大數據挖掘：係統方法與實例分析下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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周英，卓金武，卞月青著

圖書標籤:

大數據
數據挖掘
機器學習
算法
Python
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統計分析
商業智能
數據分析
案例分析

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齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111532675

版次：1

商品編碼：11927546

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名：大數據技術叢書

開本：16開

齣版時間：2016-05-01

用紙：膠版紙

具體描述

編輯推薦

　　MATLAB官方資深大數據挖掘專傢撰寫，MATLAB官方及多位專傢鼎力推薦。
　　從技術、方法、案例、實踐4個維度循序漸進地講解瞭大數據挖掘技的流程、方法和原理。

內容簡介

　　本書是大數據挖掘領域的扛鼎之作，由全球科學計算領域的領導者MathWorks（MATLAB公司）官方的資深數據挖掘專傢撰寫，MathWorks官方及多位專傢聯袂推薦。
　　它從技術、方法、案例和*佳實踐4個維度對如何係統、深入掌握大數據挖掘提供瞭詳盡的講解。
　　技術：不僅講解瞭大數據挖掘的原理、過程、工具，還講解瞭大數據的準備、處理、與探索；
　　方法：既深入地講解瞭關聯規則方法、迴歸方法、分類方法、聚類方法、預測方法、診斷方法等6大類數據挖掘主體方法，又重點講解瞭時間序列方法和智能優化方法兩種數據挖掘中常用的方法；
　　案例：詳細地再現瞭來自銀行、證券、機械、礦業、生命科學和社會科學等6大領域的經典案例，不僅有案例的實現過程，而且還有案例原理和預備知識的的講解；
　　首先總結瞭數據挖掘中確定挖掘、應用技術以及如何平衡的藝術，然後總結瞭數據挖掘的項目管理和團隊管理的藝術。

作者簡介

　　周英，中科數據首席數據科學傢。曾在某知名搜索引擎公司任職多年，主要從事互聯網文本挖掘相關的工作。目前專注於大數據挖掘技術的工業應用研究和工程應用，已成功完成數據挖掘量化選股、大型設備保養維護預警、銀行客戶信用評分、電商客戶分類及精準營銷優化等多個大型項目。著有《量化投資：數據挖掘技術與實踐(MATLAB版)》（國際上一本係統介紹將數據挖掘技術用於量化投資的書籍，已被金融行業多傢機構應用）。

　　卓金武，MathWorks（MATLAB）中國區科學計算業務總監，資深數據挖掘專傢，主要負責數據挖掘、優化、量化投資、風險管理等科學計算業務，已為工行、交行、中投、華為、通用、一汽、上汽、格力等多傢企業提供數據挖掘解決方案。已齣版著作兩部：《MATLAB在數學建模中的應用》（第1版和第2版），《量化投資：數據挖掘技術與實踐(MATLAB版)》。

　　大學期間曾兩次獲全國大學生數學建模競賽一等奬 (2003和 2004)，一次獲全國研究生數學建模競賽一等奬 (2007)。

　　卞月青，深圳人人數據挖掘經理。曾就職於三一重工，主要從事工業大數據分析工作。2012年以來，一直從事基於大數據的應用研發工作，從事的工作包括兩個方麵，一是為銀行、P2P、小貸公司開發基於數據挖掘的信用評級係統；二是利用互聯網大數據挖掘技術，采集、清洗、集成特定領域的數據，並開發成大數據公眾服務平颱。

精彩書評

　　“大數據方法+大數據人纔=核心競爭力”，本書係統地詮釋瞭這個公式裏蘊含的概念、技術、項目以及人纔培養。基於MATLAB的Data Analytics的應用正在全球呈現爆炸式的發展趨勢，而本書的內容正是這一趨勢迫切需要的知識。書中的實例是以MATLAB作為工具來呈現，可快速轉化為實實在在的競爭力，甚好！

　　——　曹新康　MathWorks（全球科學計算領導者）中國區總裁

　　2013年維剋托的《大數據時代》風靡全國，此後關於大數據的各種聲音一直絡繹不絕，但在思維的高度上，無齣其右者。還好有卓兄等人在工具的研發和使用上的不懈努力，推動大數據思維深入運用到各個子行業。MATLAB是量化對衝行業內*齣色的寫策略的工具，卓兄的書由淺入深，實用性強，上一本《量化投資：數據挖掘技術與實踐(MATLAB版)》備受量化對衝行業朋友的青睞，也是我案頭的常備書目之一。本書的一些內容已經在對衝基金的篩選裏麵運用，比如書中介紹的神經網絡，就可以用於判斷不同對衝基金之間可能雷同的策略，實現事前的風控。從FOF/MOM的角度來講，本書為篩選優秀的對衝基金提供瞭良好的視角和工具。

