本書系統地介紹大資料探勘的基本概念、經典資訊算法、資訊工具和企業智慧運營應用案例，以運用大資料探勘方法提升企業運營業績與效率為主線，從運營商實際工作中選取了大量運營和銷售案例，詳細講述數據採集、資訊建模、模型落地與精準行銷的全部過程。
全書分為九章，內容包括：大資料探勘與智慧運營的概念，數據預處理，資料探勘中的四種主流算法：群集分析、分類分析、迴歸分析、關聯分析，增強型資料探勘算法，資料探勘在運營商智慧運營中的應用案例，未來大資料探勘的發展趨勢等。主要提供給運營商及其他高科技企業員工、高等院校相關專業本科生和研究生，以及其他對資料探勘與精準行銷感興趣的讀者。
具体描述
聚焦前沿科技与商业实践的综合性著作导读 以下为您推荐几本与信息技术、数据科学及商业管理领域紧密相关，但内容上与《大數據、資料探勘與智慧運營 (電子書)》主题不重叠的专业书籍，旨在拓宽读者的知识边界，深入理解不同技术分支的理论基础与实际应用。 --- 一、 深入底层架构与系统设计的基石之作 1. 《分布式系统：设计原理与实践》 【内容侧重】 本书深入探讨构建高可用、高扩展性、高可靠性系统的核心理论与工程实践。它详尽阐述了分布式系统的基本难题，例如一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition Tolerance）之间的权衡（CAP 定理的深入解析），以及如何通过各种协议和设计模式解决这些问题。 【核心章节概述】 书中会详细介绍诸如 Paxos 和 Raft 等共识算法的运作机制，探讨分布式事务（如 2PC、TCC 方案）的实现细节与挑战，并对消息队列（Message Queues）的选型、异步通信模式、幂等性处理进行剖析。此外，它还会涉及分布式存储系统的设计，包括数据分片（Sharding）、负载均衡（Load Balancing）、副本管理和故障恢复策略。 【读者价值】 对于希望理解支撑大规模数据处理和应用运行的底层基础设施是如何构建的工程师和架构师而言，本书提供了坚实的理论基础和丰富的案例参考。它关注的是系统的健壮性与性能保障，而非数据挖掘的具体算法。 --- 二、 专注于特定前沿技术领域的深度探索 2. 《深度学习的数学基础与模型构建》 【内容侧重】 本书摒弃了对各类成熟框架的简单介绍，而是专注于深度学习模型背后的数学原理。它从线性代数、概率论和最优化理论（如随机梯度下降及其变种）出发，系统性地推导神经网络的构建过程，包括前向传播、反向传播（Backpropagation）的梯度计算过程。 【核心章节概述】 内容会覆盖卷积神经网络（CNN）中滤波器的数学含义、循环神经网络（RNN）中的时间序列展开与梯度消失/爆炸问题的数学解释、以及 Transformer 架构中自注意力机制（Self-Attention）的矩阵运算。书中强调如何通过理解数学本质来指导网络结构的设计和超参数的选择。 【读者价值】 这本书适合希望从根本上掌握深度学习算法机理，而非仅仅停留在调用 API 层面的人员。它聚焦于模型的内在机制与理论支撑，与数据挖掘侧重于“从数据中发现模式”的范畴有所区别。 --- 三、 探讨人机交互与用户体验的工程学 3. 《以用户为中心的设计：系统化构建流畅体验》 【内容侧重】 这部著作聚焦于软件产品和服务的交互设计与用户体验（UX）。它提供了一套系统的、可重复的方法论，用于在产品开发的早期阶段就将用户需求和行为模式纳入设计考量。 