资料探勘 (随书附光碟) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 数据挖掘
• 知识发现
• 数据分析
• 机器学习
• 统计学
• 数据库
• 信息检索
• 商业智能
• 人工智能
• 数据科学

《Data Mining, 3E》主要是针对前两版进行了全面修订，并借此突显及加强了资料探勘核心内容的广度及深度。在本书，先介绍资料和资料前处理、资料仓储与OLAP技术。接着，针对关联分析、分类、群集分析都拆分成两章。其中，前一章介绍基本概念和技术，后一章讨论进阶的概念和方法 (此部分内文置放于随书光碟中)。而离群值侦测则单独成为一章，以进行更深入的探讨。最后一章则是对资料探勘的研究与应用、发展趋势…等，进行了概述，试图把读者导引至更深入的主题。与前两版相比，第三版的架构更利于教学。总之，这是一本可以说是介于经典和现代资料探勘方法的优秀着作，它不仅仅是一本理想的教材，更是一本理想的参考书。

资料探勘 (Data Mining)：揭示隐藏的知识与价值 本书旨在深入浅出地探讨资料探勘 (Data Mining) 的核心概念、技术、方法论及其在实际应用中的广阔前景。资料探勘，作为一种跨学科的前沿领域，融合了统计学、机器学习、数据库技术和人工智能的精髓，其根本目标是从海量、复杂的原始数据中自动、高效地发现有价值的、先前未知的、可理解的模式和知识。 第一部分：资料探勘的基础与背景 本部分将为读者奠定坚实的理论基础。我们将从“资料的价值”谈起，阐述随着信息时代的全面到来，数据已成为驱动商业决策、科学发现和社会进步的最重要资产。然而，原始数据本身的价值往往被其庞大和无序所掩盖，这就引出了资料探勘的必要性。 资料探勘的定义与范畴： 精确界定资料探勘与其他相关领域的区别，例如传统的统计分析和知识发现过程 (KDD)。我们将详细剖析 KDD 的完整流程，强调资料探勘是 KDD 过程中最核心的“模式发现”阶段。 资料的类型与结构： 资料探勘的对象多种多样，包括结构化数据（如关系型数据库）、半结构化数据（如 XML）、非结构化数据（如文本、图像、音视频）。我们将分类讨论处理不同类型资料时所面临的独特挑战。 应用驱动力： 探讨资料探勘如何驱动特定行业的发展，例如金融风控中的欺诈检测、零售业的客户细分与市场篮子分析、医疗健康领域的疾病预测模型构建等，展示其巨大的商业和社会价值。 第二部分：资料准备——成功的基石 资料探勘的成功与否，很大程度上取决于前期的资料准备工作。本部分将耗费大量篇幅，详细讲解如何将原始、嘈杂的资料转化为适合算法处理的“干净”数据集。 资料选择与预处理： 阐述如何根据分析目标，从庞大的资料集中选取相关的子集。重点讨论资料清洗的关键技术，包括处理缺失值（如均值填充、回归插补、列表删除）、处理噪声（如平滑、分箱、聚类分析去除异常点）以及处理不一致性。 资料转换与归一化： 介绍如何通过数学变换使资料更适合特定算法。详细讲解资料的标准化 (Standardization) 和归一化 (Normalization) 技术，确保不同量纲的属性对模型贡献的公平性。此外，还将探讨特征工程的基础，即如何从原始数据中创造出更具预测能力的衍生特征。 资料规约： 面对维度灾难，资料规约至关重要。我们将深入探讨维度规约（如主成分分析 PCA、特征选择方法）和数值规约（如资料采样、直方图生成）的原理和实施细节。 第三部分：核心资料探勘技术 本部分是全书的技术核心，系统介绍当前主流且行之有效的资料探勘算法和模型。 1. 关联规则挖掘 (Association Rule Mining)： Apriori 算法： 详细解析 Apriori 算法的工作原理，如何通过“先验性质”高效地发现频繁项集。 度量标准： 深入讨论支持度 (Support)、置信度 (Confidence) 和提升度 (Lift) 这三个核心指标的含义、局限性以及如何利用它们评估规则的有效性。 FP-Growth 算法： 介绍比 Apriori 更高效的基于树结构的方法，用于处理大型稀疏数据集。 2. 分类 (Classification)：构建预测模型 分类是资料探勘中最常见的任务之一。我们将全面覆盖从经典到现代的分类器。 决策树 (Decision Trees)： 讲解 ID3、C4.5 和 CART 算法，重点分析信息增益、基尼指数等分裂准则的数学基础，并探讨如何通过剪枝技术防止过拟合。 朴素贝叶斯分类器 (Naive Bayes)： 阐述其基于概率论的简洁高效性，以及在文本分类中的强大适用性。 支持向量机 (SVM)： 介绍最大化间隔超平面的概念，核函数（如线性核、多项式核、RBF 核）在处理非线性问题中的关键作用。 集成学习方法： 介绍如何通过 Bagging（如随机森林）和 Boosting（如 AdaBoost、梯度提升机 GBM）组合多个弱分类器以提升整体预测性能和稳定性。 3. 聚类分析 (Clustering)：无监督下的模式发现 聚类旨在将相似的资料点划分到同一组中，而无需预先给定类别标签。 划分方法 (Partitioning Methods)： 重点讲解 K-Means 算法的迭代优化过程、初始点选择的重要性以及如何确定最佳聚类数 K（如手肘法、轮廓系数）。 层次聚类 (Hierarchical Clustering)： 介绍凝聚法 (Agglomerative) 和分裂法 (Divisive) 的构建过程，以及如何通过树状图 (Dendrogram) 理解聚类结构。 基于密度的聚类 (DBSCAN)： 阐述其在发现任意形状簇和识别噪声点方面的优势。 4. 异常检测 (Outlier Detection)：识别特殊事件 异常值或离群点在许多情况下具有极高的研究价值（如金融欺诈、设备故障）。我们将讨论基于距离、基于密度以及基于模型的方法来识别这些罕见事件。 第四部分：模型评估与知识解释 发现模型只是第一步，如何科学地评估其性能并将其转化为可操作的商业知识，是资料探勘落地应用的关键。 性能评估指标： 针对分类任务，详细分析准确率 (Accuracy)、精确率 (Precision)、召回率 (Recall)、F1-Score，以及 ROC 曲线和 AUC 值的构建与解释。强调在类别不平衡数据集下，单一使用准确率的误导性。 交叉验证与过拟合/欠拟合： 介绍 K 折交叉验证等技术，确保模型的泛化能力，并解释欠拟合（模型过于简单）和过拟合（模型过于复杂，学习了噪声）的识别与调优策略。 模型的可解释性： 强调“黑箱模型”的局限性。讨论如何通过决策树的可视化、特征重要性排序（如在随机森林或梯度提升模型中）来解释模型做决策的依据，增强使用者对结果的信任度。 第五部分：资料探勘的进阶与未来趋势 本部分将视野投向更广阔的领域，讨论资料探勘如何应对现代数据挑战，以及未来的发展方向。 时间序列资料探勘： 探讨如何处理具有时间依赖性的数据，如趋势分析、季节性分解和基于序列模式的挖掘。 文本与网络资料探勘： 概述自然语言处理 (NLP) 在文本资料探勘中的作用，如主题建模（LDA）、情感分析。同时，介绍图论在社交网络分析（如中心性度量、社群发现）中的应用。 深度学习在资料探勘中的融合： 简要介绍神经网络，特别是卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 如何在处理高维、复杂数据（图像、序列）时，提供超越传统方法的性能，成为新一代资料探勘的重要工具。 伦理、隐私与安全： 这是一个不可回避的话题。我们将讨论在进行资料挖掘时必须遵守的法律法规和伦理准则，以及差分隐私 (Differential Privacy) 等技术在保护个人数据安全方面的应用前景。 本书力求以严谨的数学推导为基础，结合丰富的案例分析和算法实现思路，帮助读者不仅知其然，更能知其所以然，从而能够独立设计和实施复杂的资料探勘项目，真正将数据转化为洞察力。

