Advanced Data Mining and Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Tang, Changjie (EDT)/ Ling, Charles X. (EDT)/ Zhou, Xiaofang (EDT)/ Cercone, Nick J. (EDT)/ Li, Xue

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:919.00 元

装帧:

isbn号码:9783540881919

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• 机器学习
• 人工智能
• 数据分析
• 模式识别
• 算法
• 大数据
• 知识发现
• 预测建模
• 应用

探索数据背后隐藏的模式：一本关于数据科学的入门指南 在这个信息爆炸的时代，数据已经成为我们日常生活和工作的核心。从社交媒体的互动到科学研究的突破，从商业决策的制定到社会趋势的预测，数据无处不在，并且以前所未有的速度增长。然而，原始数据的价值往往被埋藏在海量的信息之中，需要专业的工具和技术才能将其挖掘出来。本书旨在为您提供一个全面而深入的入门，引导您进入数据科学的奇妙世界，理解如何从海量数据中提炼出有价值的见解，并将其转化为驱动创新和进步的力量。 第一部分：数据世界的基石——理解数据与分析基础 在深入探讨复杂的数据挖掘技术之前，我们首先需要建立对数据的基本认知。本部分将从最基础的概念入手，帮助您理解数据的本质、类型以及它们在不同领域中的应用。 数据的本质与价值： 我们将探讨数据是如何产生的，以及为什么它如此重要。从传感器采集的实时读数到用户产生的行为日志，再到科学实验产生的测量结果，数据是观察和理解世界的窗口。本书将阐释数据如何成为决策的基础、创新的源泉，以及解决复杂问题的关键。 数据类型与结构： 数据并非千篇一律，了解不同类型的数据对于后续的分析至关重要。我们将深入讲解结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML、JSON文件）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频）的特点与区别。理解这些差异有助于选择恰当的工具和技术来处理和分析。 数据分析的思维方式： 数据分析并非仅仅是技术操作，更重要的是一种思维方式。本书将引导您培养从数据中提问、假设、检验、解释的思维习惯。我们将介绍统计学中的基本概念，如描述性统计（均值、中位数、方差等）和推断性统计（假设检验、置信区间等），它们是理解数据分布、识别模式和做出合理推断的基础。 数据准备：从原始到可用： 真实世界的数据往往是“脏”的，充满缺失值、异常值、不一致格式等问题。数据准备是整个数据分析过程中最耗时却也最关键的环节。本部分将详细介绍数据清洗（处理缺失值、异常值、重复值）、数据转换（数据标准化、归一化、特征编码）以及数据集成（合并来自不同来源的数据）等核心技术。您将学会如何识别和解决数据质量问题，为后续的建模和分析打下坚实的基础。 第二部分：揭示隐藏的规律——数据挖掘的核心技术 数据准备就绪后，我们便可以开始探索数据中潜藏的模式和规律。这一部分将聚焦于数据挖掘的几大核心技术，它们如同我们手中的探照灯，能够穿透数据的迷雾，照亮其中的奥秘。 关联规则挖掘：发现事物间的联系： 购物篮分析（“购买尿布的顾客也很可能购买啤酒”）只是关联规则挖掘的一个经典案例。本书将深入讲解如何使用Apriori、FP-growth等算法来发现数据项之间的有趣关联。我们将探讨支持度、置信度、提升度等度量指标，并介绍如何在实际应用中，如市场营销、商品推荐、欺诈检测等方面，有效地运用关联规则。 分类：将事物归入正确的类别： 分类是数据挖掘中最常见的任务之一，其目标是根据已知数据训练一个模型，然后用这个模型来预测新数据的类别。