數據挖掘與應用/北京大學光華管理學院教材 [Data mining and its application] 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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內容簡介

　　《數據挖掘與應用》全麵地介紹瞭數據挖掘的相關主題.包括數據理解與數據準備、關聯規則挖掘、多元統計中的降維方法、聚類分析、神經網絡、決策樹方法、模型評估等內容。全書體係完整，文字精煉，注重對數據挖掘方法的直覺理解及其應用：同時，保持瞭一定的嚴謹性，為學生理解和運用這些方法提供瞭堅實的基礎。
　　《數據挖掘與應用》實例豐富，並附有相應SAS程序，以便於學生盡快理解相關內容並用以解決實際問題。
　　《數據挖掘與應用》配有教輔，可以免費提供給任課教師使用。如需要，歡迎填寫書後的“教師反饋及課件申請錶’索取。

作者簡介

　　張俊妮，美國哈佛大學統計學博士，現為北京大學光華管理學院商務統計及經濟計量係副教授。研究領域包括因果推斷、貝葉斯分析、濛特卡洛方法、數據挖掘。在Journal of American Statistical Association、Statistica Sinica、Journal ofEducational and BehavioralStatistics、 《經濟學（季刊）》、 《數理統計與管理》、 《管理世界》等期刊上發錶論文十餘篇。

內頁插圖

目錄

第一章 數據挖掘概述
1.1 什麼是數據挖掘
1.2 數據挖掘的應用
1.3 數據挖掘方法論
第二章 數據理解和數據準備
2.1 數據理解
2.2 數據準備
2.3 使用SAS進行數據理解和數據準備：FNBA信用卡數據
第三章 關聯規則挖掘
3.1 關聯規則的實際意義
3.2 關聯規則的基本概念及Apriori算法
3.3 負關聯規則
3.4 序列關聯規則
3.5 使用SAS進行關聯規則挖掘
第四章 多元統計中的降維方法
4.1 主成分分析
4.2 探索性因子分析
4.3 多維標度分析
第五章 聚類分析
5.1 距離與相似度的度量
5.2 k均值聚類法
5.3 層次聚類法
第六章 預測性建模的一些基本方法
6.1 判彆分析
6.2 樸素貝葉斯分類算法
6.3 k近鄰法
6.4 綫性模型與廣義綫性模型
第七章 神經網絡
7.1 神經網絡架構及基本組成
7.2 誤差函數
7.3 神經網絡訓練算法
7.4 提高神經網絡模型的可推廣性
7.5 數據預處理
7.6 使用SAS建立神經網絡模型
7.7 自組織圖
第八章 決策樹
8.1 決策樹簡介
8.2 決策樹的生長與修剪
8.3 對缺失數據的處理
8.4 變量選擇
8.5 決策樹的優缺點
第九章 模型評估
9.1 因變量為二分變量的情形
9.2 因變量為多分變量的情形
9.3 因變量為連續變量的情形
9.4 使用SAS評估模型
第十章 模型組閤與兩階段模型
10.1 模型組閤
10.2 隨機森林
10.3 兩階段模型
參考文獻

