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出版者:科学技术文献出版社

作者:裔隽 著

出品人:

页数:310

译者:

出版时间:2018-1

价格:68元

装帧:平装-胶订

isbn号码:9787518938087

丛书系列:

图书标签:

• python
• 机器学习
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• 算法
• 实战
• Scikit-learn
• 数据挖掘
• 人工智能
• 模型构建
• 编程

好的，这是一份关于一本假设的、内容与“Python机器学习实战”无关的图书的详细简介。 --- 《数据驱动的决策艺术：现代商业分析与预测模型构建》 （约1500字，内容详尽，专注于商业分析、统计学原理与可视化实践） 书籍定位与目标读者 《数据驱动的决策艺术：现代商业分析与预测模型构建》是一本深度聚焦于如何利用结构化和非结构化数据，通过严谨的统计学方法和前沿的数据可视化技术，将原始信息转化为可执行商业洞察的权威指南。本书并非一本面向纯粹算法工程师的技术手册，而是为渴望将数据思维植入日常运营、产品策略、市场营销乃至财务规划的中高层管理者、商业分析师、市场研究专家以及希望提升决策质量的专业人士而设计。 本书旨在弥合理论统计学与瞬息万变的商业实践之间的鸿沟。我们假设读者具备基础的商业常识和对数字的基本敏感度，但可能对复杂的数理推导和前沿的建模技术感到畏惧。因此，本书将复杂的概念进行剥茧抽丝的解析，强调“为什么”比“如何精确编码”更重要，确保读者能够理解模型的内在逻辑、评估其可靠性，并最终将其结果转化为高层决策者能够理解的叙事。 核心内容模块详解 全书共分为六大部分，层层递进，构建起一个从数据获取到战略落地的完整闭环。 第一部分：商业数据素养与基础设施（The Foundations of Business Intelligence） 本部分奠定坚实的商业数据认知基础。我们首先探讨现代企业面临的数据挑战，重点区分描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析这四个层次的商业价值。 数据源的识别与质量控制： 详细介绍CRM、ERP系统数据、社交媒体文本流、传感器物联网（IoT）数据等常见商业数据源的结构特点、局限性及采集伦理。特别强调数据清洗在商业建模中的“80/20法则”——为什么糟糕的数据永远无法产生优秀的决策。 基础统计概念的商业化解读： 深入浅出地解释均值、中位数、标准差在财务健康度评估、库存周转率分析中的实际意义。我们着重讲解置信区间和假设检验在A/B测试设计中的应用，例如，如何科学地判断一个新网站布局是否真的提高了转化率，而不是偶然波动。 数据治理与合规性： 讨论GDPR、CCPA等法规对数据存储、使用和报告的要求，确保所有数据实践在法律和道德的框架内进行。 第二部分：探索性数据分析（EDA）与叙事构建 本部分的核心是将冰冷的数据转化为引人入胜的商业故事。我们认为，优秀的数据分析师首先是优秀的叙事者。 可视化工具箱的精选与应用： 区别于通用的软件教程，本章侧重于“为谁可视化”。探讨饼图、柱状图、散点图、热力图和时间序列图在不同商业场景（如销售业绩追踪、客户行为路径分析）下的最优适用性。 异常值与模式识别： 教授如何通过视觉化手段快速识别出潜在的欺诈行为、供应链中断的早期信号，或用户体验中的瓶颈。介绍箱线图（Box Plot）和散点图矩阵（Scatter Plot Matrix）在探索性分析中的关键作用。 多维数据切片与钻取： 演示如何构建交互式仪表板（Dashboard）框架，使用户能够根据地域、时间、产品线等多个维度进行自由探索，从而发现隐藏在聚合数据下的细微差别。 第三部分：经典回归模型与商业预测（Forecasting with Statistical Rigor） 本部分将分析的焦点从“发生了什么”转向“将要发生什么”。我们将聚焦于构建可解释性强的预测模型。 线性回归的商业应用： 详细讲解如何使用多元线性回归来量化不同营销投入（广告支出、促销频率、渠道组合）对最终销售额的影响权重，并计算边际效应。强调模型诊断——如何检查残差、多重共线性问题，以及确保模型符合商业逻辑的约束条件。 时间序列基础： 针对库存管理、现金流预测等场景，介绍移动平均法（Moving Averages）和指数平滑法（Exponential Smoothing）。重点解析季节性分解在预测节假日销售高峰期的实操技巧。 模型评估的商业视角： 讨论均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）在实际业务中的含义。例如，预测误差是影响库存积压成本高，还是影响销售错失成本高，从而指导模型优化方向。 第四部分：分类、聚类与客户生命周期管理 本部分关注如何将客户进行科学分组，并预测其未来的行为。 逻辑回归与客户流失预测： 相比于复杂的黑箱模型，本书强调逻辑回归（Logistic Regression）在二元分类问题（如客户是否流失、是否点击广告）中的高可解释性。教授如何从系数中解读出哪些客户属性是流失的主要驱动力。 非监督学习在市场细分中的应用： 深入探讨K-Means聚类、层次聚类等方法如何帮助市场人员根据购买行为或人口统计学特征划分出高价值、高风险或潜力客户群，并为每个群体定制差异化的沟通策略。 RFM模型与价值分层： 讲解经典的“近度、频率、货币价值”（RFM）模型，并结合聚类分析，构建动态的客户价值矩阵，指导营销资源的精准投放。 第五部分：提升决策质量的统计工具 这一部分是本书区别于通用数据科学书籍的关键，它聚焦于统计学如何作为决策的“质量控制系统”。 实验设计与因果推断： 详细阐述随机对照试验（RCT）的设计原则，如何设置对照组和实验组，以及在无法进行完全随机化时，如何使用倾向性得分匹配（Propensity Score Matching）来模拟因果关系，从而避免得出“相关不等于因果”的错误结论。 方差分析（ANOVA）的应用： 用于比较三个或以上不同策略（如三种不同的定价策略、四种不同的渠道推广方式）之间是否存在显著差异，指导资源从效果不佳的策略中撤出。 贝叶斯思维在不确定性决策中的应用： 介绍如何将先验知识（专家经验、历史数据）与新的观测数据结合，构建更稳健的概率评估，尤其适用于新产品发布等数据稀疏的场景。 第六部分：从洞察到行动：分析结果的传达与落地 最终，数据分析的价值体现在它能否推动组织变革。 报告的结构与说服力： 教授如何组织一份“电梯演讲式”的分析报告，确保关键发现（Key Findings）和推荐行动（Recommended Actions）清晰突出。 可视化叙事的“陷阱”识别： 揭示常见的误导性图表（如截断的Y轴、不恰当的基线）及其在商业报告中可能造成的严重后果，强调透明度和诚实的呈现。 分析成果的KPI集成： 讨论如何将分析模型的结果无缝嵌入到现有的业务绩效指标（KPIs）体系中，确保模型输出能够被业务部门持续追踪和衡量其商业回报率（ROI）。 结语 《数据驱动的决策艺术》致力于培养新一代能够驾驭复杂信息流、用严谨的量化思维武装自己的商业领袖。本书提供的不是一套即插即用的代码库，而是一套深刻理解数据本质、审慎构建预测模型、并最终以清晰、有力的商业语言驱动变革的思维框架。 掌握这些艺术与科学，意味着您的每一个商业决策都将建立在坚实的数据证据之上，而非仅仅是直觉或经验的叠加。 ---

