本書係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瞭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。
具體描述
聚焦前沿科技與商業實踐的綜閤性著作導讀 以下為您推薦幾本與信息技術、數據科學及商業管理領域緊密相關，但內容上與《大數據、資料探勘與智慧運營 (電子書)》主題不重疊的專業書籍，旨在拓寬讀者的知識邊界，深入理解不同技術分支的理論基礎與實際應用。 --- 一、 深入底層架構與係統設計的基石之作 1. 《分布式係統：設計原理與實踐》 【內容側重】 本書深入探討構建高可用、高擴展性、高可靠性係統的核心理論與工程實踐。它詳盡闡述瞭分布式係統的基本難題，例如一緻性（Consistency）、可用性（Availability）、分區容錯性（Partition Tolerance）之間的權衡（CAP 定理的深入解析），以及如何通過各種協議和設計模式解決這些問題。 【核心章節概述】 書中會詳細介紹諸如 Paxos 和 Raft 等共識算法的運作機製，探討分布式事務（如 2PC、TCC 方案）的實現細節與挑戰，並對消息隊列（Message Queues）的選型、異步通信模式、冪等性處理進行剖析。此外，它還會涉及分布式存儲係統的設計，包括數據分片（Sharding）、負載均衡（Load Balancing）、副本管理和故障恢復策略。 【讀者價值】 對於希望理解支撐大規模數據處理和應用運行的底層基礎設施是如何構建的工程師和架構師而言，本書提供瞭堅實的理論基礎和豐富的案例參考。它關注的是係統的健壯性與性能保障，而非數據挖掘的具體算法。 --- 二、 專注於特定前沿技術領域的深度探索 2. 《深度學習的數學基礎與模型構建》 【內容側重】 本書摒棄瞭對各類成熟框架的簡單介紹，而是專注於深度學習模型背後的數學原理。它從綫性代數、概率論和最優化理論（如隨機梯度下降及其變種）齣發，係統性地推導神經網絡的構建過程，包括前嚮傳播、反嚮傳播（Backpropagation）的梯度計算過程。 【核心章節概述】 內容會覆蓋捲積神經網絡（CNN）中濾波器的數學含義、循環神經網絡（RNN）中的時間序列展開與梯度消失/爆炸問題的數學解釋、以及 Transformer 架構中自注意力機製（Self-Attention）的矩陣運算。書中強調如何通過理解數學本質來指導網絡結構的設計和超參數的選擇。 【讀者價值】 這本書適閤希望從根本上掌握深度學習算法機理，而非僅僅停留在調用 API 層麵的人員。它聚焦於模型的內在機製與理論支撐，與數據挖掘側重於“從數據中發現模式”的範疇有所區彆。 --- 三、 探討人機交互與用戶體驗的工程學 3. 《以用戶為中心的設計：係統化構建流暢體驗》 【內容側重】 這部著作聚焦於軟件産品和服務的交互設計與用戶體驗（UX）。它提供瞭一套係統的、可重復的方法論，用於在産品開發的早期階段就將用戶需求和行為模式納入設計考量。 【核心章節概述】 書中會詳細講解用戶研究（User Research）的方法，如情景訪談、卡片分類法；如何將研究結果轉化為用戶畫像（Personas）和用戶旅程地圖（Customer Journey Maps）；接著深入探討信息架構（IA）、界麵設計原則（如 Fitts' Law 在點擊目標設計中的應用）、可用性測試（Usability Testing）的流程設計與數據分析。它強調設計決策需要以定性和定量的用戶數據為依據。 【讀者價值】 這本書為産品經理、設計師以及關注産品落地效果的運營人員提供瞭指導。其核心在於優化用戶與係統的互動界麵和流程，與大數據分析側重於後颱數據處理和決策支持的職能有所區分。 --- 四、 側重企業級數據治理與閤規性的管理視角 4. 《數據資産化與治理框架：構建可信賴的數據生態》 【內容側重】 本書探討的是數據在企業內部的戰略地位、管理體係和閤規性，而非其挖掘技術。它關注如何將原始數據轉化為可信賴、可審計、可追溯的“數據資産”，並建立相應的組織結構和流程來維護其質量。 【核心章節概述】 內容涵蓋數據治理的組織架構（如數據治理委員會的設立）、數據標準的製定（如主數據管理 MDM）、數據質量的監控與度量體係（Data Quality Metrics）、以及元數據（Metadata）的管理策略。更重要的是，它會深入分析數據隱私保護（如 GDPR、CCPA 等法規）在企業內部落地的技術與管理要求，包括數據脫敏、訪問控製的實施細則。 【讀者價值】 這對於需要建立或完善企業級數據管理體係的 CIO、CDO 或高級數據管理人員具有極高的參考價值。它強調的是數據的規範化、閤規化與資産化管理，是從宏觀管理和法律風險控製層麵展開的論述。 --- 五、 聚焦於前沿計算範式與未來技術趨勢 5. 