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李博 著

图书标签:

• 机器学习
• 实践
• 应用
• 算法
• Python
• 数据分析
• 模型
• 案例
• 深度学习
• 人工智能

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115460417

版次：1

商品编码：12114501

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

编辑推荐

　　

　　人工智能，触手可及，让数据起舞，用算法扩展业务边界 。

　　阿里机器学习专家力作，实战经验分享 。

　　这是一本难得的面向机器学习爱好者的入门级教程，本书涉及机器学习的基础理论

　　和深度学习等相关内容，内容深入浅出。更加难能可贵的是，本书基于阿里云机器学习平台，针对7个具体的业务场景，搭建了完整的解决方案，给读者带来第一手的实战演练经验。

　　——阿里云资深专家 褚崴

　　机器学习算法正在逐渐渗透到数据化运营的各个方面，算法和业务数据相结合可以大幅度地提高业务效率、降低成本。本书以算法的业务应用作为切入点，包含大量的案例说明，非常适合读者快速入门。

　　——阿里云高级专家 陈鹏宇

　　通过阅读本书，你将了解到：

　　机器学习全流程的串联方式，包括数据预处理、特征工程、算法、模型评估等；

　 常用的机器学习算法，包括逻辑回归、随机森林、支持向量机、KMEANS、DBSCAN、K近邻、

　　马尔科夫决策、LDA、标签传播等；

　　机器学习算法在实际业务中的应用，涉及金融、医疗、新闻、电商等诸多领域；

　　机器学习的常用工具：R、Spark-MLib、TensorFlow、PAI等；

　　时下热门的技术领域：深度学习、知识图谱等。

　　

内容简介

　　

　　机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度等多门学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。

　　本书通过对机器学习的背景知识、算法流程、相关工具、实践案例以及知识图谱等内容的讲解，全面介绍了机器学习的理论基础和实践应用。书中涉及机器学习领域的多个典型算法，并详细给出了机器学习的算法流程。

　　本书适合任何有一定数据功底和编程基础的读者阅读。通过阅读本书，读者不仅可以了解机器学习的理论基础，也可以参照一些典型的应用案例拓展自己的专业技能。同时，本书也适合计算机相关专业的学生以及对人工智能和机器学习感兴趣的读者阅读。

　　

作者简介

李博，花名“傲海”。目前任阿里云数据产品经理，主要负责机器学习平台的产品化建设以及对外业务应用。本科、硕士毕业于北京邮电大学，曾就职于索尼和华为（实习），从事数据相关产品的开发。作为CSDN博客专家、云栖社区博客专家，长期分享IT技术相关文章，内容涉及机器学习算法、Android应用及源码开发等领域。一直活跃于开发者社区，主导开发了多个GitHub百星开源项目，还开发并上线了多款手机App。作者微信公众号（长期更新机器学习业务应用文章）：凡人机器学习 个人网站：www.garvinli.com 作者邮箱：garvin.libo@gmail.com

精彩书评

　　

　　这是一本难得的面向机器学习爱好者的入门级教程，本书涉及机器学习的基础理论和深度学习等相关内容，内容深入浅出。更加难能可贵的是，本书基于阿里云机器学习平台，针对7个具体的业务场景，搭建了完整的解决方案，给读者带来第一手的实战演练经验。

　　——阿里云资深专家褚崴

　　机器学习算法正在逐渐渗透到数据化运营的各个方面，算法和业务数据相结合可以大幅度地提高业务效率、降低成本。本书以算法的业务应用作为切入点，包含大量的案例说明，非常适合读者快速入门。

　　——阿里云高级专家陈鹏宇

　　

