Making Sense of Data II pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
A hands-on guide to making valuable decisions from data using advanced data mining methods and techniques
This second installment in the Making Sense of Data series continues to explore a diverse range of commonly used approaches to making and communicating decisions from data. Delving into more technical topics, this book equips readers with advanced data mining methods that are needed to successfully translate raw data into smart decisions across various fields of research including business, engineering, finance, and the social sciences.
Following a comprehensive introduction that details how to define a problem, perform an analysis, and deploy the results, Making Sense of Data II addresses the following key techniques for advanced data analysis:
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Data Visualization reviews principles and methods for understanding and communicating data through the use of visualization including single variables, the relationship between two or more variables, groupings in data, and dynamic approaches to interacting with data through graphical user interfaces.
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Clustering outlines common approaches to clustering data sets and provides detailed explanations of methods for determining the distance between observations and procedures for clustering observations. Agglomerative hierarchical clustering, partitioned-based clustering, and fuzzy clustering are also discussed.
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Predictive Analytics presents a discussion on how to build and assess models, along with a series of predictive analytics that can be used in a variety of situations including principal component analysis, multiple linear regression, discriminate analysis, logistic regression, and Naïve Bayes.
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Applications demonstrates the current uses of data mining across a wide range of industries and features case studies that illustrate the related applications in real-world scenarios.
Each method is discussed within the context of a data mining process including defining the problem and deploying the results, and readers are provided with guidance on when and how each method should be used. The related Web site for the series (www.makingsenseofdata.com) provides a hands-on data analysis and data mining experience. Readers wishing to gain more practical experience will benefit from the tutorial section of the book in conjunction with the TraceisTM software, which is freely available online.
