BF:数据挖掘与管理实践 宋宇辰 孟海东 冶金工业出版社 9787502454579 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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宋宇辰 孟海东 著

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• 数据挖掘
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• 孟海东
• 冶金工业出版社
• 9787502454579
• 计算机科学
• 信息技术
• 大数据

店铺： 华裕京通图书专营店

出版社： 冶金工业出版社

ISBN：9787502454579

商品编码：29408661330

包装：平装

出版时间：2010-12-01

基本信息

书名:数据挖掘与管理实践

定价：20.00元

售价：16.0元

作者:宋宇辰 孟海东

出版社：冶金工业出版社

出版日期：2010-12-01

ISBN：9787502454579

字数：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

编辑推荐

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内容提要

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本书对数据挖掘技术及其在管理决策中的应用进行了较深入的研究。书中重点介绍了聚类分析和关联分析的理论基础、算法设计、分析与对比。全书以图书馆现代化管理为主线，探索了如何对管理数据实施数据挖掘、实现管理决策的全过程，包括数据采集、数据预处理、数据挖掘与分析、挖掘结果的分析，并提出相应的决策建议；根据一系列应用实施过程，总结出图书馆现代化管理应用数据挖掘的三层决策构架，即数据层、技术层和决策层。
本书适合从事信息分析、数据挖掘的人员，企业和部门的管理人员，从事管理学和情报学研究的学者及相关专业的研究生阅读参考。

目录

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1 概论
1.1 背景
1.1.1 国外研究与应用
1.1.2 国内研究与应用
1.2 意义
1.3 内容
1.3.1 聚类分析
1.3.2 关联分析
1.3.3 图书馆数据搜集与预处理
1.3.4 实现数据挖掘技术在图书馆中的应用
2　数据挖掘技术
　2.1 数据挖掘系统的组成
　2.2 数据挖掘的定义
　2.3 数据挖掘的任务
　2.4 数据挖掘的功能
2.4.1 自动预测趋势和行为
2.4.2 关联分析
2.4.3 聚类分析
2.4.4 概念描述
2.4.5 偏差检测
　2.5 数据挖掘的实施
2.5.1 数据挖掘环境
2.5.2 数据挖掘的过程
2.6 数据挖掘的难点
2.6.1 动态变化的数据
2.6.2 噪声
2.6.3 数据不完整
2.6.4 冗余信息
2.6.5 数据稀疏
2.6.6 超大数据量
2.7 数据挖掘的主要应用领域
3 聚类分析及系统功能
3.1 聚类算法简介
3.1.1 聚类算法的一般分类
3.1.2 噪声与孤立点
3.1.3 聚类算法的典型要求
　3.2 新聚类算法理论研究
3.2.1 新聚类算法的整体思路
3.2.2 新聚类算法的相关定义
3.2.3 新聚类算法的算法描述
　3.3 新聚类算法实验分析
3.3.1 不同尺寸和密度的簇聚类效果实验
3.3.2 埋藏在“噪声”中的簇聚类效果实验
3.3.3 实验结果总结
　3.4 新聚类算法系统功能
3.4.1 菜单栏介绍
3.4.2 属性相关性检验窗口
3.4.3 数据标准化窗口
3.4.4 聚类窗口
3.4.5 模式评估窗口
　3.5 新聚类算法聚类过程解析
3.5.1 数据选择
3.5.2　数据预处理
3.5.3 数据变换
　　……
4　关联分析与系统功能
5　现代化管理中的聚类应用
6　现代化管理中的关联应用
7　结论、建议、展望
附录
参考文献

作者介绍

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宋宇辰博士　　教授，管理科学与工程学会(国家一级学会)理事。主要从事信息技术、数据挖掘领域的教学和科研工作。2006年10月至2007年10月赴都柏林大学访问学习。曾出访欧洲、亚洲、非洲等国。2008年受邀作为专家去津巴布韦等国考察经济管理、信息技术、矿业投资环境。

