特征 522
21.3 簇特征树 523
21.4 阶段1：构建CF树 523
21.5 阶段2：聚类子簇 525
21.6 BIRCH聚类示例之阶段1：
构建CF树 525
21.7 BIRCH聚类示例之阶段2：
聚类子簇 530
21.8 候选聚类解决方案的评估 530
21.9 案例研究：在银行贷款数据集
上应用BIRCH聚类 531
21.9.1 案例研究第1课：对于
任意聚类算法避免高度
相关的输入 532
21.9.2 案例研究第2课：不同的
排序可能会导致不同的
簇数目 535
R语言开发园地 537
R参考文献 538
练习 538
第22章 度量簇的优劣 541
22.1 度量簇优劣的基本原理 541
22.2 轮廓方法 541
22.3 轮廓值示例 542
22.4 Iris数据集的轮廓值分析 544
22.5 伪-F统计方法 547
22.6 伪-F统计示例 549
22.7 将伪-F统计应用于Iris
数据集 550
22.8 簇验证 551
22.9 将簇验证方法应用于贷款
数据集 551
R语言开发园地 554
R参考文献 556
练习 557
第Ⅴ部分 关联规则
第23章 关联规则 561
23.1 亲和度分析与购物篮分析 561
23.2 支持度、可信度、频繁项集和
先验属性 564
23.3 先验算法工作原理(第1部
分)—— 建立频繁项集 565
23.4 先验算法工作原理(第2部
分)—— 建立关联规则 566
23.5 从标志数据扩展到分类数据 569
23.6 信息理论方法：广义规则推理
方法 570
23.7 关联规则不易做好 571
23.8 度量关联规则可用性的方法 573
23.9 关联规则是监督学习还是
无监督学习 574
23.10 局部模式与全局模型 574
R语言开发园地 575
R参考文献 575
练习 576
第Ⅵ部分 增强模型性能
第24章 细分模型 581
24.1 细分建模过程 581
24.2 利用EDA识别分段的细分
建模 583
24.3 利用聚类方法识别分段的
细分建模 585
R语言开发园地 589
R参考文献 591
练习 591
第25章 集成方法：bagging和
boosting 593
25.1 使用集成分类模型的理由 593
25.2 偏差、方差与噪声 594
25.3 适合采用bagging的场合 595
25.4 bagging 596
25.5 boosting 599
25.6 使用IBM/SPSS建模器应用
bagging和boosting 602
参考文献 603
R语言开发园地 604
R参考文献 605
练习 606
第26章 模型投票与趋向平均 609
26.1 简单模型投票 609
26.2 其他投票方法 610
26.3 模型投票过程 611
26.4 模型投票的应用 612
26.5 什么是趋向平均 616
26.6 趋向平均过程 616
26.7 趋向平均的应用 618
R语言开发园地 619
R参考文献 621
练习 622
第Ⅶ部分 更多主题
第27章 遗传算法 627
27.1 遗传算法简介 627
27.2 基因算法的基本框架 628
27.3 遗传算法的简单示例 629
27.3.1 第1次迭代 629
27.3.2 第2次迭代 631
27.4 改进及增强：选择 631
27.5 改进及增强：交叉 633
27.5.1 多点交叉 633
27.5.2 通用交叉 634
27.6 实值变量的遗传算法 634
27.6.1 单一算术交叉 635
27.6.2 简单算术交叉 635
27.6.3 完全算术交叉 635
27.6.4 离散交叉 635
27.6.5 正态分布突变 635
27.7 利用遗传算法训练神经元
网络 636
27.8 WEKA：使用遗传算法进行
分析 640
R语言开发园地 646
R参考文献 647
练习 647
第28章 缺失数据的填充 649
28.1 缺失数据填充的必要性 649
28.2 缺失数据填充：连续型变量 650
28.3 填充的标准误差 653
28.4 缺失值填充：范畴型变量 653