【核心章节概述】 书中会详细讲解用户研究（User Research）的方法，如情景访谈、卡片分类法；如何将研究结果转化为用户画像（Personas）和用户旅程地图（Customer Journey Maps）；接着深入探讨信息架构（IA）、界面设计原则（如 Fitts' Law 在点击目标设计中的应用）、可用性测试（Usability Testing）的流程设计与数据分析。它强调设计决策需要以定性和定量的用户数据为依据。 【读者价值】 这本书为产品经理、设计师以及关注产品落地效果的运营人员提供了指导。其核心在于优化用户与系统的互动界面和流程，与大数据分析侧重于后台数据处理和决策支持的职能有所区分。 --- 四、 侧重企业级数据治理与合规性的管理视角 4. 《数据资产化与治理框架：构建可信赖的数据生态》 【内容侧重】 本书探讨的是数据在企业内部的战略地位、管理体系和合规性，而非其挖掘技术。它关注如何将原始数据转化为可信赖、可审计、可追溯的“数据资产”，并建立相应的组织结构和流程来维护其质量。 【核心章节概述】 内容涵盖数据治理的组织架构（如数据治理委员会的设立）、数据标准的制定（如主数据管理 MDM）、数据质量的监控与度量体系（Data Quality Metrics）、以及元数据（Metadata）的管理策略。更重要的是，它会深入分析数据隐私保护（如 GDPR、CCPA 等法规）在企业内部落地的技术与管理要求，包括数据脱敏、访问控制的实施细则。 【读者价值】 这对于需要建立或完善企业级数据管理体系的 CIO、CDO 或高级数据管理人员具有极高的参考价值。它强调的是数据的规范化、合规化与资产化管理，是从宏观管理和法律风险控制层面展开的论述。 --- 五、 聚焦于前沿计算范式与未来技术趋势 5. 《量子计算原理与初步编程实践》 【内容侧重】 本书面向对下一代计算技术感兴趣的读者，系统介绍量子计算的基本物理原理和信息处理机制，以及如何使用现有工具进行初步的量子算法开发。 【核心章节概述】 书中从量子比特（Qubit）的叠加态和纠缠态概念开始，讲解布尔代数在量子逻辑门中的对应关系，如 Hadamard 门、CNOT 门等。随后，会介绍 Shor 算法和 Grover 算法的原理，并展示如何使用 Qiskit 或 Cirq 等框架编写简单的量子电路，并在模拟器或真实量子硬件上运行。 【读者价值】 这本书提供了对颠覆性计算技术的洞察，侧重于计算范式的根本性转变，与当前成熟的大数据挖掘技术是两种不同的技术路径。 --- 总结： 以上推荐的五本书籍，分别从底层系统架构、深度学习机理、人机交互设计、企业数据治理、以及未来计算范式等多个维度，为读者提供了与“大数据、数据探勘与智慧运营”主题不重叠但高度相关的知识补充。它们分别聚焦于系统健壮性、算法数学基础、用户体验工程、资产管理合规性以及前沿计算原理，能有效拓宽专业人员的知识广度和深度。
著者信息
图书目录
版權資訊
內容簡介
前言
第1章 大數據、資料探勘與智慧運營綜述
1.1 資料探勘的發展史
1.1.1 資料探勘的定義與起源
1.1.2 資料探勘的早期發展
1.1.3 資料探勘的算法前傳
1.1.4 資料探勘的第一個里程碑
1.1.5 最近十年的發展與應用
1.2 資料探勘的主要流程與金字塔模型
1.2.1 資料探勘的任務
1.2.2 資料探勘的基本步驟
1.2.3 資料探勘的架構——雲計算
1.2.4 「金字塔」模型
1.3 資料探勘對智慧運營的意義
1.3.1 「互聯網+」時代的來臨及其對運營商的衝擊和挑戰
1.3.2 大數據時代的來臨及其對運營商的挑戰和機遇
1.3.3 電信運營商運營發展面臨的主要瓶頸
1.3.4 電信運營商發展的「三條曲線」