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这本书在处理无监督学习算法方面也毫不逊色。作者详细介绍了聚类算法，如K-Means、DBSCAN等，以及降维算法，如主成分分析（PCA）、t-SNE等。我之前对K-Means算法的理解比较浅显，但通过这本书，我深入理解了它的工作原理、优缺点以及如何选择合适的k值。作者还介绍了DBSCAN算法，并分析了它在处理具有任意形状的簇时的优势。在降维方面，我尤其对PCA的讲解印象深刻，作者不仅给出了PCA的数学推导，还演示了如何使用PCA来降低数据的维度，并可视化展示了降维后的数据。这对于处理高维数据非常有帮助。

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这本书在模型评估和选择方面的指导也尤为重要。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等，并解释了它们各自的含义和适用场景。在处理不平衡数据集时，我常常为如何准确评估模型而苦恼，但这本书提供的ROC曲线和PR曲线的分析方法，以及如何利用这些工具来选择最佳模型，让我茅塞顿开。作者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，这对于防止模型过拟合，提高模型的泛化能力至关重要。我尝试着将这些评估方法应用到我之前训练的模型上，发现能够更客观地评价模型的优劣。

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我尤其欣赏这本书的结构安排，它循序渐进，从最基础的概念讲起，逐步深入到复杂的算法和模型。比如，在介绍线性回归时，作者不仅仅是给出了公式，还详细讲解了其背后的数学原理，以及在线性回归的基础上，如何通过引入正则化项来解决过拟合问题，并给出了Python代码实现。我尝试着跟着书中的代码一步一步敲，然后运行，观察输出结果，这让我对线性回归有了更深刻的理解。书中对各种机器学习算法的讲解都力求透彻，从算法的原理、优缺点，到实际应用场景，都进行了详尽的阐述。我特别喜欢作者在讲解过程中穿插的案例分析，这些案例都来源于真实世界的问题，例如用户流失预测、房价预测等，这使得学习过程更加生动有趣，也让我能够更好地将所学知识应用到实际工作中。

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这本书的封面设计简洁而专业，深蓝色的背景上，“Python机器学习实战”几个字以白色字体醒目地呈现，下方还有一些抽象的几何图形，营造出一种科技感和严谨感。我拿到这本书时，首先被它的厚度所吸引，这预示着内容会非常充实。翻开第一页，首先映入眼帘的是作者的序言，字里行间透露出作者在机器学习领域的深厚造诣以及对教学的热情，他谦虚地表达了希望通过这本书帮助更多读者入门机器学习的愿望，这让我对后续的内容充满了期待。在开始阅读正文之前，作者还特别强调了学习机器学习需要一定的数学基础，并给出了一些建议的学习资源，这一点非常贴心，对于我这种数学功底相对薄弱的读者来说，无疑是雪中送炭。

