Getting Started with SAS Enterprise Miner 5.3 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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作者:SAS Publishing

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页数:184

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价格:$ 33.84

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isbn号码:9781599948270

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深入探索数据驱动的洞察：构建、优化与预测的艺术 在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业决胜的关键。如何从海量原始数据中提炼出有价值的洞察，并将其转化为切实可行的商业策略，已成为组织面临的严峻挑战。本书并非一本关于特定软件操作手册的详尽指南，而是旨在深入剖析数据挖掘的本质、逻辑与实践，引领读者掌握从数据预处理到模型部署的全过程，赋能企业真正实现数据驱动的决策与创新。 我们关注的重点在于方法论的构建，而非工具的堆砌。本书将带领您穿越数据分析的迷宫，理解不同算法背后的数学原理与应用场景，掌握如何根据业务需求选择最适合的建模技术。从最基础的数据清洗与转换，到复杂模型的高级调优，您将学会如何像一位数据科学家一样思考，用严谨的逻辑和科学的方法论解决实际问题。 第一部分：数据挖掘的基石——理解与准备 数据挖掘的成功，很大程度上取决于前期的准备工作。本部分将为您打下坚实的基础。 数据理解： 在开始任何分析之前，深入理解数据的含义至关重要。我们将探讨如何通过探索性数据分析（EDA）来揭示数据的结构、分布、潜在模式和异常值。这包括对变量类型的识别、描述性统计量的计算、数据可视化的运用（如直方图、散点图、箱线图）来发现变量间的关系和数据质量问题。理解数据的业务背景，将其与实际业务场景联系起来，是避免“纸上谈兵”的关键。我们将强调如何提出正确的问题，引导数据探索的方向，从而确保分析结果的有效性和相关性。 数据预处理： 真实世界的数据往往是混乱、不完整的。本部分将详细介绍数据预处理的核心技术，包括： 缺失值处理： 探讨多种缺失值填充策略，如均值/中位数填充、众数填充、回归预测填充，以及基于模型的方法（如K近邻填充）。我们将分析不同策略的优缺点及其对模型性能的影响，并指导读者根据数据特点做出明智的选择。 异常值检测与处理： 介绍常用的异常值检测技术，如箱线图法、Z-score法、IQR法，以及更复杂的基于统计模型或聚类的方法。我们将讨论如何区分真正的异常点与噪声，以及如何对检测到的异常值进行处理，如删除、转换或截断。 数据转换与特征工程： 这是提升模型性能的关键环节。我们将深入探讨各种数据转换技术，包括： 数值数据转换： 对数转换、平方根转换、Box-Cox转换等，以处理偏态分布的数据。 类别数据编码： 独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）、有序编码等，以及它们在不同模型中的适用性。 特征创建： 从现有变量中衍生出新的、更有预测能力的特征。例如，从日期变量中提取星期、月份、季度；从文本数据中提取关键词、词频；通过组合或交互现有特征创建新特征。我们将强调特征工程的创造性与实践性，鼓励读者积极探索潜在的特征组合。 特征选择： 降低模型复杂度，提高训练效率，并减少过拟合。我们将介绍过滤法（如相关性分析、信息增益）、包裹法（如递归特征消除）和嵌入法（如Lasso回归）等多种特征选择技术，并分析它们在不同场景下的应用。 数据抽样与划分： 为了评估模型的泛化能力，将数据划分为训练集、验证集和测试集是必不可少的。我们将探讨不同的抽样方法，如随机抽样、分层抽样，以及在时间序列数据中的特殊处理。理解不同数据集的作用，以及如何避免数据泄露，是构建可靠模型的前提。 第二部分：建模的艺术——算法的精髓与应用 本部分将深入剖析各种主流的数据挖掘算法，从理论到实践，揭示它们的工作原理，并指导您如何选择和应用它们来解决实际问题。 