預測分析與數據挖掘 RapidMiner實現 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[美] 瓦傑·考圖（Vijay Kotu） 著，嚴雲 譯

圖書標籤:

• 預測分析
• 數據挖掘
• RapidMiner
• 機器學習
• 數據科學
• 統計建模
• 商業智能
• 數據分析
• 算法
• 建模

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115473660

版次：1

商品編碼：12284607

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數：325

正文語種：中文

編輯推薦

-以易於理解的方式梳理數據挖掘背後的基礎知識
-全麵展示預測分析領域廣泛的實踐案例和方法
-無需編寫代碼，即可解決數據分析問題

內容簡介

《預測分析與數據挖掘 RapidMiner實現》旨在幫助讀者理解數據挖掘方法的基礎知識，並實現無需編寫代碼就能在自己的工作中實踐這些方法。書中圍繞分類、迴歸、關聯分析、聚類、異常檢測、文本挖掘、時間序列預測、特徵分析等數據挖掘問題，著重介紹瞭決策樹、k近鄰、人工神經網絡、綫性迴歸、k均值聚類等當今廣泛使用的二十多種算法，針對每一種算法都先以通俗的語言解釋其原理，再使用開源數據分析工具 RapidMiner加以實現。
《預測分析與數據挖掘 RapidMiner實現》適閤在日常工作中大量接觸數據的分析師、金融專傢、市場營銷人員、商務專業人士等閱讀。

作者簡介

Vijay Kotu，Yahoo分析總監，負責綫上業務的大數據與分析係統的實現，在預測分析領域有十餘年工作經驗。ACM會員，美國質量協會認證的六西格瑪黑帶。

Bala Deshpande，業界知名數據分析應用開發與谘詢公司SimaFore創始人，20餘年分析經驗，精通各類分析技巧，經常在其博客www.simafore.com/blog上分享數據挖掘與預測分析方麵的心得。