文摘

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序言

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《BF:数据挖掘与管理实践》是一本由宋宇辰和孟海东编著，冶金工业出版社出版的专业书籍，书号为9787502454579。这本书深入探讨了数据挖掘和数据管理在当今信息爆炸时代的关键作用及其在实际应用中的操作方法。全书内容详实，理论与实践并重，旨在为读者提供一套系统、全面的数据处理和价值挖掘的知识体系。 第一部分：数据挖掘基础理论与方法 本部分奠定了数据挖掘的理论基石，详细介绍了数据挖掘的核心概念、基本流程以及多种关键技术。 数据挖掘概述：开篇点明了数据挖掘的定义、重要性以及其在商业智能、科学研究、社会治理等领域的广泛应用前景。书中阐述了数据挖掘是如何从海量、异构的数据中发现有价值的模式、规律和知识，从而支持决策、优化流程、预测趋势。 数据预处理：强调了数据质量对数据挖掘结果的决定性影响。本章节详细讲解了数据清洗（处理缺失值、异常值、噪声）、数据集成（合并来自不同源的数据）、数据变换（如归一化、离散化、特征构造）以及数据规约（如维度规约、样本规约）等关键步骤。通过大量实例，说明如何有效地提升数据质量，为后续挖掘奠定坚实基础。 关联规则挖掘：深入剖析了 Apriori、FP-growth 等经典关联规则挖掘算法。读者将学习如何发现数据项之间的有趣联系，例如“购买了啤酒的顾客也倾向于购买尿布”。章节详细讲解了支持度、置信度、提升度等度量指标，并介绍了频繁项集生成、强关联规则生成等算法流程，以及这些规则在市场篮子分析、推荐系统等领域的应用。 分类与预测：本部分详细介绍了多种分类算法，包括决策树（如 ID3, C4.5, CART）、朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、K近邻（K-NN）以及神经网络等。书中不仅讲解了算法的原理、优缺点，还详细阐述了模型训练、评估（准确率、精确率、召回率、F1值、ROC曲线）以及模型选择等重要环节。对于预测任务，则介绍了线性回归、时间序列分析等方法。 聚类分析：重点讲解了无监督学习中的聚类技术。书中详细介绍了 K-Means、层次聚类、DBSCAN 等代表性算法，并对聚类结果的评估方法（如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数）进行了深入探讨。聚类在客户细分、异常检测、图像分割等领域的应用案例得到了详细阐述。 异常检测：关注如何在数据集中识别出与绝大多数数据显著不同的异常点或异常模式。书中介绍了基于统计的方法、基于距离的方法、基于密度的方法以及基于模型的方法等多种异常检测技术，并探讨了其在金融欺诈检测、网络入侵检测、工业故障诊断等方面的应用。 文本挖掘：随着非结构化数据（如文本、社交媒体内容）的激增，文本挖掘的重要性日益凸显。本章介绍了文本预处理（如分词、去除停用词、词干提取）、文本表示（如词袋模型、TF-IDF、词向量）、文本分类、情感分析、主题模型（如 LDA）等核心技术，并展示了其在舆情监控、内容推荐、信息检索等领域的实际应用。 其他高级挖掘技术：除了上述核心技术，本书还简要介绍了序列模式挖掘、图挖掘、时空数据挖掘等更前沿的数据挖掘方向，为读者拓展视野，了解数据挖掘的最新发展趋势。 第二部分：数据管理与实践应用 本部分聚焦于数据管理的基础设施和实践经验，旨在帮助读者构建健壮、高效的数据管理系统，并将其应用于实际业务场景。 数据库系统基础：从关系型数据库（SQL）讲起，详细介绍了数据库设计原则（范式理论）、数据模型、SQL语言（查询、操作、事务控制）以及数据库管理系统的基本概念（如 ACID 特性）。同时，也对 NoSQL 数据库（如文档型、键值型、列族型、图型数据库）的兴起及其适用场景进行了介绍，为读者理解多样化的数据存储方案奠定基础。 数据仓库与商业智能（BI）：深入讲解了数据仓库的设计理念（如维度建模、星型模型、雪花模型）和构建过程。