目录

第1部分 背景知识

第1章 机器学习概述 3

1.1 背景 3

1.2 发展现状 6

1.2.1 数据现状 6

1.2.2 机器学习算法现状 8

1.3 机器学习基本概念 12

1.3.1 机器学习流程 12

1.3.2 数据源结构 14

1.3.3 算法分类 16

1.3.4 过拟合问题 18

1.3.5 结果评估 20

1.4 本章小结 22

第2部分 算法流程

第2章 场景解析 25

2.1 数据探查 25

2.2 场景抽象 27

2.3 算法选择 29

2.4 本章小结 31

第3章 数据预处理 32

3.1 采样 32

3.1.1 随机采样 32

3.1.2 系统采样 34

3.1.3 分层采样 35

3.2 归一化 36

3.3 去除噪声 39

3.4 数据过滤 42

3.5 本章小结 43

第4章 特征工程 44

4.1 特征抽象 44

4.2 特征重要性评估 49

4.3 特征衍生 53

4.4 特征降维 57

4.4.1 特征降维的基本概念 57

4.4.2 主成分分析 59

4.5 本章小结 62

第5章 机器学习算法——常规算法 63

5.1 分类算法 63

5.1.1 K近邻 63

5.1.2 朴素贝叶斯 68

5.1.3 逻辑回归 74

5.1.4 支持向量机 81

5.1.5 随机森林 87

5.2 聚类算法 94

5.2.1 K-means 97

5.2.2 DBSCAN 103

5.3 回归算法 109

5.4 文本分析算法 112

5.4.1 分词算法——Hmm 112

5.4.2 TF-IDF 118

5.4.3 LDA 122

5.5 推荐类算法 127

5.6 关系图算法 133

5.6.1 标签传播 134

5.6.2 Dijkstra最短路径 138

5.7 本章小结 145

第6章 机器学习算法——深度学习 146

6.1 深度学习概述 146

6.1.1 深度学习的发展 147

6.1.2 深度学习算法与传统

算法的比较 148

6.2 深度学习的常见结构 152

6.2.1 深度神经网络 152

6.2.2 卷积神经网络 153

6.2.3 循环神经网络 156

6.3 本章小结 157

第3部分 工具介绍

第7章 常见机器学习工具介绍 161

7.1 概述 161

7.2 单机版机器学习工具 163

7.2.1 SPSS 163

7.2.2 R语言 167

7.2.3 工具对比 172

7.3 开源分布式机器学习工具 172

7.3.1 Spark MLib 172

7.3.2 TensorFlow 179

7.4 企业级云机器学习工具 190

7.4.1 亚马逊AWS ML 191

7.4.2 阿里云机器学习PAI 196

7.5 本章小结 205

第4部分 实战应用

第8章 业务解决方案 209

8.1 心脏病预测 209

8.1.1 场景解析 209

8.1.2 实验搭建 211

8.1.3 小结 216

8.2 商品推荐系统 216

8.2.1 场景解析 217

8.2.2 实验搭建 218

8.2.3 小结 220

8.3 金融风控案例 220

8.3.1 场景解析 221

8.3.2 实验搭建 222

8.3.3 小结 225

8.4 新闻文本分析 225

8.4.1 场景解析 225

8.4.2 实验搭建 226

8.4.3 小结 230

8.5 农业贷款发放预测 230

8.5.1 场景解析 230

8.5.2 实验搭建 232

8.5.3 小结 236

8.6 雾霾天气成因分析 236

8.6.1 场景解析 237

8.6.2 实验搭建 238

8.6.3 小结 243

8.7 图片识别 243

8.7.1 场景解析 243

8.7.2 实验搭建 245

8.7.3 小结 253

8.8 本章小结 253

第5部分 知识图谱

第9章 知识图谱 257

9.1 未来数据采集 257

9.2 知识图谱的概述 259

9.3 知识图谱开源

工具 261

9.4 本章小结 264

参考文献 265

精彩书摘

推荐序

近年来，在IT圈大家谈论最多的就是人工智能。AlphaGo与围棋选手的人机大战更是让我们领略到人工智能技术巨大潜力的同时，又将人工智能推向了一个新的制高点。

人工智能的发展得益于云计算和大数据技术的成熟与普及。和人工智能相关的还有两个核心词汇——机器学习和深度学习。这三者有着什么样的关系？所谓人工智能，通俗地讲是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。人工智能研究的核心问题包括推理、知识、交流、感知、移动和操作物体的能力。而机器学习是人工智能的一个分支，很多时候机器学习几乎成为人工智能的代名词。机器学习简单来讲就是通过算法，使机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做出智能识别或对未来做预测。深度学习是机器学习的一个新领域。之所以称为“深度”，是因为前面说的机器学习是浅层的学习，主要基于概率统计、矩阵或图模型而得出的分析结论。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，它基于神经网络框架，通过模拟人脑学习的方式来处理数据。在人工智能实践中，数据是载体和基础，智能是追求的目标，而机器学习则是从数据通往智能的技术桥梁。因此，在人工智能领域，机器学习才是核心，是现代人工智能的本质。