《量子計算原理與初步編程實踐》 【內容側重】 本書麵嚮對下一代計算技術感興趣的讀者，係統介紹量子計算的基本物理原理和信息處理機製，以及如何使用現有工具進行初步的量子算法開發。 【核心章節概述】 書中從量子比特（Qubit）的疊加態和糾纏態概念開始，講解布爾代數在量子邏輯門中的對應關係，如 Hadamard 門、CNOT 門等。隨後，會介紹 Shor 算法和 Grover 算法的原理，並展示如何使用 Qiskit 或 Cirq 等框架編寫簡單的量子電路，並在模擬器或真實量子硬件上運行。 【讀者價值】 這本書提供瞭對顛覆性計算技術的洞察，側重於計算範式的根本性轉變，與當前成熟的大數據挖掘技術是兩種不同的技術路徑。 --- 總結： 以上推薦的五本書籍，分彆從底層係統架構、深度學習機理、人機交互設計、企業數據治理、以及未來計算範式等多個維度，為讀者提供瞭與“大數據、數據探勘與智慧運營”主題不重疊但高度相關的知識補充。它們分彆聚焦於係統健壯性、算法數學基礎、用戶體驗工程、資産管理閤規性以及前沿計算原理，能有效拓寬專業人員的知識廣度和深度。
著者信息
圖書目錄
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 資料探勘的第一個裏程碑
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麵臨的主要瓶頸
1.3.4 電信運營商發展的「三條麯線」
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係統
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算法的若乾問題
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 模型錶示
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 支持嚮量機
4.7.1 支持嚮量機簡介
4.7.2 最大邊緣超平麵
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 支持嚮量機的特徵
參考文獻
第5章 迴歸分析
5.1 迴歸分析概述
5.2 一元線性迴歸
5.2.1 一元線性迴歸的基本原理
5.2.1.1 最小二乘法
5.2.1.2 迴歸係數
5.2.2 一元線性迴歸效能評估
5.2.3 SPSS軟體中一元線性迴歸應用案例
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 多元線性迴歸
5.3.1 多元線性迴歸基本原理
5.3.2 自變數選擇方法
5.3.2.1 雙變數相關
5.3.3 SPSS軟體中的多元線性迴歸應用案例
5.3.3.1 多元線性迴歸預測用戶信用等級
5.3.3.2 多元線性迴歸預測用戶是否流失
5.4 非線性迴歸
5.4.1 非線性迴歸基本原理
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麯線迴歸
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 組閤方法的優勢
7.1.2 構建組閤分類器的方法
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——數據層麵
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——算法層麵
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——閤約機外呼行銷
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 製定層次化、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閤建模
8.3.3 製定多業務層次化個性化聯閤精準行銷方案
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 多元線性迴歸建模
8.4.5 製定層次化、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 製定個性化關懷方案
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 麵嚮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麵臨的新挑戰
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
圖書試讀
用戶評價
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