28.5 缺失的处理模式 654
参考文献 655
R语言开发园地 655
R参考文献 657
练习 658
第Ⅷ部分 案例研究：对直邮营
销的响应预测
第29章 案例研究，第1部分：业务
理解、数据预处理和探索性
数据分析 661
29.1 数据挖掘的跨行业标准 661
29.2 业务理解阶段 662
29.3 数据理解阶段，第一部分：
熟悉数据集 663
29.4 数据准备阶段 667
29.4.1 消费金额为负值的情况 667
29.4.2 实现正态性或对称性的
转换 669
29.4.3 标准化 671
29.4.4 派生新变量 671
29.5 数据理解阶段，第二部分：
探索性数据分析 674
29.5.1 探索预测因子和响应之间
的关系 674
29.5.2 研究预测因子间的相关性
结构 679
29.5.3 逆转换对于解释的
重要性 682
第30章 案例研究，第2部分：聚类与
主成分分析 685
30.1 数据划分 685
30.2 制定主成分 686
30.3 验证主成分 689
30.4 主成分概括 691
30.5 利用BIRCH聚类算法选择最优
聚类数 694
30.6 利用k均值聚类算法选择最优
聚类数 695
30.7 k-均值聚类应用 696
30.8 验证聚类 697
30.9 聚类概括 698
第31章 案例研究，第3部分：建模与
评估性能和可解释性 699
31.1 选择性能最佳模型，还是既要
性能又要可解释性 699
31.2 建模与评估概述 700
31.3 利用数据驱动开销开展损益
分析 700
31.4 输入到模型中的变量 702
31.5 建立基线模型性能 703
31.6 利用误分类开销的模型 704
31.7 需要用代理调整误分类开销
的模型 705
31.8 采用投票和趋向平均方法
合并模型 706
31.9 对利润最佳模型的解释 707
第32章 案例研究，第4部分：高性能
建模与评估 709
32.1 输入到模型中的变量 709
32.2 使用误分类开销的模型 710
32.3 需要作为误分类开销代理
调整的模型 710
32.4 使用投票和趋向平均的合并
模型 711
32.5 经验总结 713
32.6 总结 713
附录A 数据汇总与可视化 715
· · · · · · (收起)
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用户评价
我是一名对新兴技术充满好奇的学生，也乐于学习新知识。在了解了数据科学领域蓬勃发展的趋势后，我主动寻找相关的入门读物。《数据挖掘与预测分析(第2版)》为我打开了一个全新的世界。它以非常友好的方式介绍了数据挖掘和预测分析的核心概念，无论是初学者还是已经有一定基础的读者，都能从中找到适合自己的内容。书中对各种经典算法的讲解，比如决策树、支持向量机、神经网络等，都配有清晰的图示和易于理解的数学推导，这对于我这样需要扎实基础的学生来说，简直是福音。而且，这本书并没有止步于算法的介绍，更重要的是，它强调了数据分析的整个生命周期，包括问题定义、数据准备、模型构建、评估以及部署。这种系统性的讲解，让我能够更全面地认识数据科学这个学科。我特别喜欢书中关于模型评估的章节，它详细介绍了各种评估指标，并解释了它们各自的优缺点，这有助于我更客观地评价模型的性能，避免过度拟合或欠拟合。通过这本书的学习，我不仅掌握了理论知识，更培养了用数据解决问题的思维方式。
评分我之前接触过一些数据分析的介绍性书籍，但总觉得内容比较零散，缺乏系统的性。直到我阅读了《数据挖掘与预测分析(第2版)》，我才真正感受到什么叫做“系统而深入”。这本书的结构设计非常合理，从最基础的数据概念开始，逐步深入到复杂的挖掘算法和预测模型，整个学习过程非常流畅。我尤其喜欢书中对数据预处理和特征工程的重视，它强调了“垃圾进，垃圾出”的原则，并提供了各种实用的技术来确保数据的质量和相关性。这对于我这样需要处理大量真实世界数据的人来说，是至关重要的。而且，书中对各种算法的讲解，都力求做到既有理论深度，又有实践指导，并通过大量的代码示例，让我能够快速地将理论转化为实践。我感觉自己仿佛置身于一个专业的数据科学实验室，能够亲手操作，去探索数据的奥秘。这本书不仅提升了我的技术能力，更重要的是，它培养了我严谨的科学研究态度。