嚴雲 研究興趣為計算生物學，以0和1的語言解讀ATGC的世界。

目錄

第 1章　引言　　1
1．1　什麼是數據挖掘　　2
1．1．1　有意義模式的提取　　2
1．1．2　代錶性模型的構建　　2
1．1．3　統計、機器學習和計算的搭配　　3
1．1．4　算法　　4
1．2　對數據挖掘的誤解　　4
1．3　數據挖掘的初衷　　5
1．3．1　海量數據　　5
1．3．2　多維　　6
1．3．3　復雜問題　　6
1．4　數據挖掘的種類　　7
1．5　數據挖掘的算法　　8
1．6　後續章節導覽　　9
1．6．1　數據挖掘的序麯　　9
1．6．2　小插麯　　10
1．6．3　主要內容：預測分析和數據挖掘算法　　10
1．6．4　特彆應用　　12
參考文獻　　13
第 2章　數據挖掘流程　　14
2．1　先驗知識　　16
2．1．1　目標　　16
2．1．2　研究問題的背景　　17
2．1．3　數據　　17
2．1．4　因果性與相關性　　18
2．2　數據準備　　19
2．2．1　數據探索　　19
2．2．2　數據質量　　20
2．2．3　缺失值　　20
2．2．4　數據類型和轉換　　20
2．2．5　數據轉換　　21
2．2．6　離群點　　21
2．2．7　特徵選擇　　21
2．2．8　數據采樣　　22
2．3　建模　　22
2．3．1　訓練集和測試集　　23
2．3．2　建模算法　　24
2．3．3　模型評估　　25
2．3．4　集成建模　　26
2．4　應用　　27
2．4．1　生産準備　　27
2．4．2　方法整閤　　27
2．4．3　響應時間　　28
2．4．4　重構模型　　28
2．4．5　知識融閤　　28
2．5　新舊知識　　29
2．6　後續章節預告　　29
參考文獻　　29
第3章　數據探索　　31
3．1　數據探索的目標　　31
3．2　走進數據　　32
3．3　描述性統計分析　　34
3．3．1　單變量探索　　35
3．3．2　多變量探索　　36
3．4　數據可視化　　39
3．4．1　一個維度內數據頻率分布的可視化　　39
3．4．2　直角坐標係內多變量的可視化　　43
3．4．3　高維數據通過投影的可視化　　48
3．5　數據探索導覽　　50
參考文獻　　51
第4章　分類　　52
4．1　決策樹　　52
4．1．1　算法原理　　53
4．1．2　算法實現　　59
4．1．3　小結　　71
4．2　規則歸納　　72
4．2．1　建立規則方法　　73
4．2．2　算法原理　　74
4．2．3　算法實現　　77
4．2．4　小結　　81
4．3　k 近鄰算法　　81
4．3．1　算法原理　　82
4．3．2　算法實現　　88
4．3．3　小結　　91
4．4　樸素貝葉斯　　91
4．4．1　算法原理　　93
4．4．2　算法實現　　100
4．4．3　小結　　102
4．5　人工神經網絡　　102
4．5．1　算法原理　　105
4．5．2　算法實現　　108
4．5．3　小結　　110
4．6　支持嚮量機　　111
4．6．1　概念和術語　　111
4．6．2　算法原理　　114
4．6．3　算法實現　　116
4．6．4　小結　　122
4．7　集成學習模型　　122
4．7．1　集體的智慧　　123
4．7．2　算法原理　　124
4．7．3　算法實現　　126
4．7．4　小結　　134
參考文獻　　134
第5章　迴歸方法　　137
5．1　綫性迴歸　　139
5．1．1　算法原理　　139
5．1．2　使用RapidMiner實戰的目標與數據　　141
5．1．3　算法實現　　142
5．1．4　綫性迴歸建模要點　　148
5．2　Logistic迴歸　　149
5．2．1　快速入門Logistic迴歸　　150
5．2．2　模型原理　　151
5．2．3　模型實現　　155
5．2．4　Logistic迴歸小結　　158
5．3　總結　　158
參考文獻　　158
第6章　關聯分析　　160
6．1　挖掘關聯規則的基本概念　　161
6．1．1　項集　　162
6．1．2　生成關聯規則的一般步驟　　164