第1章　导论
第2章　了解你的资料
第3章　资料前处理
第4章　资料仓储与线上分析处理
第5章　频繁样式、关联性与相互关系探勘：基本概念与方法
第6章　进阶样式探勘 (置于随书光碟中)
第7章　分类：基本概念
第8章　分类：进阶方法 (置于随书光碟中)
第9章　群集分析：基本概念与方法
第10章　进阶群集分析 (置于随书光碟中)
第11章　离群值侦测
第12章　资料探勘的发展趋势与研究疆界

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对《资料探勘 (随书附光碟)》这本书的期待，更多是来自于它所承诺的“光碟”部分。我知道“资料探勘”这个领域在学术界和业界都非常重要，但同时也很清楚，要掌握它需要大量的实践和经验。很多网上的教程，虽然视频讲得头头是道，但一旦自己动手，就会发现各种奇奇怪怪的问题层出不穷，环境配置、数据预处理、算法选择等等，每一个环节都可能成为阻碍。这本书如果真的附带了光碟，我猜里面应该会包含一些精选的、有代表性的数据集，还有可能是一些常用的资料探勘工具的安装包或者演示版本。我个人比较在意的是，这本书会不会提供一些从数据清洗到模型评估的完整流程演示？特别是对于一些常见的资料探勘任务，比如关联规则挖掘、分类、聚类等等，能不能有实操步骤的讲解，并且在光碟里能找到对应的练习数据？如果光碟里的范例代码是基于一些主流的程式语言，比如Python或R，那就太棒了。毕竟这些语言在资料探勘领域应用广泛，学习起来也比较有价值。我希望这本书的内容，能像一个经验丰富的老师一样，一步步带着我走完整个资料探勘的流程，而不是只给出理论概念。