精彩書摘

　　對於定序自變量，最常用的一種轉換是按各類彆的序號直接將該變量轉換為數值自變量。對於名義自變量，最常用的轉換是將該變量轉換為啞變量。例如，對於性彆而言，可以生成一個二元啞變量，取值1錶示“女”，0錶示“男”。對於有多個取值的名義自變量，可以生成一係列二元啞變量。例如，中國內地有31個省、自治區和直轄市，可以據此生成30個啞變量。但是，如果一個名義自變量取值過多，生成過多的啞變量容易造成過度擬閤。一個簡單而有效的方法是隻針對包含觀測比較多的類彆生成啞變量，而將剩餘的類彆都歸於“其他”這個大類彆。還有一種方法是利用領域知識，將各類彆歸為幾個大類之後再生成啞變量，例如，將中國內地31個省、自治區和直轄市歸為華北、華中、華東、華南、西北、東北、西南等地區，再生成地區的啞變量。五、處理時間變量時間變量無法直接進入建模數據集，因為時間是無限增長的，在曆史數據中齣現的時間肯定不同於將來模型所需應用的數據集中齣現的時間，所以直接使用曆史數據的時間建立的模型就無法應用於將來的數據集。如果要在建模過程中考慮時間變量，就必須對其進行轉換。常用的轉換有如下幾種：
　　1.轉換為距某一基準時間的時間長短，例如，“距離××年××月××日的天數”、“距離下一次春節的周數”等。
　　2.轉換為季節性信息，例如，一年中第幾季度或第幾個月，每個季度或月對應於一個二元啞變量。
　　很多情形下可以考慮對時間進行多種轉換，把所有可能影響因變量的時間信息都放人建模過程中。例如，對於某些食品的購買量而言，不僅存在節日效應，也存在季節性效應，這時就需要同時使用上述兩種轉換。
　　六、異常值
　　自變量的異常值對一些模型會産生很大影響。在圖2.2 的示例中，大部分數據點的，值都分布在-2.2 和2.4 之間，但有一個數據點的x值為8，它對擬閤的迴歸綫會有很大的影響；如果它落在點0或點6，擬閤齣的迴歸綫分彆為綫a和綫b，它們的差彆頗大。
　　因變量的異常值同樣可能對模型有很大影響，在這裏不贅述。
　　第五章將介紹的聚類算法可以用來發現異常值，如果少數幾個觀測自成一類，它們很有可能是異常值。發現異常值後需要查看它們為什麼異常。

前言/序言

　　教材建設是大學人纔培養和知識傳授的重要組成部分。對管理教育而言，教材建設尤為重要，一流的商學院不僅要有一流的師資力量、一流的生源、一流的教學管理水平，而且必須使用一流的教科書。一流的管理類教科書必須滿足以下標準：第一，能把所在領域的基礎知識以全麵、係統的方式和與讀者友好的語言呈獻給讀者；第二，必須有時代感，能把學科前沿的研究成果囊括進去；第三，必須做到理論和實務（包括案例分析）相結閤，有很強的實用性；第四，能夠啓發學生思考現實的管理問題，培養他們分析問題和解決問題的能力；第五，可以作為研究人員和管理人士的工具書。
　　中國的管理教育是伴隨改革開放而産生的。真正意義上的管理教育在中國不過十多年的曆史，但巨大的市場需求使得管理教育成為中國高等教育各學科中發展最快的領域，管理類教科書市場異常繁榮。但總體而言，目前國內市場上管理類教科書的水平仍不能令人滿意。國內教科書作者大多數在所涉及領域並沒有真正的原創性研究和學術貢獻，所撰寫的教科書普遍停留在對國外教科書的內容進行中國式排列組閤的水平上；國外引進的原版教科書雖然具有學術上的先進性，但由於其寫作背景是外國的管理實踐和製度安排，案例也都是取自於西方發達國傢，對中國讀者而言，總有一種隔靴搔癢的感覺。如何寫齣一流的中國版的管理類教材，是中國管理教育發展麵臨的重要任務。
　　北京大學光華管理學院一直重視教材建設工作。1999年夏，我們曾與經濟科學齣版社簽約，以每本20萬元的稿酬，嚮全國徵集MBA教科書作者。這個計劃公布之後，我們收到瞭十幾本教科書的寫作方案。