　　——　董鵬飛　國金創新總經理

　　本書深入淺齣地對大數據挖掘的理論和方法進行瞭係統性的闡述，並且通過多個案例給齣瞭具有實用性的指導，在人工智能和數據挖掘技術火熱的當下，不失為一本*佳的工具參考書。

　　——　丁鵬　博士中國量化投資學會理事長

　　工業數據具有傳感器多樣、采集頻率高和數據量龐大的特點，如何發揮工業數據的價值是工業互聯網時代*前沿的課題。本書所呈現的數據挖掘和智能計算方法，對基於工業大數據的KPI參數預測、設備故障預警和生産過程優化具有很強的指導意義。

　　——　周永良　博士 GE Digital軟件解決方案架構師

　　本書通俗易懂，貼近實用，融閤瞭作者多年的研究成果，方法務實、知識係統、方便藉鑒，且配有係統的源代碼，適用於各類數據挖掘項目。本書的作者於我亦師亦友，卓學長的另外兩本書我都讀過，收獲很大，每次與之交流都讓我獲益匪淺，在此錶達對學長的敬意，同時更期盼通過此書和廣大讀者一道繼續努力，共同提高。

　　——　趙曄　清華大學自動化係研究生

前言/序言

序言

欣聞三位好友新書《大數據挖掘：係統方法與實例分析》即將齣版，榮幸能為該書撰寫序言。非常興奮終於見到不再僅僅是概念介紹而是實實在在介紹如何利用大數據的書籍瞭。所以非常願意為本書作序，希望讓更多的讀者能夠更具體的瞭解大數據，瞭解大數據的價值，並利用好大數據挖掘技術來讓大數據更好地服務我們的生産和生活，從而提升整個社會價值體係。

大數據是最近幾年興起的概念，雖然有被過分炒作之嫌，但我覺得是有客觀原因的。因為隨著信息技術的發展，各行業都已經有足夠的數據積纍，而且有的行業已經體驗到瞭數據的巨大能量。國內最直接體驗到大數據價值的當屬BAT(百度、阿裏、騰訊)，在傳統行業，大數據也已經開始應用。比如，銀行利用大數據進行風險管理；電力公司利用大數據進行負載預測，從而分時定價，並可以根據預測結果優化電能的儲蓄和調配；礦業公司利用大數據進行精細加工，提高産品競爭力。總之，大數據已對各行業産生瞭十分明顯的影響，無論是銀行、證券、通訊、鐵路、航空，還是軍事、政治、工業、商業，基於大數據的決策已經成為現代社會各行業運行的基礎。但縱然這樣，各行業對大數據的利用還處於初期階段，然各行業已經存儲瞭海量的數據，如何更有效地利用這些數據已成為各行業一個大課題！

這本書齣版的太及時瞭！正當人們急切地希望知道如何利用大數據的時候，來瞭本實實在在的介紹如何利用大數據、如何挖掘大數據價值的真經——《大數據挖掘：係統方法與實例分析》。

瀏覽一下本書的目錄，頓時振奮起來！概念、技術、項目、經驗四位一體，層層遞進，太符閤我們的閱讀習慣瞭：概念篇讓大傢知道大數據的基本概念、分類和挖掘流程，這是基礎，所以首先介紹；技術篇係統地介紹瞭整個大數據挖掘理論體係裏的具體技術，包括數據預處理和六大類核心算法，即關聯、迴歸、分類、聚類、預測、診斷，每類算法中又詳細講解瞭常用算法的原理、實現步驟、應用實例，並且每個實例都有一個MATLAB實現實例，對於當代的讀者來說，這些實例太有價值瞭，可以直接藉鑒、研讀、修改、提升。技術學習的同時也可以深化對概念的理解，從而與概念篇的內容相得益彰；項目篇相當於大數據挖掘技術在各行業的具體應用，技術與應用融會貫通，既可啓發讀者在各行業如何應用大數據又可讓讀者知道如何去使用這些技術，並且這些項目本身都是各行業的經典，可以直接加以藉鑒、拓展和推廣；理念篇起到一個畫龍點睛的作用，介紹的都是需要時間和項目磨礪的經驗和心得，讓人心曠神怡，讓讀者在共鳴中感知大數據的價值和應用技術的藝術性。全書讀完，甚是暢快！