人工智能的火热使市场上对机器学习人才的需求不断提高，很多从事软件开发的程序员纷纷转行投向机器学习领域。但机器学习对人才的技术和理论水平要求都非常高，除了要掌握统计学中各种复杂的机器学习算法的理论推导外，还要懂计算机算法的实现逻辑以及分布式、并行化等架构理论。

本书是以应用场景为导向，以代码实现为样例贯穿始终，并融入了通俗易懂的理论知识。对于机器学习爱好者和想进入相关领域的从业者来说，是一本值得推荐的好书。

从2015年开始，我有幸与作者在同一个团队工作，一起设计并研发阿里云的机器学习平台——PAI。作者对机器学习的理解以及产品上的设计思想都在本书中完美地呈现，值得准备进入机器学习领域的爱好者和从业者好好品读。

感谢作者让我在新书出版之前先睹为快。

——刘吉哲 阿里云高级专家

前言/序言

前言

人工智能是近年来非常火的话题，人们似乎看到了在某些领域内机器智能取代人力的可能性。之所以人们可以得到这样的判断，主要是基于以下几方面原因：随着互联网的发展，人类社会积累了大量的数据可供分析；机器学习的算法不断迭代，特别是近年来随着深度学习的发展，人们从理论层面取得了实质性突破；随着分布式计算的成熟，云计算让计算资源不再成为瓶颈。我们可以把人工智能看作一个数据挖掘体系，在这个体系当中，机器学习的作用主要是学习历史数据中的经验，把这些经验构建成数学模型。人类利用机器学习算法生成的模型，就可以解决日常的一些问题，如商品推荐和对股票涨跌的预测等。

以上谈到了机器学习的主要作用，我们再来了解机器学习在业务中的应用，其实机器学习算法正在逐步向“平民化”演变。早些时候，只有一些规模比较大的公司会投入资源在智能算法的研究上，因为这些算法需要大量的数据积累以及计算资源，而且整个业务框架跟算法的结合也需要耗费很大人力，所以只有少数数据业务量达到一定规模的公司会在这方面投入。但是随着各种开源算法框架的发展以及计算资源的价格走低，机器学习不再是“奢侈品”，很多规模不大的公司也开始尝试用机器学习算法生成的模型来指导自身业务，用数据来解决业务问题是代价最小的方式，而且效果会随着数据量的积累变得越来越明显。机器学习算法正在帮助越来越多的企业实现转型，从传统的商业智能（Business Intelligence，BI）驱动到人工智能（Artificial Intelligence，AI）驱动。通过平日里与客户打交道，我们可以了解到，现在不只是互联网公司，更多传统行业，如教育、地产和医疗等，也在尝试把自己的业务数据上传到云，通过机器学习算法来提升自己的业务竞争力。

综上所述，业务与机器学习算法的结合很有可能是下一阶段行业变革的驱动力，如果固守原来的传统技术，不尝试提升业务的数据驱动力，企业很有可能在这一波新的浪潮中被淘汰。本书尝试将算法与实际的业务实战相结合，将对机器学习的全链路逐一进行介绍。在描述算法理论的时候，本书尽可能用更直白易懂的语句和图示来替代公式。另外，为了帮助读者更有成效地理解机器学习算法的使用逻辑，书中不单介绍了算法，还对整个数据挖掘的全流程，包括数据预处理、特征工程、训练以及预测、评估进行了介绍。而且本书还通过真实案例的数据，在各种不同业务场景下对整个数据挖掘流程进行了详细介绍。此外，书中还简单地介绍了深度学习和知识图谱这两个未来可能被更多关注的领域。总之，本书不是一本理论教程，而是一本推动算法与业务实践相结合的指南。