1.3.5 智慧運營與大數據變現
1.3.6 資料探勘對於提升智慧運營效率的意義
1.4 大數據時代已經來臨
1.4.1 大數據的定義
1.4.2 大數據的「4V」特徵
1.4.3 結構化數據與非結構化數據
1.5 非結構化資料探勘的研究進展
1.5.1 文字探勘
1.5.2 模式識別
1.5.2.1 模式識別概述
1.5.2.2 模式識別方法
1.5.2.3 模式識別的應用
1.5.3 語音辨識
1.5.3.1 語音辨識技術的發展
1.5.3.2 語音辨識基礎
1.5.3.3 語音辨識基本原理
1.5.3.4 聲學建模方法
1.5.3.5 語音辨識的應用
1.5.4 影片識別
1.5.4.1 影片分析方法概述
1.5.4.2 基於深度學習的影片技術
1.5.4.3 結語
1.5.5 其他非結構化資料探勘
1.5.5.1 Web資料探勘
1.5.5.2 空間群資料探勘
1.6 資料探勘與機器學習、深度學習、人工智慧及雲計算
1.6.1 機器學習
1.6.2 深度學習
1.6.3 人工智慧
1.6.4 雲計算
1.7 現有資料探勘的主要分析軟體與系統
1.7.1 Hadoop
1.7.2 Storm
1.7.3 Spark
1.7.4 SPASS（SPSS）
1.7.5 SAS
參考文獻
第2章 數據統計與數據預處理
2.1 數據屬性類型
2.1.1 數據屬性定義
2.1.2 離散屬性
2.1.3 連續屬性
2.2 數據的統計特性
2.2.1 中心趨勢度量
2.2.2 數據散佈度量
2.2.2.1 等分位數
2.2.2.2 均值
2.2.2.3 變異數與標準差
2.2.2.4 高階統計特性
2.2.3 數據相關性
2.2.3.1 卡方相關性
2.2.3.2 雙變數相關
2.2.3.3 偏相關
2.3 數據預處理
2.3.1 數據預處理概述
2.3.2 數據預處理的主要任務
2.3.3 數據清理
2.3.3.1 缺失值
2.3.3.2 噪音數據
2.3.4 數據集成
2.3.4.1 數據冗餘
2.3.4.2 元組重複
2.3.5 數據規約
2.3.5.1 主成分分析
2.3.5.2 小波變換
2.3.5.3 屬性子集選擇
2.3.6 數據變換和離散化
2.3.6.1 數據歸一化／標準化的主要方法
2.3.6.2 數據離散化的主要方法
2.4 數據字段的衍生
2.4.1 數據字段的拆分
2.4.2 統計特徵的構造
2.4.3 數據域的變換
2.5 SPSS軟體中的數據預處理案例
2.5.1 缺失值的實操處理
2.5.2 噪音數據的實操處理
2.5.3 主成分分析的實操處理
參考文獻
第3章 群集分析
3.1 概述
3.2 聚類算法的評估
3.3 基於劃分的聚類：K-means
3.3.1 基於劃分的聚類算法概述
3.3.2 K-means聚類算法原理
3.3.3 K-means算法的優勢與劣勢
3.3.4 K-means算法優化
3.3.5 SPSS軟體中的K-means算法應用案例
3.4 基於層次化的聚類：BIRCH
3.4.1 基於層次化的聚類算法概述
3.4.2 BIRCH算法的基本原理
3.4.3 BIRCH算法的優勢與劣勢
3.5 基於密度的聚類：DBSCAN
3.5.1 基於密度的聚類算法概述
3.5.2 DBSCAN算法的基本原理
3.5.3 DBSCAN算法的優勢與劣勢
3.6 基於網格的聚類：CLIQUE
3.6.1 基於網格的聚類算法概述
3.6.2 CLIQUE算法的基本原理
3.6.3 CLIQUE算法的優勢與劣勢
參考文獻
第4章 分類分析
4.1 分類分析概述