阐述了 ETL（Extract, Transform, Load）过程的重要性及实现方法。同时，详细介绍了 BI 工具的功能，包括报表生成、数据可视化、联机分析处理（OLAP）等，以及如何利用 BI 系统支持管理者的决策。 大数据技术栈：随着数据量的爆炸式增长，传统数据库系统面临挑战。本章重点介绍了 Hadoop 生态系统（HDFS, MapReduce, YARN）、Spark、Hive、HBase 等大数据处理框架和工具。读者将学习如何利用这些技术处理 PB 级别的数据，实现分布式存储和计算。 数据治理与质量管理：强调了数据治理在数据全生命周期管理中的核心地位。书中探讨了元数据管理、主数据管理、数据安全与隐私保护、数据质量度量与提升等关键议题。建立了从数据采集、存储、处理到应用的全流程质量控制体系。 数据挖掘项目实践：本章提供了数据挖掘项目的完整生命周期管理指南。从项目启动、需求分析、数据准备、模型开发、模型评估到模型部署和监控，详细阐述了每个阶段的关键任务和注意事项。书中通过具体的行业案例（如零售、金融、医疗）展示了如何将数据挖掘技术应用于解决实际商业问题，例如客户流失预测、信用风险评估、疾病诊断辅助等。 数据可视化：强调了数据可视化在数据分析和沟通中的重要作用。介绍了各种图表类型（柱状图、折线图、散点图、饼图、热力图等）的适用场景，以及如何利用 Tableau, Power BI, D3.js 等工具创建富有洞察力的数据可视化报告。 数据伦理与法律法规：在数据应用日益广泛的今天，数据伦理和法律法规成为不可忽视的议题。本书探讨了数据隐私、数据偏见、算法公平性、数据安全责任等问题，并介绍了 GDPR、CCPA 等相关法律法规的基本要求，引导读者进行负责任的数据应用。 总结 《BF:数据挖掘与管理实践》是一本面向读者全面掌握数据挖掘技术和数据管理方法论的权威著作。它不仅提供了扎实的理论基础，更通过丰富的实践案例和详细的操作指南，帮助读者将所学知识转化为实际生产力。无论是初学者还是有一定经验的从业者，都能从本书中获得深刻的启发和实用的技能，从而更好地应对大数据时代的挑战，驱动业务创新与发展。本书适合数据科学家、数据分析师、数据库管理员、IT经理以及对数据科学领域感兴趣的各类读者阅读。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感觉就像一位经验丰富的老者，带着我 Schritt für Schritt（一步一步）地探索数据挖掘的奇妙世界。读这本书的时候，我常常会不由自主地想到我之前在工作中遇到的一些棘手问题，然后这本书就像一把钥匙，为我提供了解决思路。 比如说，在处理海量数据的时候，如何才能高效地进行分析？书中对此有很深入的探讨，它不仅仅提供了一些技术上的解决方案，更重要的是，它强调了对数据的理解和业务的洞察力，这才是高效分析的根本。我之前常常陷入技术细节，却忽略了数据背后蕴含的业务含义，这本书让我醍醐灌顶。 我特别喜欢书中关于“数据故事”的阐述。很多时候，即使我们发现了很有价值的数据洞察，如果不能以一种清晰、易懂的方式传达给决策者，那么这些洞察也难以发挥作用。书中提供了一些将复杂数据转化为生动故事的方法和案例，这对于我这种需要向非技术背景的领导汇报工作的人来说，简直是福音。我学会了如何用数据支撑我的观点，如何让枯燥的数字变得引人入胜。 另外，书中对于数据伦理和隐私保护的探讨也让我耳目一新。在数据驱动的时代，我们越来越依赖数据，但随之而来的数据安全和隐私问题也不容忽视。这本书在这方面进行了深入的分析，它提醒我们在追求数据价值的同时，也要肩负起保护用户隐私的责任。这让我更加审慎地对待数据的使用，也让我对整个行业的发展方向有了更深刻的思考。 总而言之，这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一本关于如何“用好”数据的智慧宝典。它教会我如何从数据中发现价值，如何将价值转化为成果，以及如何在这一切过程中保持审慎和负责。