我本人所就職的九次方也從事大數據相關工作，我們公司已與不少地方政府聯閤成立閤資公司並建立各地的大數據中心，這些中心負責存儲各地政府、企業的重要數據，並對這些數據進行運營，從而實現數據的商業價值，隨著《國務院關於印發促進大數據發展行動綱要的通知》的齣颱，各級政府開始非常重視大數據這項工作，同時也說明我們的大數據資源已經日益豐富。對於如何利用這些數據的課題，本書正好也給我本人提供瞭思路，讓我知道各行業應該如何挖掘這些大數據，讓我堅信大數據未來的發展潛力，也給瞭我信心繼續在大數據這個領域揚帆遠航！

此時，突然想起一首古詩，拙改幾字，以作為本序的總結：

好書知時節，此時乃齣版。隨勢入眼簾，傳知細無聲!

張傑

九次方大數據執行副總裁

2015年12月於深圳

前　言

為什麼要寫這本書

大數據是當前最熱的概念之一，在“互聯網+”的背景下，大數據的開放、挖掘和應用已成為趨勢。大數據已經成為國傢科技競爭的前沿，以及産業競爭力和商業模式創新的源泉。聯閤國“數據脈動”計劃、美國“大數據”戰略、英國“數據權”運動、韓國大數據中心戰略等先後開啓瞭大數據創新戰略的大幕。國務院發布《關於促進大數據發展的行動綱要》，重點強調政府數據的互聯互通、共享和開放，並明確提齣瞭具體的時間錶。大數據作為目前全球科技創新最主要的戰場，有望迎來百花齊放的繁榮盛景。

一花獨放不是春，百花齊放春滿園，大數據生態係統也生機勃勃。繼貴陽大數據交易所成立以來，多個城市相繼成立自己的大數據中心，各種數據存儲中心和數據評估中心也如雨後春芽。然，還有相當多的朋友並不瞭解什麼是大數據。雖然市麵上已經有些書籍介紹瞭大數據的概念，但並沒有介紹如何去應用大數據，並且很多書都是國外的譯著，由於文化的差異，很多讀者反饋這些書過於囉嗦，看瞭半天也不知道到底講什麼內容。

現在大傢都知道大數據有用，但究竟如何去應用大數據卻很少有書介紹。大數據的落腳點還是要在於應用，如果不能從大數據中挖掘到有利於社會發展的知識，大數據也就沒有意義瞭。數據挖掘技術是從數據中挖掘有用知識的一門係統性的技術，剛好解決瞭數據利用的問題，所以數據挖掘與大數據便很自然地結閤在一起瞭，所以也就有瞭本書的構想。

本書特色

縱觀全書，可發現本書的特點鮮明，主要錶現在：

（1）方法務實，學以緻用。本書介紹的方法都是數據挖掘中的主流方法，都經過實踐的檢驗，具有較強的實踐性。對於每種方法，本書基本都給齣瞭完整、詳細的源代碼，這對於讀者來說，具有非常大的參考價值，很多程序可供讀者直接套用並加以學習。

（2）知識係統，易於理解。本書的知識體係應該是當前數據挖掘書籍中最全、最完善的，從基本概念與技術，到項目實踐，到理念的整體架構，使得概念、技術、實踐、經驗四位一體，自然形成整套大數據挖掘的整體體係。而對於具體的技術，也是脈絡清晰、循序漸進，不僅包含詳細的數據挖掘流程、數據準備方法、數據探索方法，還包含六大類數據挖掘主體方法、時序數據挖掘方法、智能優化方法。正因為有完整的知識體係，讀者讀起來纔有很好的完整感，從而更利於理解數據挖掘的知識體係，這對於學習是非常有幫助的。

（3）結構閤理，易於學習。在講解方法時，由淺入深，循序漸進，讓初學者知道入門的切入點，讓專業人員又有值得藉鑒的乾貨。這讓讀者在學習數據挖掘時有一個循序漸進的過程，使讀者在短時間內成為一位數據挖掘高手。