4.2 分類分析的評估
4.3 決策樹分析
4.3.1 決策樹算法的基本原理
4.3.2 CHAID決策樹
4.3.2.1 CHAID算法簡介
4.3.2.2 CHAID算法原理
4.3.2.3 CHIAD算法實例分析
4.3.3 ID3決策樹
4.3.3.1 ID3算法原理
4.3.3.2 熵和資訊增益
4.3.3.3 ID3算法偽程式碼
4.3.3.4 ID3算法的特點
4.3.3.5 ID3算法的案例分析
4.3.4 C4.5決策樹
4.3.4.1 C4.5算法原理
4.3.4.2 C4.5算法的偽程式碼
4.3.4.3 C4.5算法的特點
4.3.4.4 C4.5算法案例分析
4.3.5 CART決策樹
4.3.5.1 CART決策樹原理介紹
4.3.5.2 Gini係數
4.3.5.3 使用基尼係數進行決策樹分析案例
4.3.6 決策樹中的剪枝問題
4.3.7 決策樹在SPSS中的應用
4.4 最近鄰分析（KNN）
4.4.1 KNN算法的基本原理
4.4.2 KNN算法流程
4.4.3 KNN算法的若干問題
4.4.4 KNN分類器的特徵
4.4.5 KNN算法在SPSS中的應用
4.4.5.1 用KNN算法預測用戶是否流失
4.4.5.2 用KNN算法填充缺失值
4.5 貝葉斯分析
4.5.1 貝葉斯定理
4.5.2 樸素貝葉斯分類
4.5.2.1 條件獨立性
4.5.2.2 樸素貝葉斯分類的工作過程
4.5.2.3 樸素貝葉斯分類的特徵
4.5.2.4 樸素貝葉斯分類實例分析
4.5.3 貝葉斯網路
4.5.3.1 貝葉斯網路原理
4.5.3.2 模型表示
4.5.3.3 貝葉斯網路實例分析
4.5.3.4 BBN的特點
4.6 神經網路
4.6.1 感知器
4.6.2 多重人工神經網路
4.6.2.1 多重人工神經網路介紹
4.6.2.2 多層前饋神經網路
4.6.2.3 定義網路拓撲
4.6.3 人工神經網路的特點
4.7 支持向量機
4.7.1 支持向量機簡介
4.7.2 最大邊緣超平面
4.7.3 數據線性可分的情況
4.7.4 數據非線性可分的情況
4.7.5 支持向量機的特徵
參考文獻
第5章 迴歸分析
5.1 迴歸分析概述
5.2 一元線性回歸
5.2.1 一元線性回歸的基本原理
5.2.1.1 最小二乘法
5.2.1.2 回歸係數
5.2.2 一元線性回歸效能評估
5.2.3 SPSS軟體中一元線性回歸應用案例
5.2.3.1 一元線性迴歸分析的操作步驟
5.2.3.2 一元線性迴歸分析的結果解讀
5.3 多元線性回歸
5.3.1 多元線性回歸基本原理
5.3.2 自變數選擇方法
5.3.2.1 雙變數相關
5.3.3 SPSS軟體中的多元線性回歸應用案例
5.3.3.1 多元線性回歸預測用戶信用等級
5.3.3.2 多元線性回歸預測用戶是否流失
5.4 非線性回歸
5.4.1 非線性回歸基本原理
5.4.2 冪函數迴歸分析
5.4.3 指數迴歸分析
5.4.4 對數迴歸分析
5.4.5 多項式迴歸分析
5.4.6 非線性模型線性化和曲線回歸
5.5 邏輯迴歸
5.5.1 邏輯迴歸基本原理
5.5.1.1 Logistic函數
5.5.1.2 損失函數
5.5.1.3 梯度下降法
5.5.2 二元邏輯迴歸
5.5.3 多元邏輯迴歸
5.5.4 SPSS軟體中的邏輯迴歸應用案例
參考文獻
第6章 關聯分析
6.1 關聯分析概述
6.2 關聯分析的評估指標
6.2.1 支持度
6.2.2 信賴度
6.2.3 算法複雜度
6.3 Apriori算法