评分☆☆☆☆☆

在阅读这本书的过程中，我最大的感受就是它非常“接地气”。很多时候，我们学习技术书籍，常常会觉得离实际应用很远，但这本书却始终紧扣实际工作需求，提供了大量可操作的经验和方法。 一开始，我被书中关于“数据预处理”章节的细致程度所吸引。我一直认为，数据预处理是数据挖掘项目中最容易被忽视，但又最关键的环节。这本书在这部分内容上给予了充分的重视，从数据清洗、缺失值处理、异常值检测，到数据转换、数据降维，都进行了深入的讲解。而且，书中提供的各种处理技巧，都非常贴合实际工作中可能遇到的问题。 我特别喜欢书中对于“特征选择”的深入探讨。在实际项目中，如何从海量特征中选择最有效的特征，往往是影响模型性能的关键。书中介绍了多种特征选择的方法，包括过滤法、包裹法和嵌入法，并对每种方法的优缺点进行了详细的分析。这让我能够根据不同的场景，选择最适合的特征选择策略。 此外，书中对“模型评估”部分的讲解也十分到位。它不仅仅列举了常见的评估指标，还详细阐述了如何根据业务目标来选择合适的评估指标。例如，在金融风控领域，我们可能更关注模型的召回率，而在推荐系统领域，我们可能更关注模型的点击率。书中通过不同的案例，生动地展示了这一点。 我还惊喜地发现，书中还涉及到“数据挖掘平台的构建”和“敏捷数据挖掘”等内容。这些内容对于我这种需要带领团队进行数据挖掘工作的人来说，具有非常强的实践指导意义。它让我意识到，一个高效的数据挖掘流程，离不开良好的技术平台和敏捷的开发模式。 总的来说，这本书是一本非常值得推荐的实践指南。它不仅能够帮助我们掌握数据挖掘的核心技术，更能够指导我们在实际工作中如何有效地应用这些技术，从而创造更大的价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，简直就是给我的工作带来了新的视角和可能性。作为一名长期在数据分析一线工作的技术人员，我一直以来都面临着如何将理论知识与实际业务场景相结合的挑战。市面上很多书籍，要么过于偏重理论，要么过于偏重特定工具的使用，而这本书，却在这两者之间找到了绝佳的平衡点。 我最看重的是书中对于“数据治理”和“数据安全”的强调。在当今信息爆炸的时代，数据已经成为企业最重要的资产之一，但同时也伴随着巨大的风险。这本书并没有回避这些问题，而是积极地提出了解决方案和建议。它让我认识到，在追求数据价值的同时，如何确保数据的质量、合规性和安全性，是同样重要的。 书中对“大数据技术栈”的介绍也让我受益匪浅。它并没有简单地罗列各种技术名词，而是从整体架构的角度，阐述了不同技术组件之间的协作关系。无论是分布式存储、分布式计算，还是数据仓库、数据湖，这本书都给予了清晰的解释，并指出了它们在数据挖掘流程中的作用。这对于我这种需要理解整个技术生态的人来说，非常实用。 我还很喜欢书中关于“可解释性AI”的讨论。随着AI技术的不断发展，我们越来越依赖AI模型来做出决策，但如果这些模型是“黑箱”，那么我们很难信任它们的输出。这本书在这方面提供了一些方法和思路，帮助我们理解模型的决策过程，从而增强我们对AI的信心。这对于需要向领导层解释AI模型结果的我来说，尤为重要。 另外，这本书对于“数据可视化”的讲解也十分细致。它不仅仅介绍了各种图表类型，更重要的是，它强调了如何通过可视化来有效地传达信息，如何让数据“说话”。我通过书中提供的技巧，能够更好地将我的分析结果呈现出来，让更多的人理解和接受。 总而言之，这本书不仅仅是一本技术书籍，它更像是一本关于如何构建和管理一个健康、高效的数据生态系统的指南。它让我对数据挖掘有了更深刻的理解，也为我未来的工作指明了方向。