写作本书的目的

我从研究生阶段开始接触机器学习算法，在硕士研究生期间主要从事算法的理论研究和代码实现，当时参与了一些开源算法库的开发和算法大赛，那时对机器学习的理解更多的是停留在数学公式推导层面。那时候理解的机器学习就是一门统计科学，需要把公式研究透彻。直到入职阿里云，从事了机器学习平台相关的工作，我对机器学习的看法发生了很大改变。根据平日里与客户的沟通，我认识到，对绝大部分中小企业用户而言，机器学习算法只是帮助大家提升业务成效的工具，很多用户对机器学习的理解还处于比较初级的阶段，与这种现状相矛盾的是目前市面上部分机器学习相关的图书都更偏向于理论研究，而比较缺乏实际应用的场景。

写这本书的目的就是希望可以提供这样一本素材，能够让渴望了解机器学习的人快速了解整个数据挖掘体系的轮廓，可以用最小的成本帮助用户把算法迁移到机器学习云服务上去。至于算法的精密度和深度的探索，那是数学家需要考虑的事情，对绝大部分的机器学习算法用户而言，这样一本能帮助大家快速理解算法并能够将其在业务上实践的教程可能会更加有效。

对我而言，本书也是我对自己学习成果的总结。从 2013年起，我陆陆续续在CSDN、GitHub和云栖社区上分享过一些自己在IT领域的学习笔记和代码，收到了很多朋友的反馈，也有一些出版社的朋友找到我希望可以把这些内容整理成书，但是一直没有特别笃定的想法——什么样的书是有价值的。通过近一年来的机器学习平台产品建设以及与客户的不断接触，我心中的想法逐渐清晰，很多机器学习爱好者最关心的是如何使用算法而不是这些算法背后的推理，于是本书就应运而生了。虽然我才疏学浅，书中内容未免有描述不足之处，但是我真心希望这本书可以在读者探索机器学习的道路上为其提供助力。

读者对象

本书的读者对象如下：

? 有一定数学基础，希望了解机器学习算法的人；

? 有编程基础，希望自己搭建机器学习服务解决业务场景的工程师；

? 数据仓库工程师；

? 与数据挖掘相关的高校学生；

? 寻求数据驱动业务的企业决策者。

如何阅读本书

本书的结构是按照读者对机器学习的认知过程和数据挖掘的算法流程来组织的，一共分为5个部分，共9章内容。

第1部分是机器学习的背景知识介绍，包括第1章。这一部分主要介绍机器学习的发展历史以及现状，另外，也介绍了机器学习的一些基本概念，为接下来的内容做准备。

第2部分介绍机器学习的算法流程，包括第2～6章，分别介绍了场景解析、数据预处理、特征工程、机器学习常规算法和深度学习算法。在第5章的算法部分，对常见的分类算法、聚类算法、回归算法、文本分析算法、推荐算法和关系图算法都进行了介绍，从这一章可以了解到不同业务场景下不同算法的区别和用法。第6章对深度学习相关内容进行了讲解，包括常用的3种模型DNN、CNN和RNN的介绍。

第3部分介绍机器学习的相关工具，包括第7章的内容。这里的工具是一个广泛的概念，包括了 SPSS 和 R 语言这样的单机统计分析环境，也包括了分布式的算法框架Spark MLib和TensorFlow，还有企业级的云算法服务AWS ML和阿里云PAI。通过阅读这一章，读者可以根据自身的业务特点，选择适合自己的算法工具。

第4部分介绍机器学习算法的实践案例，包括第8章，帮助读者理解整个数据挖掘流程。这一章针对不同行业和不同场景搭建了实验，分别介绍了如何通过机器学习算法应对心脏病预测、商品推荐、金融风控、新闻分类、贷款预测、雾霾天气预报和图片识别等业务场景，因此也是本书的核心章节。

第5部分主要针对知识图谱这个热点话题进行介绍，包括第9章，知识图谱的介绍主要是从图谱的概念以及实现的角度来说明。

尽管读者可以根据自己的侧重点来选择阅读顺序，但我强烈建议读者按照顺序来阅读，这样对理解书中的概念并能够循序渐进地掌握相关知识更有帮助。

勘误和服务

虽然花了很多时间去反复检查和核实书中的文字、图片和代码，但是因为认知能力有限，书中难免会有一些纰漏，如果大家发现书中的不足之处，恳请反馈给我，我一定会努力修正问题，我的个人邮箱是 garvin.libo@gmail.com。如果大家在阅读本书的时候遇到什么问题，也欢迎通过各种方式与我取得联系，个人网站为www.garvinli.com，另外本人的博客地址是http://blog.csdn.net/buptgshengod。读者也可以到异步社区的页面内提交勘误，网址详见http://www.epubit.com.cn/book/detail/4757。因为工作繁忙，可能来不及一一回复，但是我会尽力与读者保持沟通，谢谢大家的支持。