6.3.1 頻繁項集的定義與產生
6.3.2 先驗原理
6.3.3 基於支持度的計數與剪枝
6.3.4 候選項集生成
6.3.5 基於信賴度的剪枝
6.3.6 Apriori算法規則生成
6.4 FP-tree算法
6.4.1 頻繁模式樹
6.4.2 FP-tree算法頻繁項集的產生
6.4.3 FP-tree算法規則生成
6.4.4 算法效能對比與評估
6.5 SPSS Modeler關聯分析實例
參考文獻
第7章 增強型資料探勘算法
7.1 增強型資料探勘算法概述
7.1.1 組合方法的優勢
7.1.2 構建組合分類器的方法
7.2 隨機森林
7.2.1 隨機森林的原理
7.2.2 隨機森林的優缺點
7.2.3 隨機森林的泛化誤差
7.2.4 輸入特徵的選擇方法
7.3 Bagging算法
7.4 AdaBoost算法
7.4.1 AdaBoost算法簡介
7.4.2 AdaBoost算法原理
7.4.3 AdaBoost算法的優缺點
7.5 提高不平衡數據的分類準確率
7.5.1 不平衡數據
7.5.1.1 不平衡數據的介紹
7.5.1.2 不平衡數據分類問題的難點
7.5.2 不平衡數據的處理方法——數據層面
7.5.2.1 過抽樣
7.5.2.2 欠抽樣
7.5.3 不平衡數據的處理方法——算法層面
7.6 遷移學習
7.6.1 遷移學習的基本原理
7.6.2 遷移學習的分類
7.6.3 遷移學習與資料探勘
7.6.4 遷移學習的發展
參考文獻
第8章 資料探勘在運營商智慧運營中的應用
8.1 概述
8.2 單個業務的精準行銷——合約機外呼行銷
8.2.1 總結歷史行銷規律
8.2.2 預測潛在客戶群體
8.2.3 客戶群體細分
8.2.4 制定層次化、個性化精準行銷方案
8.3 多種互聯網業務的精準推送
8.3.1 根據歷史行銷規律總結單個業務的歷史行銷規律
8.3.2 預測潛在客戶群體、預測單個業務的潛在客戶群體及多個業務的聯合建模
8.3.3 制定多業務層次化個性化聯合精準行銷方案
8.3.4 落地效果評估
8.4 套餐精準適配
8.4.1 痛點
8.4.2 資訊潛在客戶群體
8.4.3 探尋強相關字段
8.4.4 多元線性回歸建模
8.4.5 制定層次化、個性化精準行銷方案
8.4.6 落地效果評估與模型調優
8.5 客戶保有
8.5.1 總結客戶流失的歷史規律
8.5.2 細分潛在流失客戶群體
8.5.3 客戶保有效益建模與最優決策
8.5.4 落地效果評估
8.6 投訴預警
8.6.1 客戶投訴現象分析
8.6.2 資訊潛在客戶群體
8.6.3 制定個性化關懷方案
8.7 網路質量柵格化呈現
8.7.1 柵格化呈現的基本原理
8.7.2 覆蓋柵格化
8.7.3 基於流量聚叢集的網路優化策略
8.8 無線室內定位
8.8.1 傳統室內定位方法
8.8.2 基於Wi-Fi信號的指紋定位算法
8.8.3 基於資料探勘算法的改進定位方法
8.8.3.1 基於主成分分析和聚類的定位算法
8.8.3.2 基於四叉樹的定位算法
參考文獻
第9章 面向未來大數據的資料探勘與機器學習發展趨勢
9.1 大數據時代資料探勘與機器學習面臨的新挑戰
9.2 IEEE ICDM會議資料探勘與機器學習的最新研究進展
9.3 「電腦奧運會」——Sort Benchmark
參考文獻
图书试读
用户评价
评分