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总的来说，这本书是一本非常优秀的Python机器学习入门书籍。作者的讲解深入浅出，理论与实践相结合，代码示例清晰易懂，案例分析生动有趣。这本书不仅能够帮助我掌握机器学习的基本概念和常用算法，还能够指导我如何将这些知识应用到实际项目中。读完这本书，我感觉自己对机器学习的理解上了一个台阶，并且对未来的学习充满了信心。我还会继续参考这本书，并在实际项目中不断实践，相信能够取得更大的进步。这本书的语言风格流畅自然，排版也很舒适，整体阅读体验非常好，值得推荐给所有对机器学习感兴趣的朋友。

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在深入探讨神经网络部分时，作者的讲解更是让我感到震撼。他从最简单的感知机模型开始，一步步构建了多层前馈神经网络，并详细讲解了反向传播算法的原理和实现。我之前对反向传播算法一直停留在“听说过”的层面，但通过这本书，我终于理解了它是如何工作的。作者还介绍了激活函数的选择，如ReLU、Sigmoid、Tanh等，以及它们对神经网络性能的影响。我跟着书中的代码，实现了一个简单的用于手写数字识别的神经网络，并成功地达到了很高的准确率，这让我充满了成就感。作者还简要提及了深度学习的一些前沿技术，这让我对未来的学习方向有了更清晰的规划。

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除了各种算法的讲解，这本书还包含了一些非常实用的机器学习项目实践。作者以一个实际的电子商务网站的推荐系统为例，详细介绍了如何从数据收集、预处理、特征工程，到模型构建、评估和部署的整个流程。这个项目实践让我受益匪浅，我能够将前面学到的理论知识与实际项目结合起来，真正体会到机器学习在解决实际问题中的强大威力。我尝试着模仿书中的项目，用自己的数据来构建一个简单的推荐系统，并从中获得了一些有益的经验。作者在项目中还强调了数据预处理的重要性，包括缺失值处理、异常值处理、特征缩放等，这些都是非常关键的步骤。

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不得不说，这本书的作者在代码实现方面做得非常出色。他使用的是Python语言，并充分利用了NumPy、Pandas、Scikit-learn等主流的机器学习库。每一章节的代码示例都清晰明了，注释也非常详细，对于我这种初学者来说，这简直是福音。在学习决策树算法时，作者不仅讲解了ID3、C4.5等经典算法，还深入剖析了CART算法，并重点介绍了如何利用Scikit-learn中的`DecisionTreeClassifier`类来构建和优化决策树模型。我跟着书中的例子，使用自己的数据集进行了尝试，并且成功地训练了一个能够对数据进行分类的模型。作者还提醒读者要注意超参数的选择和调优，并介绍了网格搜索（Grid Search）等方法，这些都极大地提高了模型的性能。

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不得不说，这本书在文本挖掘和自然语言处理（NLP）领域也提供了非常扎实的入门指导。作者介绍了文本数据的预处理，如分词、去除停用词、词干提取等，以及常用的文本表示方法，如词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF等。我之前对文本数据处理感到很头疼，但通过这本书，我掌握了这些基本技能。作者还讲解了情感分析、文本分类等NLP任务，并给出了相应的Python代码实现。我尝试着使用TF-IDF和逻辑回归来构建一个简单的文本分类器，并对预期的准确率有了一定的了解。作者还提及了一些更高级的NLP技术，如词嵌入（Word Embeddings），这让我对未来的学习方向有了更广阔的视野。

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这本书在介绍支持向量机（SVM）时，真是让我大开眼界。作者不仅详细讲解了线性SVM和核函数SVM的原理，还深入探讨了核函数的选择策略，比如多项式核、径向基函数（RBF）核等，并分析了它们在不同数据集上的表现。我一直对SVM的“黑箱”感到困惑，但通过这本书，我终于理解了其中的奥秘。作者还特别强调了SVM中参数C和gamma的重要性，并给出了如何通过交叉验证来寻找最优参数的指导。我尝试着使用RBF核和不同的C、gamma值来训练一个SVM模型，然后与书中给出的结果进行对比，从中学习到了如何调整参数以获得更好的分类效果。

评分☆☆☆☆☆

其实书的整体内容是挺好的，就是有一丢丢小错误。比如说错别字，"一棵"写成"一颗"。再比如某些代码缩进排版错误，导致我困惑为啥会报错。再比如，可能不同章节是不同人写的，使用的sklearn版本也不一样，于是代码有时说是 from sklearn.cross_validation import train_test_split (0.20.0版本已弃用)，有时又说是from sklearn.model_selection import train_test_split。诸如此类。

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