评分☆☆☆☆☆

第一次翻开这本书，我感觉像是进入了一个知识的宝库。我之前接触过一些关于数据挖掘的入门书籍，但总觉得不够深入，很多概念理解起来模棱两可。而这本书，则提供了一种非常系统和深入的视角，让我对数据挖掘有了更全面的认识。 书中对于各种数据挖掘算法的讲解，并没有停留在公式推导的层面，而是着重于解释算法的直观理解和实际应用。例如，在讲解决策树的时候，它并没有只给出ID3或C4.5的算法流程，而是通过形象的比喻和图示，让我能够清晰地理解决策树是如何进行分类和回归的。这对于我这种更偏向于“感性”理解的学习者来说，是非常友好的。 我尤其欣赏书中对“数据挖掘流程”的细致划分。它不像一些书那样把整个流程割裂开来，而是强调了各个环节之间的紧密联系。从问题定义、数据收集、数据探索，到模型构建、模型评估，再到模型部署和监控，每一个环节都给予了足够的重视。这让我意识到，数据挖掘并非是一次性的任务，而是一个持续优化的过程。 书中还穿插了一些真实的案例分析，这些案例来自不同的行业，涵盖了不同的应用场景。通过这些案例，我能够看到前面讲到的理论知识是如何在实际工作中发挥作用的。例如，在零售行业，如何利用客户购买行为来推荐商品；在金融领域，如何利用数据来识别欺诈行为。这些生动的例子，极大地增强了我学习的兴趣和动力。 对我而言，这本书最大的价值在于它提供了一个“思维框架”。它不仅仅教会我“怎么做”，更重要的是教会我“为什么这么做”。它让我学会了如何从业务需求出发，去思考数据挖掘的解决方案，而不是被动地接受一些现成的技术。这对于我未来独立开展数据挖掘项目，非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在数据分析领域摸爬滚打多年的从业者，这本书的出现，简直就是久旱逢甘霖。市面上关于数据挖掘的书籍琳琅满目，但很多要么过于理论化，要么过于碎片化，真正能够将理论与实践深度结合，并且能够指导实际操作的却不多。这本书的出现，恰恰填补了这一空白。 开篇就让我眼前一亮的是其严谨的逻辑结构。从数据挖掘的基本概念、核心技术，到具体的应用场景和管理策略，层层递进，环环相扣。作者并没有直接丢给读者一大堆晦涩难懂的算法，而是循序渐进地引导我们理解数据挖掘的本质，以及它在实际工作中的价值。对于我这种需要将理论快速转化为生产力的人来说，这种“讲明白、说明白”的讲解方式至关重要。 尤其让我印象深刻的是书中对数据预处理和特征工程的详细阐述。这部分内容在很多书籍中往往一带而过，但实际上，在真实的数据挖掘项目中，这才是最耗时、最关键的环节。书中列举了多种数据清洗、缺失值处理、异常值检测的方法，并提供了相应的实践建议。更重要的是，它强调了特征工程的艺术性，以及如何根据业务需求和算法特性来构造有效的特征，这对于提升模型的性能有着事半功倍的效果。 再者，书中对于模型选择和评估的讲解也十分到位。并非简单地介绍几种常用模型，而是深入分析了各种模型的优缺点、适用场景以及背后的原理。在模型评估方面，除了常见的准确率、召回率等指标，还详细介绍了如ROC曲线、PR曲线等更全面的评估工具，并指导读者如何根据实际问题来选择最合适的评估指标。这种细致的讲解，帮助我更清晰地认识到不同模型的适用边界，避免了盲目套用算法的误区。 最后，这本书在数据挖掘项目的管理和组织方面也提供了宝贵的经验。一个成功的数据挖掘项目，不仅仅是技术能力的体现，更是项目管理、团队协作和业务理解的综合结果。书中关于项目流程、风险控制、沟通协调的建议，对于我这种需要带领团队完成数据挖掘任务的人来说，具有极强的指导意义。它让我意识到，数据挖掘的价值实现，离不开完善的管理和有效的沟通。