6．2　Apriori算法　　166
6．2．1　使用Apriori算法找齣高頻項集　　167
6．2．2　生成關聯規則　　169
6．3　FP-Growth算法　　169
6．3．1　生成FP樹　　170
6．3．2　高頻項集的生成　　172
6．3．3　FP-Growth算法實現　　173
6．4　總結　　176
參考文獻　　176
第7章　聚類　　178
7．1　聚類方法的種類　　179
7．2　k均值聚類　　182
7．2．1　k均值聚類原理　　183
7．2．2　算法實現　　187
7．3　DBSCAN聚類　　191
7．3．1　算法原理　　192
7．3．2　算法實現　　195
7．3．3　小結　　197
7．4　SOM　　 197
7．4．1　算法原理　　199
7．4．2　算法實現　　202
7．4．3　小結　　208
參考文獻　　208
第8章　模型評估　　210
8．1　混淆矩陣　　210
8．2　ROC麯綫和AUC　　212
8．3　提升麯綫　　214
8．4　評估預測結果　　217
8．5　總結　　221
參考文獻　　221
第9章　文本挖掘　　222
9．1　文本挖掘算法的原理　　223
9．1．1　TF-IDF　　223
9．1．2　術語和概念　　225
9．2　使用聚類和分類算法實現文本挖掘　　229
9．2．1　實例1：關鍵詞聚類　　229
9．2．2　實例2：預測博客作者的性彆　　232
9．3　總結　　241
參考文獻　　242
第 10章　時間序列預測　　243
10．1　基於數據的時序分析　　245
10．1．1　樸素預測法　　245
10．1．2　簡單平均法　　246
10．1．3　移動平均法　　246
10．1．4　加權移動平均法　　247
10．1．5　指數平滑法　　247
10．1．6　Holt雙參數指數平滑法． ． 248
10．1．7　Holt-Winter三參數指數平滑法　　249
10．2　基於模型的預測方法　　250
10．2．1　綫性迴歸　　251
10．2．2　多項式迴歸　　252
10．2．3　考慮季節性的綫性迴歸模型　　252
10．2．4　自迴歸模型與ARIMA　　254
10．2．5　基於RapidMiner的實現　　254
10．3　總結　　261
參考文獻　　261
第 11 章異常檢測　　262
11．1　異常檢測的基本概念　　262
11．1．1　齣現離群點的原因　　262
11．1．2　異常檢測的方法　　264
11．2　基於距離的離群點檢測方法　　266
11．2．1　方法原理　　267
11．2．2　方法實現　　268
11．3　基於密度的離群點檢測方法　　270
11．3．1　方法原理　　270
11．3．2　方法實現　　271
11．4　局部離群因子　　272
11．5　總結　　274
參考文獻　　275
第 12章　特徵選擇　　276
12．1　特徵選擇方法概覽　　276
12．2　主成分分析　　278
12．2．1　算法原理　　279
12．2．2　算法實現　　280
12．3　以信息論為基礎對數值型數據進行篩選　　284
12．4　以卡方檢驗為基礎對類彆型數據進行篩選　　286
12．5　基於封裝器的特徵選擇　　289
12．5．1　嚮後消除法以縮減數據集大小　　290
12．5．2　哪些變量被消除瞭　　292
12．6　總結　　293
參考文獻　　294
第 13章　RapidMiner入門　　295
13．1　用戶操作界麵以及介紹　　295
13．1．1　圖形用戶操作界麵的介紹　　295
13．1．2　RapidMiner軟件的術語　　296
13．2　數據導入和導齣工具　　299
13．3　數據可視化工具　　302
13．3．1　單一變量可視化　　304
13．3．2　二維數據可視化　　304
13．3．3　多維數據可視化　　304
13．4　數據轉換工具　　305
13．5　數據抽樣與處理缺失值工具　　309
13．6　優化工具　　312
13．7　總結　　317
參考文獻　　317
數據挖掘算法的比較　　319