（4）案例實用，易於藉鑒。本書選擇的案例都是來自不同行業的經典案例，並且帶有數據和程序，所以很容易讓讀者對案例産生共鳴，同時可以利用案例的數據，進行模仿式的學習，所帶的程序也能提高讀者的學習效率，也可以直接藉鑒這些案例，並應用到自己的商業項目中。

（5）理論與實踐相得益彰。對於本書的每個方法，除瞭理論的講解，都配有一個典型的應用案例，讀者可以通過案例加深對理論的理解，同時理論也讓案例的應用更有信服力。技術的介紹都是以實現實例為目地，同時提供大量技術實現的源程序，方便讀者學習，注重實踐和應用，秉承筆者務實、切近讀者的寫作風格。

（6）內容獨特，趣味橫生，文字簡潔，易於閱讀。很多方法和內容是同類書籍所沒有的，這無疑增強瞭本書的新穎性和趣味性。另外，在本書編寫過程中，在保證描述精準的前提下，我們摒棄那些刻闆、索然無味的文字，讓文字也有活力，更易於閱讀。

如何閱讀本書

全書內容分四個部分，故成四篇。

第一部分（基礎篇）主要介紹一些基本概念和知識，包括大數據和數據挖掘的概念，數據挖掘的實現過程、主要內容等基礎知識。

第二部分（技術篇）是數據挖掘技術的主體部分，係統介紹瞭數據挖掘的主流技術，這個部分又分三個層次：

（1）數據挖掘前期的一些技術，包括數據的準備（收集數據、數據質量分析、數據預處理等）和數據的探索（衍生變量、數據可視化、樣本選擇、數據降維等）。

（2）數據挖掘的六大類核心方法，包括關聯規則、迴歸、分類、聚類、預測和診斷。對於每類方法，則詳細介紹瞭其包含的典型算法，包括基本思想、應用場景、算法步驟、MATLAB實現程序、應用案例。

（3）數據挖掘中特殊的實用技術，包含2章內容，一是關於時序數據挖掘的時間序列技術，二是關於優化的智能優化方法。這個層次也是數據技術體係中不可或缺的技術。時序數據是數據挖掘中的一類特殊數據，所以針對該類特殊的數據類型，又介紹瞭時間序列方法。另外，數據挖掘離不開優化，所以又以一章智能優化方法介紹瞭兩個比較常用的優化方法——遺傳算法和模擬退火算法。

第三部分是實踐篇，主要介紹數據挖掘技術在各行業的典型應用實例。所介紹的項目分彆來自銀行、證券、機械、礦業、生命科學和社會科學等行業和學科，已基本覆蓋數據挖掘技術應用的主流行業，通過這些項目的研學，讀者也可以瞭解各行業數據挖掘技術的應用領域和應用情況，培養對行業的敏感度。

第四部分是理念篇，是數據挖掘應用思想和經驗的整閤。本篇包含第20和21兩章，第20章側重數據挖掘項目實施過程中各種技術應用的經驗和對各方麵問題的權衡和拿捏，體現瞭技術應用中藝術性的一麵；第21章側重數據挖掘項目實施過程中的項目管理和團隊管理，以及對團隊中的個體如何成長的經驗介紹。

其中，前三篇為本書的重點內容，建議重點研讀，第四篇偏經驗，適閤結閤項目實踐反復閱讀、體會。

讀者對象

(1) 從事大數據挖掘的專業人士；

(2) 統計、數據挖掘、機器學習等學科的教師和學生；

(3) 從事數據挖掘、數據分析、數據管理工作的專業人士；

?(4) 需要用到數據挖掘技術的各領域的科研工作者；

?(5) 希望學習MATLAB的工程師或科研工作者，因為本書的代碼都是用MATLAB編寫的，所以對於希望學習MATLAB的讀者來說，也是一本很好的參考書；

?(6) 其他對大數據挖掘感興趣的人員。

緻讀者

專業人士

對於從事大數據挖掘的專業人士來說，大傢可以關注整個數據挖掘知識體係和數據挖掘的流程，因為本書的數據挖掘知識體係應該是當前數據挖掘書籍中體係最全、最完善的，另外數據挖掘流程也介紹得很詳細，具有很強的操作性。此外，書中的算法案例和項目案例，也算是本書的特色，值得藉鑒。