评分作为一名在金融领域工作的分析师，我对预测模型在风险管理、投资策略制定等方面的应用有着天然的兴趣。但传统的统计学方法往往在处理非线性、高维度数据时显得力不从心。《数据挖掘与预测分析(第2版)》为我提供了一个更强大的工具箱。书中对各种机器学习算法的深入剖析，让我能够理解它们如何在复杂的金融场景中发挥作用。我特别关注书中关于时间序列预测的部分，它详细介绍了ARIMA、GARCH等经典模型，同时也引入了更先进的深度学习方法，如LSTM，来处理金融市场数据的复杂性。这些内容对于我制定更精准的投资策略和风险控制方案具有直接的指导意义。此外，书中关于模型评估和验证的详细讲解，也帮助我更科学地评估模型的有效性，避免因为模型选择不当而带来的潜在风险。我感觉自己不再仅仅是数据的搬运工，而是能够运用先进的技术，从数据中挖掘出真正有价值的洞察，为金融决策提供强有力的支持。这本书的专业性和实践性都让我印象深刻。
评分这本书的出版，无疑为那些渴望在数据洪流中驾驭信息、洞悉未来趋势的读者们提供了一盏明灯。我之前也涉猎过一些关于数据挖掘和预测分析的入门书籍，但坦白说，总感觉隔靴搔痒，理论的阐述往往停留在概念层面，缺乏与实际应用场景的深度结合。而《数据挖掘与预测分析(第2版)》则完全不同，它像一位经验丰富的向导，不仅清晰地勾勒出整个数据分析的蓝图，更重要的是，它深入浅出地剖析了每一个关键环节的内在逻辑和操作要领。从数据预处理的繁杂步骤，到各种挖掘算法背后的数学原理，再到预测模型的构建与评估，作者都力求做到详尽无遗，但又不会让读者感到 overwhelming。尤其让我印象深刻的是，书中对于不同算法的适用场景和优劣势分析，提供了非常中肯的指导。很多时候，选择哪种算法比掌握算法本身更具挑战性，而这本书恰恰弥补了这一空白，它不是简单罗列公式，而是引导你去理解算法的“灵魂”，从而做出最明智的选择。即使你是一名初学者，也不会因为晦涩的数学公式而望而却步，因为作者巧妙地运用了大量生动的比喻和形象化的解释，将抽象的概念变得触手可及。阅读过程中，我时常能感受到作者在反复斟酌，力求用最简洁、最准确的语言传达最深刻的知识。这种精益求精的态度，在如今快节奏的出版环境中实属难得。
评分我一直坚信，数据是未来商业世界的核心驱动力。因此，我一直在寻找一本能够帮助我更深入地理解和利用数据的书籍。《数据挖掘与预测分析(第2版)》完全超出了我的预期。它不仅仅是关于算法的罗列，更是关于如何从海量数据中提取有价值的洞察，并将其转化为可执行的商业策略。书中对于数据预处理的讲解尤为细致，我过去常常在这方面吃亏，因为忽略了数据的质量直接影响到模型的性能。而这本书则强调了数据清洗、缺失值处理、异常值检测等关键步骤的重要性，并提供了一系列行之有效的技术。我特别欣赏书中关于特征选择的讨论，它教会我如何识别并构建对预测任务最重要的特征，从而提高模型的效率和准确性。而且，书中在案例分析部分，会详细解释每一个步骤背后的逻辑和思考过程，这让我能够真正理解“为什么”这样做，而不是仅仅停留在“怎么做”的层面。通过这本书的学习，我感觉自己对数据的敏感度大大提升，也能够更自信地在工作中提出数据驱动的建议，为企业创造更大的价值。
评分作为一名在人工智能领域摸索了多年的开发者，我深知算法的迭代和技术的更新速度之快。即使是我这样有一定经验的从业者，在面对层出不穷的新模型和新方法时，也时常感到力不从心。《数据挖掘与预测分析(第2版)》的出现，为我提供了一个宝贵的“更新”机会。它在保留经典算法精髓的同时，也融入了当前数据科学领域最前沿的进展。我惊喜地发现，书中对深度学习在预测分析中的应用进行了深入的探讨，这正是我一直以来想要深入了解的领域。从卷积神经网络在图像特征提取上的应用，到循环神经网络在时间序列预测中的威力，书中都进行了细致的讲解和案例演示。此外，书中关于模型集成和提升方法的介绍也极具启发性，它教会我如何通过组合多个模型来获得更优的预测结果。阅读这本书的过程，就像是与一位经验丰富的老友在进行一场深入的技术交流，他能够巧妙地将复杂的技术问题拆解，并给出切实可行的解决方案。我感觉自己的技术视野得到了极大的拓展，也对未来数据科学的发展方向有了更清晰的认识。