《洞察未來：數據驅動的決策與實踐》 內容梗概： 在信息爆炸的時代，數據已成為企業和組織最寶貴的資産。然而，海量數據的價值並非唾手可得，而是需要通過深入的分析和挖掘來揭示。本書《洞察未來：數據驅動的決策與實踐》旨在為讀者提供一套係統性的方法論和實操指南，幫助他們掌握如何從復雜的數據集中提取有價值的洞察，並將其轉化為切實可行的商業決策。本書內容聚焦於預測分析和數據挖掘的核心概念、常用技術以及在實際業務場景中的應用，強調理論與實踐的結閤，使讀者能夠融會貫通，獨立運用數據解決實際問題。 第一部分：數據洞察的基石——理解與準備 第一章：數據驅動的世界觀 引言：為什麼數據如此重要？從互聯網泡沫到大數據時代，數據分析如何重塑商業格局。 數據思維的養成：培養一種“用數據說話”的思維模式，理解數據在決策過程中的核心作用。 數據分析的價值鏈：從數據收集、清洗、分析到洞察呈現和行動落地，構建完整的分析流程。 經典案例解析：迴顧過去一些通過數據分析取得巨大成功的企業案例，例如Netflix的用戶推薦算法、Amazon的商品關聯銷售等，剖析其背後的數據驅動邏輯。 未來趨勢展望：探討人工智能、機器學習等新興技術如何進一步推動數據分析的發展，以及對各行各業的影響。 第二章：數據生命周期與治理 數據的來源與多樣性：認識不同類型的數據（結構化、半結構化、非結構化）及其獲取途徑，包括數據庫、API、日誌文件、社交媒體等。 數據質量的重要性：理解“垃圾進，垃圾齣”的原理，強調數據清洗和預處理在整個分析過程中的關鍵性。 數據治理的基本原則：建立數據標準、元數據管理、數據安全與隱私保護的重要性。 數據質量評估與改進：學習如何識彆和量化數據質量問題（如缺失值、異常值、不一緻性），並介紹常用的數據清洗技術，例如填充、刪除、插值、標準化等。 數據字典與元數據管理：理解數據字典的作用，以及如何有效地管理和利用元數據來理解和描述數據。 第三章：探索性數據分析（EDA） EDA的哲學與目標：通過可視化和統計摘要來理解數據的分布、關係和潛在模式，為後續建模奠定基礎。 描述性統計的應用：計算均值、中位數、方差、標準差等基本統計量，理解數據的中心趨勢和離散程度。 數據可視化技術：掌握散點圖、摺綫圖、柱狀圖、箱綫圖、直方圖等常用可視化工具，以及如何選擇閤適的圖錶來展示數據特徵。 相關性分析：理解變量之間的相關性，例如皮爾遜相關係數，識彆潛在的預測因子。 異常值檢測與處理：識彆並分析數據中的極端值，並討論其對模型的影響及處理策略。 模式識彆與假設檢驗：通過EDA發現數據中的初步模式，並學習如何提齣和檢驗簡單的統計假設。 第二部分：預測分析的核心技術 第四章：迴歸分析：預測連續值 綫性迴歸模型：深入理解簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸的原理、假設和評估指標（R²、MSE、RMSE）。 特徵選擇與多重共綫性：學習如何選擇最相關的特徵，以及如何處理變量之間的多重共綫性問題。 非綫性迴歸模型：介紹多項式迴歸、對數轉換等方法，處理數據中的非綫性關係。 模型評估與診斷：理解殘差分析、統計顯著性（p值）等，對迴歸模型進行充分的診斷。 案例應用：房價預測、銷售額預測、股票價格趨勢預測等。 第五章：分類分析：預測離散類彆 邏輯迴歸：作為一種強大的二元分類模型，深入講解其原理、Sigmoid函數、損失函數（Log Loss）和評估指標（準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC）。 決策樹：直觀易懂的分類模型，講解其分裂標準（ID3, C4.5, CART）、剪枝技術和可視化。 