分类算法： 逻辑回归（Logistic Regression）： 作为最基础且广泛应用的分类算法，我们将深入理解其概率模型、Sigmoid函数以及如何通过迭代优化求解模型参数。重点关注如何解释模型系数，以及其在二分类和多分类问题中的应用。 决策树（Decision Trees）： 探讨ID3、C4.5、CART等经典决策树算法，理解熵、信息增益、基尼系数等概念在节点分裂中的作用。我们将重点关注如何通过剪枝来防止过拟合，以及如何构建规则集。 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）： 深入理解核函数（线性核、多项式核、径向基核）的作用，以及如何通过最大化间隔来寻找最优超平面。我们将探讨SVM在处理高维数据和非线性可分数据时的优势。 集成学习（Ensemble Learning）： Bagging（Bootstrap Aggregating）： 以随机森林（Random Forest）为例，深入理解其随机抽样、特征随机选择以及投票机制。强调随机森林在提升模型稳定性和准确性方面的威力。 Boosting： 以AdaBoost、Gradient Boosting（如XGBoost, LightGBM）为例，理解其迭代改进弱学习器，逐步降低错误率的机制。重点关注梯度下降在模型优化中的作用。 回归算法： 线性回归（Linear Regression）： 详细讲解最小二乘法求解模型参数，以及如何评估回归模型的性能（如R²、MSE、MAE）。 岭回归（Ridge Regression）与Lasso回归： 理解L1和L2正则化的作用，如何防止过拟合，以及Lasso回归在特征选择方面的优势。 多项式回归： 如何处理非线性关系，以及其与特征工程的关系。 聚类算法： K-Means聚类： 深入理解其迭代过程、肘部法则（Elbow Method）确定K值的方法，以及其在客户分群、市场细分等场景的应用。 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 介绍凝聚型和分裂型聚类方法，以及如何通过树状图（Dendrogram）来理解聚类结构。 DBSCAN： 理解其基于密度的聚类思想，以及如何识别任意形状的簇。 关联规则挖掘： Apriori算法： 讲解支持度、置信度、提升度等概念，以及如何挖掘频繁项集和关联规则。重点关注其在购物篮分析、推荐系统等领域的应用。 第三部分：模型评估与优化——确保洞察的可靠性 再强大的模型也需要经过严谨的评估和持续的优化，才能真正发挥其价值。 模型评估指标： 分类模型： 精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score、准确率（Accuracy）、ROC曲线、AUC值，以及如何根据业务场景选择合适的评估指标。 回归模型： 均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R²）。 聚类模型： 轮廓系数（Silhouette Coefficient）、Calinski-Harabasz指数等。 过拟合与欠拟合： 深入理解导致这两种情况的原因，以及如何通过交叉验证、正则化、增加数据量、简化模型等方法来解决。 模型调优： 超参数调优： 网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）、贝叶斯优化等方法，寻找最优的超参数组合。 特征工程的迭代优化： 基于模型评估结果，不断审视和优化特征工程的策略。 第四部分：部署与应用——将洞察转化为行动 模型最终的价值体现在其在实际业务中的应用。 模型部署策略： 探讨离线预测、在线服务等不同的部署方式。 模型监控与维护： 数据漂移、概念漂移等问题，以及如何进行模型更新和维护。 商业应用案例： 通过具体的商业场景，如客户流失预测、信用评分、欺诈检测、精准营销等，展示数据挖掘技术如何赋能企业解决实际问题，提升运营效率，创造商业价值。 本书将以清晰的逻辑、丰富的示例，引导读者逐步掌握数据挖掘的完整流程。我们鼓励您在阅读过程中，结合自己的数据和业务场景进行实践，通过动手操作加深理解。最终，您将能够独立地分析数据，构建有效的预测模型，并从中提炼出指导商业决策的深刻洞察，真正驾驭数据，驱动业务的持续增长与创新。