《数据驱动的商业洞察：从理论到实战》 一、 洞察先机，决胜未来：理解数据驱动的商业逻辑 在这个信息爆炸的时代，数据早已不再是冰冷的数字，而是蕴藏着无限商业价值的宝藏。如何从海量数据中挖掘出有价值的洞察，并将其转化为驱动业务增长的强大引擎，是所有现代企业面临的关键挑战。本书《数据驱动的商业洞察：从理论到实战》正是为应对这一挑战而生，它将带领读者深入理解数据驱动的商业逻辑，从根本上重塑商业决策的思维方式。 我们首先要明白，所谓“数据驱动”，并非简单地收集和分析数据，而是一种将数据融入企业运营核心的文化和战略。这意味着，从产品研发、市场营销、客户服务到运营管理，每一个环节都应该以数据为基础，以数据为导向。本书将从宏观层面，解析数据驱动的商业模式的演变，探讨其在不同行业中的应用前景，以及它如何颠覆传统的商业范式。读者将了解到，优秀的数据驱动型企业是如何建立起一套完整的体系，让数据渗透到每一个战略决策和日常运营之中，从而实现更精准的市场定位、更高效的资源配置、以及更具竞争力的产品和服务。 本书将首先聚焦于“数据思维”的培养。很多时候，我们拥有数据，却不知道如何提问，不知道数据背后隐藏着怎样的故事。因此，在深入技术之前，本书会引导读者学会如何从商业痛点出发，提炼出有价值的数据问题，并理解不同类型的数据（如交易数据、用户行为数据、社交媒体数据等）所能提供的不同维度的信息。我们会通过大量的案例分析，展示企业如何通过对数据的深刻洞察，发现新的市场机会，识别潜在的风险，并优化用户体验。例如，一家电商企业如何通过分析用户的浏览和购买历史，精准推荐商品，从而提升转化率；一家零售商如何通过分析客流数据和销售数据，优化门店布局和商品陈列，提高坪效。 接着，我们将探讨构建数据驱动能力的关键要素。这不仅仅是技术问题，更涉及到组织架构、人才培养和数据治理。本书将深入分析一个成功的、数据驱动的组织应该具备哪些特征。例如，是否设立了专门的数据分析团队？团队成员需要具备哪些核心技能？数据部门与业务部门之间如何有效地协作？数据的使用是否已经融入到员工的日常工作流程中？我们还将讨论数据治理的重要性，包括数据质量的保证、数据的安全与隐私保护、以及合规性要求。一个缺乏有效数据治理的数据体系，即使拥有再多的数据，也无法发挥其应有的价值。 此外，本书还将强调数据驱动的文化建设。数据驱动的成功，最终依赖于组织内每一个成员的认同和践行。我们将分享企业如何通过培训、激励机制和领导者的示范作用，逐步建立起“用数据说话”的文化。这种文化鼓励员工勇于质疑，敢于尝试，并以数据作为决策的最终依据。这种思维模式的转变，将是企业实现真正数据驱动转型的基石。 二、 从理论到实战：驾驭数据价值的关键工具与方法 理解了数据驱动的宏观逻辑和战略意义后，本书将带领读者进入更具体的“实战”环节，掌握驾驭数据价值所需的关键工具与方法。我们将避免陷入过于晦涩的技术细节，而是专注于那些能够直接应用于解决实际商业问题的工具和方法论。 在数据获取与预处理方面，本书将介绍各种常见的数据来源，以及如何有效地采集、清洗和整合这些数据。我们会讨论不同类型的数据存储方式（如关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库、数据湖等）的优劣，并介绍一些常用的数据ETL（Extract, Transform, Load）工具，帮助读者理解如何将分散、杂乱的数据整合成可供分析的结构化数据。数据清洗的技巧也将是重点，因为“垃圾进，垃圾出”，高质量的数据是分析结果准确性的前提。我们会介绍如何识别和处理缺失值、异常值，以及如何进行数据标准化和规范化。 数据探索性分析（EDA）是理解数据、发现模式的第一步。本书将介绍一系列的EDA技术，包括可视化分析、统计摘要、相关性分析等。通过丰富的图表示例，读者将学会如何运用柱状图、折线图、散点图、箱线图等可视化工具，直观地展示数据的分布、趋势和关系，从而快速建立对数据的初步认知。同时，我们也会介绍一些统计学上的基本概念，如均值、中位数、方差、标准差、相关系数等，帮助读者从数值上更深入地理解数据的特征。 在数据分析与建模方面，本书将聚焦于那些最能直接服务于商业目标的分析方法。我们会详细介绍回归分析，用于预测数值型变量，如销售额、用户生命周期价值等。