评分☆☆☆☆☆

看到《资料探勘 (随书附光碟)》这个书名，我立刻就觉得这应该是一本非常注重实践的书。现在的学习资源琳琅满目，但真正能学以致用的并不多。很多时候，我们看完了书，理论知识好像都懂了，但一到实际操作，就发现无从下手。所以，“随书附光碟”这个选项对我来说，简直是敲中了我的痒点。我猜这本书的光碟里，很可能包含了各种资料探勘的工具和算法的实现代码，甚至是预装好了一些常用的开发环境。比如，如果里面有Python的Jupyter Notebook形式的实操教程，包含了数据可视化、特征选择、模型构建、结果解读等多个环节，那对我来说绝对是无价之宝。我目前在工作上常常需要处理大量的数据，但总感觉自己的分析能力不够强，无法从数据中挖掘出更深层次的洞察。我特别希望能通过这本书，学会如何运用各种资料探勘的技术，来解决实际业务中的问题，比如提升营销活动的精准度，或者预测用户流失的可能性。如果光碟里能有丰富的案例库，最好还能覆盖不同的行业和场景，那就更棒了。我希望这本书能像一个全面的指导手册，让我能够快速上手，并且在实践中不断成长。

评分☆☆☆☆☆

哇，看到《资料探勘 (随书附光碟)》这本书，我真的觉得超惊喜！平常想学点数据挖掘的知识，不是太理论太艰涩，就是案例不够贴近我们实际工作。但这本书的标题就给我一种很实在的感觉，特别是“随书附光碟”，这简直太犯规了！现在很多书都只讲概念，真正实践起来却不知道从何下手，有个光碟附带，不知道里面是不是包含了完整的开发环境、数据集，甚至是一些实用的代码范例？光是想到这一点，就觉得这本书的实用性大大提升。我最近在公司接手了一个需要分析用户行为的项目，感觉一直以来都是凭感觉在做，效率很低，效果也不理想。如果这本书的光碟里有相关的案例演示，比如如何从海量数据中找出有价值的模式，或者如何构建预测模型，那对我来说简直是雪中送炭！我特别期待的是，这本书能不能教我一些快速入门的方法，不用花太多时间去理解复杂的数学原理，就能直接上手操作，先做出点成绩来，再慢慢深入。不知道这本书的光碟内容是不是有考虑到初学者，还是说它已经预设了读者有一定的基础？不过，就算需要一点基础，有光碟也比没有好太多了，至少可以边看书边跟着操作，学习效果应该会加倍。真的很想知道，这光碟里面到底有什么宝藏！

评分☆☆☆☆☆

拿到《资料探勘 (随书附光碟)》这本书，我立刻就被“随书附光碟”这个细节给吸引住了。在现今这个数字化时代，一本技术类的书籍如果能附带实用的学习资源，那简直是太贴心了！我一直觉得，学习资料探勘这类技术，光看书本上的文字描述是远远不够的，必须要有实践操作才能真正理解和掌握。我很好奇，这光碟里面究竟包含了哪些内容？是代码范例吗？还是预处理好的数据集？亦或者是可以直接运行的软件开发环境？对我来说，最理想的情况是，光碟里能提供一些典型的资料探勘案例，从数据的导入、清洗、特征工程，到模型的设计、训练、评估，都能有详细的代码演示和结果分析。这样我就可以一边阅读书本上的理论，一边对照光碟里的实际操作，加深理解。我之前尝试过自己找一些公开的数据集来练习，但常常因为数据格式、缺失值、异常值等问题卡住，最后不了了之。如果这本书的光碟里能提供一些经过整理的数据，并且附带一些解决这些问题的思路和方法，那就省了我很多时间和精力。我希望这本书不是那种只讲概念的理论书，而是能够真正帮助我动手实践，甚至解决实际工作中的数据分析难题。

评分☆☆☆☆☆

《资料探勘 (随书附光碟)》这本书的名字，让我有一种非常踏实的感觉。在信息爆炸的时代，找一本既有理论深度又不失操作性的书籍非常难得。我尤其对“随书附光碟”这个设定感到兴奋。在我看来，这不仅仅是附赠了一份资料，更可能是一整套学习工具的集合。我设想，光碟中可能包含了各种主流的资料探勘算法的演示代码，甚至是预设好的开发环境，让读者能够零门槛地开始实践。我个人比较关注的是，这本书能否提供一些关于如何选择合适的资料探勘方法来解决特定问题的指导？例如，在面对不同类型的数据和不同的业务目标时，我们应该优先考虑哪些技术？另外，如果光碟里能提供一些经过精心设计的练习题，并且附带答案和解析，那就更完美了。这样我就可以在阅读理论知识之后，通过练习来巩固和检验自己的学习成果。我希望这本书能带领我从零开始，逐步掌握资料探勘的核心技能，并且能够独立地运用这些技能去分析数据、发现规律，最终为我的学习或工作带来实际的价值。