我们将详细介绍几种经典的分类算法，包括： 决策树： 以直观易懂的树状结构表示分类规则，便于理解和解释。我们将讨论ID3、C4.5、CART等算法，以及如何构建和剪枝决策树。 支持向量机（SVM）： 一种强大的二分类算法，通过寻找最优超平面来划分数据，对于高维数据表现出色。我们将介绍核函数的使用，以及SVM在处理复杂分类问题时的优势。 朴素贝叶斯： 基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立（尽管这在现实中不一定成立），但其计算效率高且在文本分类等领域效果显著。 K近邻（KNN）： 一种基于实例的学习方法，通过查找与待分类样本最相似的K个样本来决定其类别。 聚类：无监督学习中的分组大师： 与分类不同，聚类是一种无监督学习技术，它不需要预先定义的类别，而是根据数据本身的相似性将数据点分成不同的簇。我们将深入讲解： K-Means算法： 一种迭代算法，通过不断调整簇中心来优化簇的划分。本书将详细讲解K-Means的原理、优缺点以及如何选择合适的K值。 层次聚类： 创建一个数据点之间关系的层次结构，可以生成可视化的树状图（dendrogram），帮助理解不同粒度的聚类结果。 DBSCAN算法： 一种基于密度的聚类算法，能够发现任意形状的簇，并能有效处理噪声点。 回归：预测数值型结果： 回归分析是预测连续数值型变量的关键技术。本书将介绍： 线性回归： 最基础的回归模型，通过建立线性关系来预测目标变量。我们将深入理解最小二乘法原理，并探讨多重线性回归。 非线性回归： 当变量之间的关系不是线性的，我们需要借助非线性模型。我们将介绍多项式回归等方法。 模型评估： 无论是分类还是回归，都需要评估模型的性能。我们将介绍均方误差（MSE）、R方等指标，以及交叉验证等技术，来衡量模型的准确性和泛化能力。 第三部分：从数据到洞察——可视化与实际应用 数据挖掘的最终目的是将技术转化为可操作的见解，而数据可视化是实现这一目标的重要桥梁。本部分将探讨如何通过有效的可视化手段来理解和传达数据分析的结果。 数据可视化的艺术： 数据可视化是将抽象的数据转化为直观图形的过程。本书将介绍各种常用的图表类型，如散点图、折线图、柱状图、饼图、热力图等，并讨论如何根据数据类型和分析目的选择最合适的图表。我们将强调可视化设计的原则，如清晰性、准确性、简洁性，以及如何避免误导性的图表。 探索性数据分析（EDA）： 在深入建模之前，探索性数据分析是理解数据特征、发现潜在模式和识别异常值的关键步骤。本书将展示如何利用可视化工具结合统计方法来进行EDA，为后续的建模提供有价值的线索。 实际应用场景： 数据挖掘技术并非纸上谈兵，它们在各行各业都有着广泛的应用。本书将通过生动的案例，展示数据挖掘如何在以下领域发挥作用： 商业智能与市场营销： 客户细分、精准营销、产品推荐、销售预测。 金融风险管理： 信用评分、欺诈检测、市场预测。 医疗健康： 疾病诊断、药物研发、个性化医疗。 社交网络分析： 用户行为分析、社群发现、信息传播。 科学研究： 基因组学、气候变化研究、天文学数据分析。 伦理与隐私考量： 随着数据应用的深入，数据隐私和伦理问题也日益凸显。本书将探讨在进行数据挖掘时，如何遵守相关的法律法规，保护用户隐私，以及如何负责任地使用数据，避免潜在的偏见和歧视。 展望未来：数据科学的持续演进 数据科学是一个充满活力的领域，技术和方法不断更新迭代。本书的结尾将对数据科学的未来发展趋势进行展望，包括机器学习和深度学习的最新进展、大数据处理技术、人工智能与数据挖掘的融合等，鼓励读者在掌握基础知识后，继续探索更广阔的知识领域。 本书将以清晰的语言、丰富的实例和循序渐进的讲解，陪伴您踏上数据科学的探索之旅。无论您是初学者，还是希望加深对数据挖掘理解的从业者，本书都将为您提供坚实的基础和宝贵的启示，帮助您解锁数据隐藏的无限潜力，在信息时代乘风破浪。

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