例如，企业如何通过分析历史销售数据、广告投入、促销活动等因素，建立回归模型来预测未来的销售额，从而更好地规划生产和库存。 分类分析也是一个核心内容，它用于将数据划分到不同的类别，例如客户流失预测、欺诈检测、商品分类等。我们会介绍逻辑回归、决策树、随机森林等经典的分类算法，并结合实际场景，讲解如何构建分类模型来识别可能流失的客户，并提前采取挽留措施，降低客户流失率。 聚类分析则用于发现数据中隐藏的自然分组，例如用户分群。本书将深入探讨如何通过聚类分析，将具有相似行为特征的用户划分到不同的群组，从而为精准营销、个性化推荐提供依据。例如，电商平台可以根据用户的购买偏好、浏览习惯等将用户分成“价格敏感型”、“品质追求型”、“新品探索型”等，并针对不同用户群制定差异化的营销策略。 除了以上基础的分析方法，本书还将触及一些更高级的分析技术，但依然以应用为导向。例如，时间序列分析，用于分析和预测具有时间顺序的数据，如股票价格、网站流量等。文本分析，用于从非结构化的文本数据（如用户评论、社交媒体帖子）中提取信息和情感。推荐系统，用于根据用户的历史行为和偏好，向其推荐可能感兴趣的商品或内容。 本书的另一大亮点在于，我们不仅会介绍这些方法的原理，更会强调如何将它们应用于解决具体的商业问题。每一个分析方法都会配以详细的步骤说明，以及来自真实商业场景的案例研究。我们将展示如何选择合适的分析工具（例如，Python的Pandas、Scikit-learn库，R语言等），如何进行模型评估和调优，以及如何将分析结果转化为 actionable insights，并与业务部门有效沟通，推动实际业务的落地。 三、 落地生根，持续增长：构建数据驱动的商业生态 最终，数据驱动的价值体现在其能够为企业带来持续的商业增长和竞争优势。本书的第三部分将聚焦于如何将数据分析的成果真正落地，构建一个能够持续产生价值的数据驱动商业生态。 我们首先要讨论的是“从洞察到行动”的转化过程。很多时候，数据分析的成果并没有被有效地转化为实际的业务行动。本书将深入探讨如何弥合这一鸿沟。我们会分享成功的企业是如何建立起清晰的行动路径，将分析洞察转化为具体的业务策略和执行计划。这涉及到跨部门的协作、资源的有效分配，以及清晰的责任机制。我们将展示如何通过定期的业务评审会议，让数据分析师与业务负责人共同审视分析结果，并共同制定下一步的行动。 接着，我们将讨论如何衡量数据驱动的成效。一个有效的数据驱动战略，必然需要明确的、可量化的衡量指标。本书将介绍如何设定KPI（关键绩效指标），以及如何利用数据分析来持续监测和评估业务绩效。例如，营销活动的ROI（投资回报率）、客户满意度、用户转化率、运营效率等。通过持续的监测，企业可以及时发现问题，调整策略，从而实现持续的优化。 数据驱动的商业生态，并非一蹴而就，而是一个持续迭代和优化的过程。本书将强调“持续学习”和“敏捷迭代”的重要性。随着业务的发展和数据的积累，原有的分析模型可能不再适用，新的商业问题也会不断涌现。因此，企业需要建立起一套机制，能够不断地更新数据模型，探索新的分析方法，并根据业务反馈进行调整。我们会分享一些企业如何通过A/B测试等方法，不断地测试和优化产品功能、营销策略，以寻求最佳的业务表现。 此外，本书还将探讨数据驱动在企业不同职能部门的应用。例如，在市场营销领域，如何利用数据进行精准的用户画像，实现个性化推荐和定向广告；在产品开发领域，如何利用用户反馈和行为数据，指导产品迭代和创新；在客户服务领域，如何利用数据分析识别服务痛点，提升客户满意度；在运营管理领域，如何利用数据优化供应链，降低运营成本。我们将通过大量的行业案例，展示数据驱动如何在各个业务环节发挥关键作用。 最后，本书将展望数据驱动的未来发展趋势。随着人工智能、大数据技术的不断演进，数据驱动将朝着更智能化、更自动化的方向发展。我们将讨论如何利用机器学习、深度学习等技术，进一步提升数据分析的精度和效率，实现更高级的预测和决策。同时，我们也关注数据伦理、隐私保护等问题，并探讨企业如何在追求数据价值的同时，承担起相应的社会责任。 《数据驱动的商业洞察：从理论到实战》将是一本集理论、方法、工具和实践经验于一体的综合性读物。它不仅能帮助读者建立起对数据驱动的深刻理解，更能提供一套切实可行的行动指南，让读者能够真正将数据转化为驱动业务增长的强大动力，在激烈的商业竞争中脱颖而出，决胜未来。