緻教師

本書係統地介紹瞭大數據挖掘的理論、技術、項目、工具和理念，可以作為統計、計算機、經管、數學、信科等專業本科或研究生的教材。書中的內容雖然係統，但也相對獨立，教師可以根據課程的學時安排和專業方嚮的側重，選擇閤適的內容進行課堂教學，其他內容則可以作為參考章節。授課部分，一般會包含第一篇、第二篇的章節，而如果課時較多，則可以增加其他章節中的一些項目案例的學習。

在進行課程備課的過程中，如果您需要書中的一些電子資料作為課件或授課支撐材料，可以直接給筆者發郵件（70263215@qq.com）說明您需要的材料和用途，筆者會根據具體情況，為您提供力所能及的幫助。

緻學生

作為21世紀的大學生，無論是什麼專業背景，都有必要學習大數據挖掘。在21世紀和未來，很多信息都以數據形式存在，學習並掌握數據挖掘技術，有助於我們從更深層次瞭解這個社會，也更有助於我們每人從事的工作。所以，無論現在是學習什麼專業，都建議要好好讀一下這本書或同類的書籍。相信，您一定會因為曾學習過大數據挖掘而倍感欣慰！

配套資源

（一）配套程序和數據

為瞭方便讀者的學習，本書將提供書中使用的程序和數據的下載，下載地址為：

http://www.ilovematlab.cn/thread-452656-1-1.html

如遇到下載問題，也可以直接發郵件與作者聯係：

70263215@qq.com

（二）配套教學課件

為瞭方便教師授課，我們也開發瞭本書配套的教學課件，如有需要，也可以與作者聯係。

勘誤和支持

由於時間倉促，加之作者水平有限，所以錯誤和疏漏之處在所難免。在此，誠懇地期待得到廣大讀者的批評指正。如果您有什麼建議也可以直接將你的建議發送至以上郵箱，期待能夠得到你們的真摯反饋。在技術之路上如能與大傢互勉共進，我們也倍感榮幸！對於書中齣現的問題，將在論壇的勘誤部分進行修正, 勘誤地址為：

http://www.ilovematlab.cn/thread-452657-1-1.html

緻謝

感謝MathWorks官方文檔，在寫作期間提供給我最全麵、最深入、最準確的參考材料，強大的官方文檔支持也是其他資料所無法企及的，同時感謝MATLAB中文論壇為本書提供的交流討論專區。

感謝機械工業齣版社華章公司的首席策劃楊福川和編輯高婧雅，在近三年的時間中始終支持我們的寫作，你們的鼓勵和幫助引導我們順利完成全部書稿。

特彆感謝好友張傑在百忙之中指導本書的編寫並為本書寫序！在本書的編寫過程中，中科院金屬所的王愷博士，MathWorks的陳建平、董淑成、陳小挺等好友和同事對本書書稿進行瞭校對並給齣修改建議，在此嚮他們錶示感謝！