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評分☆☆☆☆☆

書很棒，物流很給力。 工作之餘,人們或楚河漢界運籌帷幄,或輕歌曼舞享受生活,而我則喜歡翻翻書、讀讀報,一個人沉浸在筆墨飄香的世界裏,跟智者神遊,與慧者交流,不知有漢,無論魏晉,醉在其中。我是一介窮書生,盡管在學校工作瞭二十五年,但是工資卻不好意思示人。當我教訓調皮搗蛋的女兒外孫子們時,時常被他們反問:“你老深更半夜瞭,還在寫作看書,可工資卻不到兩韆!”常常被他們噎得無話可說。當教師的我這一生注定與清貧相伴,惟一好處是有雙休息日,在屬於我的假期裏悠哉遊哉於書香之中,這也許是許多書外之人難以領略的愜意。好瞭，廢話不多說。在我還沒有看這本書的時候，我絲毫不懷疑它是一本好書，很符閤80後讀者的口味。很難想象一本圖書會被我看得像郭德綱的相聲書一樣，在地鐵上都如飢似渴地手不釋捲。人都說《紅樓夢》是一部罕見的奇書，是人生的鏡子，那麼對於這部書，在某種意義上也令我感到瞭絲絲“找齣心中所想”的意味，因為我不僅從中看齣大論的味道，更是以一種看搞笑圖書的心情在愉悅自己，事實上這本書確實不失幽默，在大論瞭一把之後確實愉悅瞭廣大讀者，在此之前，我從來沒想過會像一本幽默小說一樣去看這本書，因為多年來這類書的泛濫使我對其十分不屑。寶貝非常不錯，和圖片上描述的完全吻閤，絲毫不差，無論色澤還是哪些方麵，都十分讓我覺得應該稱贊較好，完美！ 書是正品，很不錯！速度也快，絕對的好評，下次還來京東，因為看到一句話 女人可以不買漂亮衣服不買奢侈的化妝品但不能不看書，買瞭幾本書都很好 值得看。現在，京東域名正式更換為JDCOM。其中的“JD”是京東漢語拼音（JING DON|G）首字母組閤。從此，您不用再特意記憶京東的域名，也無需先搜索再點擊，隻要在瀏覽器輸入JD.COM，即可方便快捷地訪問京東，實現輕鬆購物。名為“Joy”的京東吉祥物我很喜歡，TA承載著京東對我們的承諾和努力。狗以對主人忠誠而著稱，同時也擁有正直的品行，和快捷的奔跑速度。太喜愛京東瞭。|給大傢介紹本好書《我們如何走到這一步》自序：這些年，你過得怎麼樣我曾經想過，如果能時光穿梭，遇見從前的自己，是否可以和她做朋友。但我審慎地不敢發錶意見。因為從前的自己是多麼無知，這件事是很清楚的。就算懷著再復雜的愛去迴望，沒準兒也能氣個半死，看著她在那條傻乎乎的路上跌跌撞撞前行，忍不住開口相勸，搞不好還會被她厭棄。你看天下的事情往往都是一廂情願。當然我也忍住瞭各種吐槽，人總是要給自己留餘地的，因為還有一種可能是，未來的自己迴望現在，看見的還是一個人。好在現在不敢輕易放狠話瞭，所以總算顯得比年輕的時候還有一分從容。但不管什麼時候的你，都是你。這時間軸上反復上演的就是打怪獸的過程。過去睏擾你的事情，現在已可輕易解決，但往往還有更大的boss在前麵等你。“人怎麼可能沒有煩惱呢”——無論是你初中畢業的那個午後，或者多年後功成名就那一天，總有不同憂傷湧上心頭：有些煩惱是錢可以解決的，而更傷悲的是有些煩惱是錢解決不瞭的。我們曾經在年少時想象的“等到什麼什麼的時候就一切都好起來瞭”根本就是個謬論。所以，隻能咬著牙繼續朝前走吧。

評分☆☆☆☆☆

嗯 用自己學院的書 恩恩

評分☆☆☆☆☆

唯一有點用的是裏麵提到的數據集，可以找來分析。

評分☆☆☆☆☆

一個朋友推薦的書，初步看瞭，覺得很好。

評分☆☆☆☆☆

寫的很不錯的書，推薦

評分☆☆☆☆☆

買瞭很多數據挖掘的書

評分☆☆☆☆☆

活動時囤貨。。。

評分☆☆☆☆☆

如果多一些案例就更好瞭

評分☆☆☆☆☆

感覺內容還是有些少~~~~~~慢慢讀

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