评分我对于统计学和机器学习领域的兴趣由来已久，但真正开始深入研究，还是在接触了这本书之后。过去，我总是被各种晦涩难懂的术语和复杂的模型搞得晕头转向，感觉自己像个在数据迷宫里摸索的无头苍蝇。然而，《数据挖掘与预测分析(第2版)》就像一本“秘籍”，它系统地梳理了从数据收集、清洗、探索性分析，到特征工程、模型选择、训练、调优，再到结果解释和部署的整个流程。我尤其欣赏书中关于数据探索性分析（EDA）的篇幅，它不仅仅是停留在绘制一些基本的图表，而是深入探讨了如何通过可视化技术发现数据中的模式、异常值和潜在关系，这为后续的模型构建奠定了坚实的基础。此外，书中对特征工程的讲解也令我受益匪浅，它强调了“好”的特征对于模型性能的重要性，并提供了一系列行之有效的技术和策略。以往我可能过于关注模型的复杂性，而忽略了特征的重要性，这本书让我幡然醒悟。每一次阅读，都感觉自己对数据有了更深层次的理解，也更加自信地去面对复杂的实际问题。它不仅仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的导师，引导我在数据科学的道路上不断前行。
评分作为一名正在努力提升自身在商业智能领域竞争力的从业者，我一直在寻找一本能够真正帮助我将理论知识转化为实践能力的参考书。《数据挖掘与预测分析(第2版)》的出现，无疑满足了我的这一迫切需求。它并没有回避实际应用中可能遇到的各种挑战，反而将这些挑战融入到教学过程中，并通过大量的案例分析，展示了如何运用书中的知识解决真实世界的商业问题。从客户细分、市场营销策略优化，到风险预测、欺诈检测，这本书几乎涵盖了商业领域数据分析的方方面面。我特别喜欢书中关于模型可解释性的讨论，这在商业决策中至关重要，能够帮助业务部门理解模型为何会做出某个预测，从而建立信任并推动决策的执行。此外，书中关于数据可视化在商业报告中的应用也给我留下了深刻的印象，清晰、直观的图表能够有效地传达复杂的数据洞察，让非技术背景的决策者也能轻松理解。这本书不仅教会了我“做什么”，更教会了我“为什么这么做”，以及“如何做得更好”。我感觉自己的思维模式也因此发生了转变，不再仅仅是执行者，而是能够主动思考，并提出有价值的数据驱动解决方案。
评分作为一个在数据分析领域刚刚起步的新人，我常常感到迷茫，不知道从何入手。《数据挖掘与预测分析(第2版)》就像一盏指路明灯，为我照亮了前行的道路。它以非常清晰、易懂的语言，介绍了数据挖掘和预测分析的核心概念和技术。从数据的收集、清洗、探索性分析，到各种挖掘算法的原理和应用，再到模型构建、评估和优化，这本书都进行了系统性的讲解。我特别喜欢书中对数据可视化的详细介绍，它让我能够更直观地理解数据，并从中发现隐藏的模式和规律。而且，书中提供的实践案例，让我能够将学到的知识应用于实际问题，并从中获得成就感。这本书不仅传授了知识，更重要的是，它培养了我解决问题的能力和批判性思维。我感觉自己不再是那个对数据感到畏惧的新手，而是能够自信地运用数据来解决实际问题。
评分我一直对如何从海量数据中发现有价值的信息感到着迷。在我看来，《数据挖掘与预测分析(第2版)》是一本真正能够帮助我实现这一目标的宝藏。它不仅系统地介绍了数据挖掘和预测分析的各种技术，更重要的是，它强调了将这些技术应用于实际问题的重要性。书中通过大量的案例分析，展示了如何利用数据挖掘和预测分析来解决各种现实世界的挑战，从商业决策优化到科学研究探索，几乎无所不包。我尤其欣赏书中对模型解释性的强调，这在我看来是数据分析中最关键的环节之一。一个再先进的模型，如果不能被理解和信任，那么它的价值将大打折扣。这本书教会了我如何构建不仅准确，而且可解释的模型，从而更好地为决策提供支持。我感觉自己的视野因此得到了极大的拓展，也对数据科学在各个领域的应用有了更深刻的认识。
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