作者

2015年10月

《數據驅動的智能革命：概念、技術與前沿應用》在信息爆炸的時代，數據已成為推動社會進步、經濟發展和科學探索的核心動力。從個人消費習慣的預測到全球氣候變化的模擬，從醫療診斷的精準提升到金融風險的有效管控，無處不在的數據正以前所未有的速度和規模被生成、收集和分析。這股強大的“數據浪潮”不僅改變瞭我們理解世界的方式，更催生瞭一場深刻的“智能革命”。本書《數據驅動的智能革命：概念、技術與前沿應用》旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，解讀這場革命的本質，剖析其背後的關鍵技術，並展望其在各個領域的廣闊前景。第一部分：數據的本質與價值在深入探討技術之前，理解數據本身的內涵至關重要。本部分將從數據的起源、類型和特性入手，闡述數據何以成為新時代的“石油”或“鑽石”。我們將探討結構化數據（如數據庫錶格）與非結構化數據（如文本、圖像、音頻、視頻）的區彆及其各自的處理挑戰。此外，還會深入分析大數據所特有的“4V”特徵：Volume（體量）、Velocity（速度）、Variety（多樣性）和Value（價值），並進一步引申齣Veracity（真實性）和Variability（可變性）等新維度，幫助讀者建立對數據復雜性的初步認知。數據不僅僅是原始的記錄，其蘊含的價值纔是驅動智能革命的根本。本部分將重點闡述數據分析如何從描述性統計（發生瞭什麼）演進到診斷性分析（為什麼發生）、預測性分析（將發生什麼）乃至規範性分析（應該怎麼做）。我們將通過具體的案例，展示如何從海量數據中挖掘齣隱藏的模式、趨勢和關聯，這些洞察力能夠為決策者提供強大的支持，優化運營，發現新的商業機會，甚至改變科學研究的方嚮。理解數據的價值，是掌握數據驅動智能的關鍵第一步。第二部分：支撐智能革命的核心技術大數據技術體係龐雜，涉及從數據采集、存儲、處理到分析和可視化的整個生命周期。本部分將係統性地介紹支撐這場智能革命的關鍵技術棧。 2.1 數據采集與整閤數據的獲取是第一步。我們將介紹各種數據采集技術，包括但不限於：物聯網（IoT）數據采集：傳感器、智能設備等産生的實時數據流。網絡爬蟲與API集成：從互聯網獲取公開數據或通過應用程序接口進行數據交換。日誌數據收集：服務器、應用程序等産生的運行日誌。流式數據處理： Kafka、Pulsar等消息隊列係統在實時數據傳輸中的作用。數據的來源多樣，格式各異，如何有效地進行數據整閤是挑戰。本部分將探討ETL（Extract, Transform, Load）和ELT（Extract, Load, Transform）在數據倉庫和數據湖構建中的應用，以及數據治理和元數據管理的重要性。 2.2 海量數據存儲與管理傳統的關係型數據庫難以應對大數據的挑戰。本部分將深入探討分布式存儲係統：分布式文件係統： Hadoop Distributed File System (HDFS) 的架構和原理，以及其在存儲海量非結構化數據方麵的優勢。 NoSQL數據庫：介紹不同類型的NoSQL數據庫（如鍵值存儲、文檔數據庫、列族數據庫、圖數據庫），以及它們各自適用的場景（如MongoDB、Cassandra、Neo4j）。數據倉庫與數據湖：闡述數據倉庫（Data Warehouse）和數據湖（Data Lake）的概念、區彆與聯係，以及它們在企業數據戰略中的地位。 2.3 分布式數據處理框架高效處理TB甚至PB級彆的數據需要強大的計算能力。本部分將詳細解析主流的分布式計算框架：批處理框架： Apache Hadoop MapReduce 的基本原理，以及其在處理大規模離綫數據中的應用。內存計算框架： Apache Spark 的演進，其相比MapReduce在速度和易用性上的優勢，以及Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX等核心組件的介紹。流式處理框架： Apache Flink 等實時流處理引擎，用於處理低延遲、高吞吐的數據流，並實現狀態管理和窗口操作。 2.4 數據分析與建模技術數據分析是挖掘數據價值的核心。本部分將涵蓋從基礎統計到高級機器學習的多種分析技術：統計分析基礎：描述性統計、推斷性統計、假設檢驗、相關性分析等。機器學習基礎：監督學習：迴歸（綫性迴歸、邏輯迴歸）、分類（決策樹、隨機森林、支持嚮量機、K近鄰）、模型評估與選擇。無監督學習：聚類（K-Means、DBSCAN）、降維（PCA、t-SNE）、關聯規則挖掘。深度學習：神經網絡基礎、捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆中的應用、循環神經網絡（RNN）和Transformer在自然語言處理中的應用。數據挖掘算法：關聯規則（Apriori）、分類（C4.5）、聚類（K-Means）等經典數據挖掘算法的原理與應用。 2.5 數據可視化與報告將復雜的分析結果以直觀易懂的方式呈現，是溝通洞察的關鍵。本部分將介紹：可視化工具： Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn, D3.js等工具在創建圖錶、儀錶盤和交互式可視化方麵的應用。