隨機森林：集成學習的代錶，通過構建多棵決策樹並進行投票，提高模型的魯棒性和準確性。 支持嚮量機（SVM）：講解核函數、間隔最大化等概念，理解其在高維空間中的分類能力。 案例應用：客戶流失預測、垃圾郵件識彆、信用風險評估、疾病診斷等。 第六章：聚類分析：發現數據中的群體 聚類分析的目標：無監督學習的重要組成部分，旨在將相似的數據點分組。 K-Means算法：詳細講解K-Means的迭代過程、距離度量和初始化策略，以及K值選擇的常用方法（肘部法則、輪廓係數）。 層次聚類：介紹凝聚型和分裂型層次聚類，以及樹狀圖（Dendrogram）的解讀。 DBSCAN算法：一種基於密度的聚類算法，能夠發現任意形狀的簇。 案例應用：客戶細分、市場分區、圖像分割、異常檢測等。 第七章：時間序列分析：預測未來趨勢 時間序列數據的特點：理解趨勢、季節性、周期性和噪聲等構成要素。 平穩性與差分：解釋平穩性的概念，以及如何通過差分來使非平穩序列變得平穩。 ARIMA模型：分解ARMA和ARIMA模型，講解自迴歸（AR）、移動平均（MA）和差分（I）的含義，以及模型的階數選擇。 指數平滑法：介紹簡單指數平滑、霍爾特法和霍爾特-溫特斯法，用於平滑和預測數據。 案例應用：股票價格預測、天氣預報、銷售預測、交通流量預測等。 第三部分：數據挖掘的進階與應用 第八章：關聯規則挖掘：發現事物之間的聯係 購物籃分析：介紹關聯規則的基本概念，如支持度（Support）、置信度（Confidence）和提升度（Lift）。 Apriori算法：詳細講解Apriori算法的生成與剪枝過程，以及如何高效地發現頻繁項集。 FP-Growth算法：介紹一種基於FP樹的高效關聯規則挖掘算法。 案例應用：商品推薦、交叉銷售、網頁瀏覽路徑分析等。 第九章：模型評估、選擇與優化 訓練集、驗證集與測試集的劃分：理解不同數據集的作用，避免模型過擬閤。 交叉驗證技術：介紹k摺交叉驗證等方法，提高模型評估的可靠性。 模型性能指標的深入理解：針對不同類型的模型，詳細解釋各種評估指標的優缺點和適用場景。 過擬閤與欠擬閤的識彆與解決：通過正則化、增加數據量、調整模型復雜度等方法來解決。 集成學習：進一步介紹Bagging、Boosting和Stacking等集成方法，如何組閤多個模型提高整體性能。 超參數調優：講解網格搜索、隨機搜索等技術，尋找最佳的模型超參數。 第十章：部署與實踐：將洞察轉化為行動 模型部署的策略：將訓練好的模型集成到現有業務流程中，例如API接口、批處理作業。 A/B測試：通過實驗驗證模型的效果，對比不同模型或策略的優劣。 持續監控與更新：模型並非一成不變，需要根據數據變化進行監控和再訓練。 數據可視化與報告：如何將分析結果以清晰易懂的方式呈現給決策者，推動行動。 倫理與責任：數據分析中的隱私保護、公平性、透明度等重要議題。 行業實踐案例：深度剖析不同行業（如金融、零售、醫療、製造）中數據挖掘和預測分析的實際應用案例，展示如何通過數據驅動實現業務增長和效率提升。 本書特點： 理論與實踐並重： 深入淺齣地講解預測分析和數據挖掘的核心理論，並輔以大量的實際案例和應用場景，幫助讀者將知識轉化為技能。 係統性強： 按照數據分析的完整流程，從數據準備到模型構建、評估和部署，提供一套完整的學習路徑。 易於理解： 避免過於晦澀的數學公式，注重概念的清晰解釋和直觀理解，適閤不同背景的讀者。 關注實際應用： 強調數據分析在解決實際商業問題中的價值，引導讀者思考如何將所學知識應用於自身業務。 通過閱讀《洞察未來：數據驅動的決策與實踐》，讀者將能夠建立起堅實的數據分析基礎，掌握一係列強大的預測分析和數據挖掘工具，從而在競爭日益激烈的數據時代，做齣更明智、更具前瞻性的決策，抓住未來的機遇。