With its comprehensive collection of advanced data mining methods coupled with tutorials for applications in a range of fields, Making Sense of Data II is an indispensable book for courses on data analysis and data mining at the upper-undergraduate and graduate levels. It also serves as a valuable reference for researchers and professionals who are interested in learning how to accomplish effective decision making from data and understanding if data analysis and data mining methods could help their organization.
作者简介
目录信息
读后感
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用户评价
《Making Sense of Data II》绝对是一本能够改变你数据分析习惯的书。我之前总觉得，只要掌握了几种常用的分析工具和算法，就能算是一个合格的数据分析师了。然而，这本书却让我意识到，真正的“懂得数据”远不止于此。作者在书中强调了数据伦理和隐私保护的重要性，这在我之前的学习中是很少被提及的。他用生动的案例，阐述了数据滥用可能带来的严重后果，并提供了如何在数据分析过程中遵循伦理原则的指导。这让我深刻认识到，作为数据从业者，肩负的责任远比我之前想象的要重。此外，书中对于解释性AI的探讨也让我感到耳目一新。在追求模型性能的同时，如何让模型的可解释性得到提升，以增强用户的信任，这在当前尤为重要。《Making Sense of Data II》不仅是一本技术书籍，更是一本关于如何负责任地使用数据、如何构建更值得信赖的AI系统的思考指南。我非常庆幸能够读到这本书，它让我对数据分析的理解达到了一个新的高度。
评分当我翻开《Making Sense of Data II》时，我并没有期待它能给我带来多大的突破，毕竟在数据领域，新技术和新方法层出不穷。然而，这本书却以一种意想不到的方式，让我重新审视了许多我习以为常的数据分析概念。作者在书中对数据预处理的各个环节进行了深入剖析，从数据清洗到特征工程，每一个步骤都充满了细节和考量。我发现，许多之前我忽略的细微之处，却可能对最终的分析结果产生巨大的影响。书中关于缺失值处理的多种策略，以及每种策略背后的逻辑，都让我受益匪浅。而且，作者并没有局限于单一的方法论，而是鼓励读者在实践中探索和创新。他分享的许多小技巧和经验之谈，都来自于他多年的实战积累，对于像我这样的实践者来说，无疑是宝贵的财富。读这本书，感觉就像是与一位博学的同行交流，他分享的不仅仅是知识，更是宝贵的经验和深刻的洞察。
评分这本书就像一位经验丰富的向导，带领我深入到数据分析的广阔天地中。我一直认为，数据本身是冰冷的，但理解数据背后的意义，以及如何从中提取有价值的见解，才是真正令人着迷的部分。而《Making Sense of Data II》恰恰做到了这一点。作者在书中对各种数据可视化技术进行了详尽的介绍，并且详细阐述了如何根据不同的数据类型和分析目标选择最合适的图表。我学会了如何通过巧妙的图表设计，让复杂的数据一目了然，从而更有效地传达信息。书中关于因果推断的章节也让我受益良多。我之前常常混淆相关性和因果性，导致在分析问题时得出错误的结论。《Making Sense of Data II》帮助我建立了一个清晰的框架，让我能够更严谨地思考数据之间的关系，并区分哪些是真正的因果联系，哪些仅仅是巧合。此外，书中对于模型评估和选择的探讨也让我印象深刻。我意识到，一个“好”的模型不仅仅是拟合度高，更重要的是它在实际应用中的鲁棒性和可解释性。这本书给了我很多实用的工具和思维方式，让我对如何“让数据说话”有了更深刻的认识。
评分这本书绝对是我近期阅读体验中最令人惊喜的一本！我一直对数据分析抱有浓厚的兴趣，但总觉得在理解更深层次的概念时会遇到一些瓶颈。尤其是在处理那些看似杂乱无章的数据时，我常常感到无从下手。这次偶然翻开《Making Sense of Data II》，真是打开了新世界的大门。作者以一种非常直观且富有启发性的方式，一步步地引导读者去探索数据的奥秘。书中没有充斥着枯燥乏味的理论公式，而是通过大量的实际案例和清晰的逻辑推理，让我能够真正理解数据背后的故事。我特别喜欢作者在解释一些复杂模型时所使用的类比，它们非常生动形象，即使是初学者也能轻松领会。例如，书中对贝叶斯统计的讲解，我之前一直觉得它很高深，但通过作者的阐述，我才恍然大悟，原来它的核心思想是如此的优雅和实用。而且，书中提供的练习题也恰到好处，既能检验我的理解程度，又不会让我感到过于沮丧。每一次完成一个练习，都充满了成就感，也让我更加渴望去学习更多。我强烈推荐这本书给所有对数据分析感兴趣的朋友，无论你是刚刚入门，还是已经有一定基础，都能从中受益匪浅。
评分不得不说，《Making Sense of Data II》是一本真正能激发思考的书。我一直觉得，数据分析不仅仅是技术层面的操作，更是一种批判性思维的体现。作者在书中并没有简单地教授“如何做”，而是更侧重于“为什么这么做”以及“这样做的后果是什么”。我非常欣赏作者在处理模型假设和数据局限性时所展现出的严谨态度。书中反复强调，任何模型都是对现实世界的简化，理解模型的边界和适用范围至关重要。这种审慎的态度，让我更加警惕在数据分析中可能出现的误导性结论。书中关于异常值检测和处理的讨论也让我茅塞顿开。我之前常常纠结于如何处理那些“不合群”的数据点，而这本书提供了多种行之有效的方法，并解释了每种方法的优缺点。阅读的过程，更像是在与一位经验丰富的导师进行一场深入的对话，他不仅指引我前进的方向，更教会我如何避免陷阱。这本书的语言风格也非常独特，充满了智慧和幽默感，让我在学习的同时也能感受到阅读的乐趣。
评分579rmb， 只有200页正文，太贵了！
评分一直没搞明白Management Science和Data Mining的共同点在哪里。。
评分一直没搞明白Management Science和Data Mining的共同点在哪里。。
评分暂时还不适合我
评分暂时还不适合我
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