可視化原則：如何選擇閤適的圖錶類型，如何清晰有效地傳達信息，避免誤導。儀錶盤設計：構建有效的商業智能（BI）儀錶盤，支持實時監控和決策。第三部分：智能革命的前沿應用數據驅動的智能技術正在深刻地改變著各行各業。本部分將通過豐富的實例，展示智能革命在不同領域的落地應用。 3.1 商業與金融精準營銷與客戶畫像：利用用戶行為數據構建客戶畫像，實現個性化推薦和廣告投放，提升轉化率。風險管理與欺詐檢測：在信貸審批、交易監控等環節，利用模型識彆潛在風險和欺詐行為。量化交易與算法交易：基於曆史數據和市場情緒分析，開發交易策略。智能客服與用戶體驗優化：利用NLP技術構建智能客服，分析用戶反饋，優化産品和服務。 3.2 醫療健康疾病診斷與預測：分析醫學影像、基因數據、電子病曆，輔助醫生進行疾病診斷，預測疾病發展趨勢。藥物研發與個性化醫療：加速新藥發現過程，根據個體基因和生理特徵製定個性化治療方案。公共衛生監測：實時監測疫情爆發，預測傳播趨勢，製定防控策略。 3.3 智能製造與工業互聯網預測性維護：通過監測設備運行數據，預測故障發生，提前進行維護，減少停機時間。質量控製與優化：分析生産過程數據，識彆影響産品質量的因素，優化生産工藝。供應鏈優化：預測需求，優化庫存，提高物流效率。 3.4 智慧城市與交通交通流量預測與管理：分析曆史交通數據，預測未來交通狀況，優化信號燈控製，緩解擁堵。公共安全與應急響應：利用視頻監控、社交媒體數據等，提升城市安全水平，優化應急響應。能源管理：優化能源分配，提高能源利用效率。 3.5 科學研究與教育加速科學發現：在天文學、生物學、物理學等領域，分析海量實驗數據，發現新的科學規律。個性化學習：分析學生的學習行為和進度，提供定製化的學習路徑和資源。第四部分：倫理、挑戰與未來展望在擁抱數據驅動的智能革命的同時，我們必須正視其帶來的挑戰和潛在風險。數據隱私與安全：如何在數據利用和個人隱私保護之間取得平衡，防止數據泄露和濫用。算法偏見與公平性：識彆和消除數據和算法中可能存在的偏見，確保技術應用的公平性。可解釋性AI：理解復雜模型（尤其是深度學習模型）的決策過程，增強用戶對AI的信任。數據治理與法規：製定有效的數據治理框架和相關法律法規，規範數據的使用。未來展望：本部分將對智能革命的未來發展趨勢進行預測，包括： AI的普惠化：低代碼/無代碼AI平颱的興起，讓更多非專業人士也能利用AI。邊緣AI：將AI計算能力部署到設備端，實現更快的響應和更低的延遲。多模態AI：融閤文本、圖像、語音等多種信息，構建更接近人類認知能力的AI係統。 AI與人類的協作：探索AI如何與人類協同工作，發揮各自優勢，實現更高效的解決方案。結論《數據驅動的智能革命：概念、技術與前沿應用》不僅僅是一本技術手冊，更是一次對未來社會變革的深度解讀。通過係統地闡述數據價值、核心技術及其廣泛應用，本書旨在幫助讀者深刻理解數據在塑造智能未來中的關鍵作用，掌握必要的知識和工具，並激發他們參與和引領這場激動人心的智能革命。無論是技術開發者、數據分析師、商業領袖，還是對未來充滿好奇的讀者，都能從中獲得有益的啓示，共同把握數據時代的機遇。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我還在猶豫是否要投入時間去讀，畢竟我對大數據方麵的知識儲備不算深厚。然而，翻開第一頁，我便被其嚴謹的邏輯和清晰的結構所吸引。它沒有故弄玄虛，而是用一種非常務實的方式，將大數據挖掘這個看似復雜的概念，層層剝開，展現在讀者麵前。我特彆贊賞它在“係統方法”部分對於不同挖掘任務的分類和講解，比如分類、聚類、關聯規則等，並針對每種任務介紹瞭相應的算法和評估指標。這讓我能夠更有針對性地去學習和理解，而不是泛泛而讀。而且，書中在介紹完理論之後，都會緊接著給齣相應的“實例分析”，這樣的安排，極大地增強瞭我的學習效果。我能看到書中所講的理論是如何在實際場景中應用的，這不僅加深瞭我對知識的理解，也激發瞭我進一步探索的興趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書，真的讓我眼前一亮！我一直對大數據這個概念很感興趣，但總覺得它有點虛無縹緲，像一個巨大的黑盒子，知道裏麵有很多寶藏，卻不知道怎麼去挖。這本書的齣現，就像給我打開瞭一扇窗。它沒有上來就講一堆高深的算法，而是從“係統方法”這個角度切入，讓我明白大數據挖掘不是一蹴而就的事情，而是一個有條理、有步驟的過程。從數據的收集、清洗、預處理，到特徵工程、模型選擇，再到模型評估和部署，每一個環節都講得非常細緻，而且配上瞭很多通俗易懂的比喻，讓我這種非科班齣身的人也能輕鬆理解。更重要的是，它強調的是“方法”，而不是僅僅羅列技術。這意味著即使我以後遇到新的工具或者算法，也能憑藉書中提到的係統思維去應對，這纔是真正的“內功”。我特彆喜歡它講解數據清洗的部分，很多時候我們覺得數據是乾淨的，但其實裏麵隱藏著各種“髒”數據，它教我如何識彆和處理，避免“垃圾進，垃圾齣”的情況，這真是太實用瞭。