这本《大數據、資料探勘與智慧運營》的电子书，老实说，光看书名就让人觉得很「硬核」，毕竟现在科技发展太快了，大数据、数据挖掘这些名词听起来就很高深。我原本以为内容会充斥着各种复杂的数学公式和晦涩难懂的算法介绍，毕竟现在市面上很多这类书籍都偏向学术理论，读起来非常吃力，常常看到一半就想放弃，感觉自己好像在啃一本厚厚的教科书。然而，这本书的叙述方式却意外地平易近人，它没有一上来就用一堆专业术语把你轰炸得晕头转向，而是像是带着一个经验丰富的前辈，一步步地带你认识这个领域的全貌。对于像我这种非纯技术背景的读者来说，这种循序渐进的引导方式真的太重要了，它让我对原本感觉遥不可及的「智慧运营」有了一个更具象化的理解，不再是空中楼阁。尤其是在谈到实际案例的应用时，那种结合商业场景的分析，真的让人有茅塞顿开的感觉，不再只是单纯的理论堆砌，而是真正能思考如何落地执行。
评分整体来看，这本书的价值远超出了一个普通技术手册的范畴。它更像是一份为企业管理者和一线业务骨干量身定制的「转型蓝图」。最让我觉得有价值的是它对于「运营」与「技术」之间桥梁的搭建。很多技术人员写出来的书，业务人员看不懂；而很多业务专家写的书，技术细节又过于粗略。这本书巧妙地找到了一个平衡点，让技术人员能理解业务的痛点，让业务人员能掌握利用数据的基本逻辑和潜力。读完后，我不再觉得大数据和智慧运营是什么高不可攀的“黑科技”，而是一套可以系统化、流程化地提升企业效率和竞争力的工具集。对于任何想让自己的企业在数智时代站稳脚跟的人来说，这本书绝对是值得反复研读的参考书。
评分翻开这本书，最让我惊艳的是它对「运营」这个概念的重新定义。过去我们总觉得运营就是推广、就是客服，但这本书却把它提升到了一个需要深度数据驱动的层面。它深入浅出地解释了如何利用大数据思维去洞察用户行为的细微变化，这比那些只讲工具如何操作的书要深刻得多。我特别欣赏作者在探讨数据治理和数据质量的部分，很多企业花大钱买了系统，结果数据一团乱麻，根本做不了分析，这本书就非常务实地指出了这些痛点，并且提供了不少实用的建议。我常常在想，如果早几年接触到这样的系统性指导，我们公司在推行数字化转型的时候可能会少走很多弯路。它不只是教你怎么「看」数据，更重要的是教你怎么「用」数据去驱动决策，让整个运营体系变得更聪明、更具前瞻性，这一点对我启发非常大。
评分说实话，市面上那么多关于大数据和数据挖掘的书籍，很多都停留在比较宏观的层面，讲的是愿景和趋势，读完后总觉得好像知道了什么，但又不知道该从何下手。这本书的不同之处在于，它提供了很多具体的“路线图”和“检查清单”。比如在介绍数据探勘方法时，它不只是罗列了决策树、聚类分析这些算法名称，而是会具体说明在什么业务场景下，哪种算法的适用性最高，以及你需要准备哪些前置条件。这种强调实战操作的写作风格，非常对我的胃口。它让原本抽象的“智慧运营”落到了实处，让我能更具体地规划我们团队未来在数据分析能力上的培养方向和资源投入的重点，而不是盲目跟风。
评分不得不提，这本书的电子书格式做得相当不错，阅读体验很流畅。在处理涉及到图表和流程图的部分时，电子书的缩放功能帮了大忙，让我可以很清楚地看到那些复杂的系统架构图或数据流向图，不用担心因为字体太小看不清而影响理解。内容编排上，它似乎非常注重逻辑上的连贯性，从基础的数据采集、清洗，到进阶的建模分析，再到最后的决策支持系统构建，每一步都有清晰的过渡。我尤其喜欢其中关于「可解释性AI」的那一章节，在现在这个AI越来越黑箱的时代，这本书没有回避这个严肃的问题，反而强调了运营决策需要透明化和可追溯性，这展现了作者不仅关注技术的前沿，更关注技术的应用伦理和实际可靠性，这点真的非常难得，体现了作者深厚的行业洞察力。
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