评分☆☆☆☆☆

我是一家初创公司的产品经理，我们的团队正在尝试将人工智能技术融入到我们的产品中，以提升用户体验和创造新的商业价值。然而，对于机器学习的落地，我们内部缺乏专业的技术团队，很多时候我们只能从外部寻求解决方案，但这不仅成本高昂，而且在理解和沟通上也存在不少障碍。我希望这本书能够为我们提供一套相对完整的机器学习应用指南，让我们能够对整个流程有一个清晰的认知，并且能够与技术团队进行更有效的沟通。我特别关注书中关于如何定义机器学习问题的、如何收集和准备数据的、以及如何评估模型效果的内容。我希望书中能够提供一些通用的框架和方法论，帮助我们从产品需求出发，一步步地引导技术团队实现目标。我也对如何将机器学习模型集成到现有产品架构中，以及如何进行A/B测试和迭代优化等问题非常感兴趣。我希望这本书能够让我们这些非技术背景的团队成员，也能对机器学习的应用有一个基本的了解，从而更好地把握产品的方向和机会。这本书的出现，对于我们这样的初创公司来说，无疑是一份宝贵的礼物，希望能帮助我们更有效地利用人工智能技术，在激烈的市场竞争中脱颖而出。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在学术界研究机器学习的博士生，我一直在寻找能够将理论研究与实际工程应用相结合的桥梁。很多时候，我们发表的论文和提出的模型，虽然在理论上具有创新性，但距离实际的工业界应用还有很长的路要走。我希望这本书能够提供一些关于如何将先进的机器学习算法和技术，有效地转化为能够解决实际问题的产品和服务的指导。我特别关注书中是否能涵盖一些关于大规模数据处理、分布式计算、以及模型部署和监控的工程实践。这些都是我们在学术研究中可能不太会深入涉及，但对于真正将机器学习推向实际应用至关重要的一环。我期待书中能够提供一些关于不同机器学习模型在不同应用场景下的优劣分析，以及如何根据实际需求选择最合适的模型。此外，我也对模型的可解释性、鲁棒性以及公平性等问题很感兴趣，希望书中能有所涉及，并提供一些实际的解决策略。作为一名研究者，我非常欣赏那些能够深入剖析技术细节、同时又不失工程实践指导的书籍。我希望这本书能够在我理论研究的基础上，为我打开一扇通往实际应用的大门，让我能够更好地理解和应用我所学的知识，为解决现实世界的问题贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对新兴技术充满好奇心的个人学习者，平时喜欢钻研各种新知识，最近将目光投向了机器学习领域。虽然我在网上也看过一些教程和视频，但总感觉零散不成体系，而且很多时候缺乏实际操作的指导，让我觉得很难真正掌握。我希望这本书能够为我提供一个系统性的学习路径，从基础概念的讲解，到实际的编程实现，再到最终的应用部署，都能有清晰的指引。我特别期待书中能够有大量的代码示例，最好是基于当下主流的机器学习框架，比如TensorFlow或者PyTorch，这样我就可以跟着书一起动手实践，加深对知识的理解。我也希望书中能够介绍一些经典的机器学习算法，并详细讲解它们的原理和适用场景，让我能够知其然，更知其所以然。此外，我希望书中也能包含一些关于数据预处理、特征工程、模型评估和调优的实用技巧，这些都是在实际应用中非常关键的环节。作为一名自学者，我希望能通过这本书，建立起扎实的机器学习基础，并能够独立完成一些小型的机器学习项目，为我未来的学习和工作打下坚实的基础。这本书的出版，对我来说，就像是在一片茫茫的学习海洋中，为我点亮了一盏明灯，指引我前进的方向。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚入行的软件工程师，对机器学习领域充满热情，但总感觉理论知识太多，实践经验太少，尤其是如何将这些强大的算法落地到实际产品中，对我来说是个巨大的挑战。我一直听说机器学习在各个行业都有广泛的应用，但具体是怎么实现的，涉及哪些技术细节，我了解的还很有限。这本书的出现，就像是我在迷雾中看到了灯塔，给了我指引方向的希望。我特别期待这本书能提供一些“开箱即用”的解决方案，或者至少能提供足够详细的指导，让我能够跟着书中的步骤，一步步地实现一个具体的机器学习项目。我希望能看到如何从零开始构建一个完整的机器学习应用，包括数据采集、模型训练、API接口的开发，甚至到最终的部署和维护。我个人对自然语言处理和计算机视觉这两个方向比较感兴趣，如果书中能在这方面有深入的讲解和案例，那就太完美了。我希望这本书的语言风格能够通俗易懂，避免过于学术化的表达，多用一些比喻和类比，帮助我理解那些抽象的概念。同时，我也希望能看到一些关于模型调优和性能优化的技巧，这对于提升产品的用户体验至关重要。总而言之，我希望这本书能够成为我学习和实践机器学习的得力助手，帮助我快速成长，成为一名能够独立开发和部署机器学习应用的工程师。