評分☆☆☆☆☆

我之前看的一些大數據相關的書籍，大多是側重某個技術點的深度講解，比如某個算法的數學原理，或者某個工具的API使用。讀完之後，雖然我知道瞭某個東西怎麼用，但總感覺缺乏一個整體的框架，不知道這些零散的知識點是如何連接起來，最終服務於“大數據挖掘”這個目標的。這本書的“係統方法”部分，恰好彌補瞭我的這個痛點。它把整個大數據挖掘的流程描畫得非常清晰，就像一張詳細的地圖，指引我去探索大數據這片廣闊的領域。我尤其欣賞它在“特徵工程”部分的闡述，這部分往往是決定模型成敗的關鍵，但又常常被一些初學者忽視。書中提供瞭多種有效的特徵構建和選擇策略，並結閤實際案例進行瞭說明，讓我深刻認識到“好的特徵比好的算法更重要”的道理。它不僅僅是知識的堆砌，更是一種思維方式的培養，讓我學會從數據的本質齣發，去思考如何提取有用的信息。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容，簡直是為我量身定做的！我從事的是市場分析工作，每天都要麵對海量的數據，想要從中發現消費者的行為模式和潛在需求，但一直苦於沒有係統的方法論。這本書的“實例分析”部分，就像是一場場精彩的案例教學。它沒有僅僅停留在理論層麵，而是選取瞭電商、社交媒體、金融等多個領域的真實應用場景，詳細講解瞭如何運用大數據挖掘技術解決實際問題。我看得特彆仔細，並且嘗試著在工作中模仿書中的方法。例如，它在分析用戶流失的案例中，如何通過用戶行為數據挖掘齣關鍵預警指標，這讓我茅塞頓開，找到瞭優化客戶留存的新思路。更讓我驚喜的是，書中介紹的算法和技術，並沒有選擇最前沿但最難懂的，而是選取瞭那些經典、有效且易於理解和實現的，這對於我這樣希望快速將知識轉化為實踐的人來說，簡直是福音。

評分☆☆☆☆☆

我之前嘗試過一些大數據挖掘的書籍，但很多都停留在理論講解，或者過於側重某一方麵，讀起來總是感覺“意猶未盡”。這本書的強大之處在於，它將“係統方法”和“實例分析”完美地結閤在瞭一起。這就像一位經驗豐富的老師，不僅告訴你“是什麼”，更告訴你“怎麼做”，而且還通過生動的案例告訴你“為什麼這麼做”。我尤其喜歡它在處理“大數據挖掘”中的一些常見挑戰，比如數據不平衡、模型過擬閤等問題時，所提供的解決方案。它不是簡單地羅列解決方案，而是深入分析問題産生的根源，然後提齣具有針對性的方法。這種深入淺齣的講解方式，讓我受益匪淺。讀完這本書，我感覺自己對大數據挖掘的整個流程都有瞭一個全新的認識，不再是零散的知識點，而是一個完整的、可操作的體係。

評分☆☆☆☆☆

可以，不錯

評分☆☆☆☆☆

內容不錯，值得學習，後期再評

評分☆☆☆☆☆

挺不錯的書，不過對於我畢業這麼多年有點難瞭。

評分☆☆☆☆☆

在京東的評價一嚮是應付字數，這次是第一次認真寫評論，因為它還可以

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送貨快，正版

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