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这本书的实操指导部分，简直就是为那些“动手强迫症”患者量身定做的锦囊妙计。它不是那种只停留在理论层面的纸上谈兵，而是将Enterprise Miner的每一个操作界面、每一个参数设置都做了清晰的图文对应讲解。我印象最深的是关于“流程图设计”的部分，作者强调了代码的可读性和模块化的重要性，即便是通过图形界面搭建流程，也应该像写程序一样注重结构清晰。书中对于如何利用宏（Macros）来自动化重复性任务的介绍，更是让我省下了不少时间。过去我总是机械地重复那些基础的预处理步骤，而这本书教了我如何将这些步骤封装起来，极大地提高了工作效率。每一次我按照书中的步骤在新项目上操作时，都有一种胸有成竹的感觉，因为我知道书里已经预见并解决了大部分可能遇到的环境配置或参数冲突的小麻烦。

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在我看来，这本书的价值远超一本单纯的软件操作指南，它更像是一本关于“数据挖掘项目管理哲学”的教科书。作者非常注重“数据准备”阶段的工作量和重要性，花费了大量的篇幅来强调数据质量在模型成功中的决定性作用，甚至提出了一个颇具启发性的观点：一个结构良好的数据准备流程，比最顶尖的算法选择更能决定项目的成败。书中关于如何记录实验结果、版本控制以及与其他团队成员共享模型的章节，对于身处协作环境中的数据分析师来说，提供了宝贵的实践指导。它教会了我如何构建一个既能满足当前需求，又方便未来迭代优化的分析环境，这是一种面向长期工程的思维方式，而非仅仅追求一次性报告的产出。这本书为我提供了一个稳定且可信赖的知识框架，让我能够自信地应对未来更为复杂的分析挑战。

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坦白说，这本书的讲解方式，用“娓娓道来”来形容或许有些不够力度，它更像是一种潜移默化的熏陶。阅读过程中，我明显感觉到自己对于“模型选择”这件事的看法有了质的飞跃。过去，我总是在追逐那个最高的准确率数字，但这本书让我开始关注模型的泛化能力、可解释性以及在实际业务部署中的成本效益。它在讲解决策树或神经网络这些复杂的算法时，并没有陷入无休止的数学推导，而是非常巧妙地用图形化和流程图的方式来展示算法的核心思想，使得即便是对统计学背景不太深厚的读者也能抓住重点。例如，它对交叉验证和模型评估指标的讨论，细致到了不同业务目标下（比如召回率和精确率的侧重）如何调整评估标准，这一点在很多入门级教材中是很少被提及的深度。读完后，我再去看以前跑出来的模型报告，总能发现一些先前忽略的关键点，这直接提升了我做数据分析的严谨性。

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这本书的叙事节奏感把握得相当到位，它并没有一味地堆砌新知识点，而是在关键的转折点设置了“回顾与展望”的环节。这种结构设计对于维持阅读兴趣至关重要。当读者刚掌握了某个复杂的分析技术时，书会立刻引导你思考这个技术在更宏大业务问题中的位置，从而避免了知识的碎片化。我对它关于“文本挖掘”模块的介绍印象尤为深刻。它没有将文本挖掘视为一个孤立的工具，而是将其置于整个客户反馈分析的生命周期中进行讲解，从原始文本的清洗、分词，到主题模型的构建，每一步都与实际的市场洞察需求紧密结合。这种将技术与商业价值紧密捆绑的讲解方式，极大地增强了学习的动力，让我不只是学会了“如何操作”，更是理解了“为何要这样做”。

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这本手册读下来，感觉就像是跟着一位经验丰富的老手在数据挖掘的泥泞小路上摸索前行。它对于SAS Enterprise Miner这个工具的介绍，是那种非常扎实、不讲花架子的类型。我尤其欣赏它对于各个模块之间逻辑关系的梳理，初学者往往会被那些五花八门的节点弄得眼花缭乱，但这本书很巧妙地将整个流程串联起来，让你明白每一步的“为什么”而不是仅仅停留在“怎么做”的层面。比如在处理缺失值和异常值那部分，作者没有简单地丢出一个公式或者一个默认设置，而是深入剖析了不同数据情况下选择不同处理策略的权衡利弊。这对于我这种希望真正理解背后原理的人来说，简直是如获至宝。它提供的案例研究也极其贴近实际工作场景，不是那种为了演示功能而硬生生构造出来的理想化数据。每当我遇到一个复杂的数据集，我都会翻到书中相应的章节，看看书里是如何指导我一步步搭建起一个可靠的模型框架的。那种“柳暗花明又一村”的豁然开朗感，这本书给得非常频繁。

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就是一步步的Mannual告诉你应该怎么做怎么做，可以熟悉基本操作，但是为什么参数设定这这样而不是那样，条件概率，权数如何取值却没有告诉我们为什么。但无论如何开启了SAS EM的大门，里面的世界好炫好炫

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