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这本书我期待了很久，终于拿到手了！从封面设计到纸张质感，都透着一股沉甸甸的专业感，这让我对里面的内容充满了好奇和期待。我本身从事的是数据分析工作，虽然接触过一些基础的机器学习概念，但一直苦于缺乏系统性的实践指导，很多理论知识停留在纸面上，无法真正转化为解决实际问题的能力。我特别希望这本书能在这方面给我带来启发，通过具体的案例和代码示例，教会我如何将机器学习模型有效地应用于我的日常工作中。我关注的重点是那些能够直接提升工作效率、解决业务痛点的应用场景，比如如何利用机器学习进行客户流失预测、精准营销推荐，或者是优化运营流程等。我希望这本书能提供清晰的步骤和思路，让我能够从数据预处理、特征工程，到模型选择、训练、评估，再到最终的模型部署和监控，都能够做到心中有数。我期待书中能有比较全面的案例覆盖，最好能包含一些行业内的经典应用，让我能够借鉴和学习。同时，我也希望作者在讲解过程中，能够考虑到不同背景的读者，提供一些循序渐进的解释，避免过于深奥的理论堆砌，而是注重实践中的操作细节和技巧。这本书的出版对我来说，无疑是一次学习和成长的绝佳机会，希望能借此提升我的技术能力，为我的职业发展注入新的动力。

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冲着项目实战买的，还没看，看过了再追加评论

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京东购书，618领券购书，买了够看1年的书！购书，必须是京东，必须领券！！

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书还可以，纸张质量也不错，内容很丰富，很适合计算机系的学生学习

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书质量很好，还没看，京东物流一如既往的好。

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挺好的书，简单易学，京东，618，不买书太亏了，赶紧囤书，希望京东多多举办活动。

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发货很快，特别满意，价格实惠，啦啦啦

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看起来还不错，认真看看