評分☆☆☆☆☆

讀到這本書的名字，我的第一反應是，這是否能夠填補我知識體係中的一個重要空白？我一直對機器學習和人工智能領域抱有濃厚的興趣，但往往在實際操作層麵感到力不從心。特彆是那些涉及大量數據處理和模型構建的任務，總讓我望而卻步。而“預測分析與數據挖掘”這兩個詞，恰恰觸及瞭我學習的痛點。這本書如果能結閤 RapidMiner 這個強大的可視化工具，那就更令人期待瞭。我設想，通過這本書，我或許能夠學會如何從雜亂無章的數據中提取有用的特徵，如何選擇閤適的算法來構建預測模型，以及如何對模型的性能進行科學的評估。我希望書中能夠提供一些具體的步驟和技巧，讓我在實際操作中能夠少走彎路。例如，在進行數據清洗時，有哪些常見的陷阱需要避免？在選擇模型時，又有哪些通用的原則可以遵循？如果這本書能夠提供這些寶貴的經驗，那將對我意義重大。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，對於我這樣的從業者來說，簡直是雪中送炭！我每天都在和各種數據打交道，也深知數據中蘊藏的巨大價值，但如何有效地利用這些數據進行預測和挖掘，一直是我努力探索的方嚮。RapidMiner這個工具，我雖然聽說過，但一直沒有機會深入學習。這本書如果能將其與預測分析和數據挖掘緊密結閤，那我簡直太幸運瞭。我非常期待書中能夠介紹一些行業內的經典案例，展示 RapidMiner 如何幫助企業解決實際問題，例如如何通過用戶行為數據來預測用戶流失，或者如何通過銷售數據來預測未來的銷售趨勢。我希望這本書能夠不僅僅停留在理論層麵，而是能夠提供一套切實可行的方法論，讓我能夠將所學知識應用到工作中，提升工作效率和決策的準確性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字聽起來就充滿瞭吸引力！“預測分析與數據挖掘 RapidMiner實現”，光是這幾個關鍵詞就足以讓我這個對數據科學充滿好奇心的人眼前一亮。我一直覺得，在如今這個大數據爆炸的時代，如果不懂得如何從海量的數據中挖掘齣有價值的信息，那就如同在信息的海嘯中迷失方嚮。而預測分析和數據挖掘，無疑是 navigating 這片海洋最強有力的羅盤和船槳。特彆是 RapidMiner 這個工具，我之前也略有耳聞，據說它是一個非常強大且易於使用的平颱，能夠幫助我們可視化地構建復雜的分析流程。我期待著這本書能夠帶領我深入瞭解這個工具的方方麵麵，從基礎的操作到高級的應用，讓我能夠真正掌握用它來解決實際問題的能力。不知道書中會不會包含一些典型的應用場景分析，比如在市場營銷、金融風控、甚至是醫療健康領域，數據挖掘是如何發揮作用的？我希望作者能夠通過生動的案例，將枯燥的算法和模型變得通俗易懂，讓我這個初學者也能快速上手，並且能夠在實踐中不斷提升自己的技能。畢竟，理論知識的學習固然重要，但真正將知識轉化為生産力，纔是學習的最終目的。

評分☆☆☆☆☆

僅僅看到“預測分析與數據挖掘 RapidMiner實現”這個書名，就讓我對這本書充滿瞭期待。作為一名對數據科學充滿熱情的人，我一直在尋找一本能夠係統性地講解數據挖掘技術，並結閤實際工具進行實踐的書籍。RapidMiner作為一款流行的可視化數據挖掘平颱，它的加入無疑增加瞭這本書的實用性和吸引力。我希望這本書能夠從基礎概念講起，逐步深入到各種數據挖掘算法的原理和應用，並且在 RapidMiner 中進行詳細的操作演示。我特彆關注的是，書中是否會包含一些關於數據預處理、特徵選擇、模型評估以及結果解釋的詳細指導。畢竟，數據挖掘的過程不僅僅是運行算法，更重要的是理解數據的內在規律，並從中提取有價值的洞察。我期待這本書能夠成為我掌握數據挖掘技能的重要助手。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名讓我立刻聯想到瞭許多現實生活中遇到的難題，例如，為什麼有些産品會突然爆紅，而另一些卻無人問津？如何纔能更有效地預測股票市場的波動？這些問題背後，似乎都離不開數據分析和挖掘的影子。這本書的齣現，仿佛為我點亮瞭一盞指路的明燈。我非常好奇，它會如何將“預測分析”和“數據挖掘”這兩個概念有機地結閤起來，並且以 RapidMiner 這個工具為載體進行講解。我曾經嘗試過一些零散的數據分析教程，但往往缺乏係統性，學習起來斷斷續續，效果也不盡如人意。我希望這本書能夠提供一個完整的學習路徑，從數據預處理、特徵工程，到模型選擇、訓練和評估，都能有詳盡的闡述。更重要的是，我希望它能教會我如何理解和解釋模型的輸齣結果，以及如何將這些結果轉化為可執行的商業洞察。在RapidMiner的加持下，我希望這本書能夠幫助我擺脫對復雜編程語言的依賴，而是通過可視化的界麵，更加直觀地理解整個分析過程。