【XH】 數據分析與數據挖掘實驗指導書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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郝文寜，靳大尉，程愷 著

圖書標籤:

• 數據分析
• 數據挖掘
• 實驗指導
• 高等教育
• 計算機科學
• 統計學
• Python
• R語言
• 數據處理
• 機器學習

店鋪： 愛尚美潤圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118107975

商品編碼：29470653869

包裝：平裝

齣版時間：2016-03-01

基本信息

書名：數據分析與數據挖掘實驗指導書

定價：40.00元

作者：郝文寜,靳大尉,程愷

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2016-03-01

ISBN：9787118107975

字數：

頁碼：172

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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　　數據分析實驗內容主要圍繞描述性統計、推斷性統計和多元統計分析三大統計學原理部分展開。 描述性統計是采用概括性數據指標或圖錶綜閤說明事物特徵、關係和規律的一種方法，主要通過集中趨勢、離散趨勢、分布形狀和相對(分布)位置四大類統計量來描述數據集特徵，實驗2主要用來幫助實驗者理解和掌握描述性統計的主要方法。 由郝文寜、靳大尉和程愷共同編*的這本教材《數據分析與數據挖掘實驗指導書》是統計分析應用軟件數據采集指導書。

內容提要

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由郝文寜、靳大尉和程愷共同編*的這本教材《 數據分析與數據挖掘實驗指導書》是數據分析與數據 挖掘課程的實驗指導書，結閤大量實例全麵闡述瞭使 用IBM SPSS係列軟件進行數據分析與挖掘的原理、方 法和步驟。緊密配閤理論教學，使學生在有限的實驗 課時中，加深對所學知識的理解和掌握。
　　全書分為兩個部分，**部分為數據分析實驗， 主要介紹如何利用IBM SPSSStatistics軟件進行統 計分析，具體包括描述性統計、參數檢驗、非參數檢 驗、相關分析、迴歸分析和因子分析等七項實驗科目 ，第二部分為數據挖掘實驗，主要介紹如何利用IBM SPSS Modeler軟件進行數據挖掘，具體包括關聯規則 挖掘、決策樹分類、人工神經網絡分類、貝葉斯方法 分類和聚類等七項實驗科目。

目錄

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實驗1 IBM SPSS Statistics軟件使用基礎

作者介紹

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　　郝文寜，1971年5月生於山西省芮城縣。現為解放軍理工大學指揮信息係統學院教授，碩士生導師。長期從事作戰仿真、軍用數據工程等領域的教學和科研工作。先後主持和參與多項全軍重大科技攻關項目，獲軍隊科技進步一等奬2項，二等奬3項。齣版專*、教材3部，發錶學術論文60餘篇。享受軍隊**專業技術二類崗位津貼，榮立二等功2次。

文摘

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序言

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數據處理的藝術：掌握海量數據的洞察力 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、預測趨勢、優化流程的核心資産。然而，原始數據往往雜亂無章，蘊含的價值深埋其中，需要專業的方法和工具纔能挖掘。本書旨在為您揭示數據處理的奧秘，引導您從雜亂的數據海洋中捕獲有價值的洞察，將數據轉化為 actionable intelligence。 本書並非一本枯燥的理論堆砌，而是以實踐為導嚮，係統地闡述瞭數據處理的完整流程，從數據的獲取、清洗、轉換，到數據的探索性分析、特徵工程，再到高級的數據挖掘技術和模型應用，力求為讀者構建一套完整而實用的數據處理知識體係。我們相信，隻有通過親自動手實踐，纔能真正理解和掌握數據處理的精髓，並將其靈活應用於解決實際問題。 第一章：數據之源——數據獲取與理解 任何數據分析的起點，都是數據的獲取。本章將帶領您走進數據的世界，瞭解數據的多種來源，包括數據庫、文件、API接口、網頁爬蟲等。您將學習如何高效地提取所需數據，並初步理解數據的基本結構和類型。 數據來源的廣泛性： 探索企業內部數據庫（如SQL Server, MySQL, PostgreSQL）、數據倉庫、數據湖，以及外部公開數據集、社交媒體數據、傳感器數據等。 數據提取的技術： 學習使用SQL語句進行結構化數據的查詢和提取，掌握使用Python庫（如Pandas, SQLAlchemy）連接和操作各種數據庫。瞭解如何通過Requests, BeautifulSoup等庫進行網頁數據的抓取，以及如何調用API接口獲取實時數據。 初步理解數據： 學習如何使用描述性統計（均值、中位數、標準差、方差、百分位數等）來概覽數據的基本特徵，如何通過數據字典理解字段含義，為後續的數據處理奠定基礎。 第二章：雜亂到清晰——數據清洗與預處理 原始數據往往充斥著錯誤、缺失、不一緻和重復項，這些“噪聲”嚴重影響著分析的準確性和有效性。本章將重點講解數據清洗和預處理的關鍵技術，幫助您將“髒數據”轉化為可用的、高質量的數據集。 缺失值處理： 深入探討不同策略來處理缺失數據，包括刪除含有缺失值的記錄或特徵、均值/中位數/眾數填充、模型預測填充（如K近鄰插補、迴歸填充）等。分析不同策略的優缺點及其適用場景。 異常值檢測與處理： 學習多種異常值檢測方法，如基於統計的方法（Z-score, IQR）、基於可視化（箱綫圖、散點圖）的方法、基於模型的方法（Isolation Forest, One-Class SVM）。掌握如何根據業務場景選擇閤適的處理方式，如刪除、替換或保留。 數據格式統一與規範化： 處理日期、時間、文本、數值等不同數據類型的格式問題，進行單位轉換、大小寫統一、編碼轉換等操作。 重復數據識彆與移除： 學習如何有效地檢測和刪除重復記錄，確保數據的一緻性。 數據類型轉換： 將字符串轉換為數值、日期等，確保數據格式適閤後續分析。 第三章：數據形態重塑——數據轉換與特徵工程 數據預處理完成後，我們還需要對數據進行進一步的轉換和構建，以更好地適應各種分析模型的需求，並提取齣更具信息量的特徵。本章將聚焦於數據轉換的藝術和特徵工程的智慧。 數據標準化與歸一化： 學習Min-Max標準化、Z-score標準化等方法，理解它們在不同算法（如支持嚮量機、K近鄰）中的重要性。 離散化處理： 將連續型數值特徵轉換為離散型區間，學習等寬離散化、等頻離散化、基於模型的離散化方法。 特徵編碼： 處理類彆型特徵，學習獨熱編碼（One-Hot Encoding）、標簽編碼（Label Encoding）、序數編碼（Ordinal Encoding）等技術，並分析其在機器學習模型中的適用性。 特徵交叉與組閤： 通過將現有特徵進行組閤，創造齣新的、可能更具預測能力的特徵。例如，將“購買次數”和“平均購買金額”組閤為“總消費金額”。 文本特徵提取： 對於文本數據，學習詞袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等方法，將文本轉化為數值嚮量。 時間序列特徵構建： 從時間序列數據中提取滯後特徵、滑動窗口統計特徵、趨勢特徵等。 第四章：數據之眼——探索性數據分析（EDA） 探索性數據分析（EDA）是理解數據、發現模式、形成假設的關鍵階段。本章將引導您運用可視化和統計方法，深入挖掘數據內部的隱藏信息，為建模和決策提供堅實的基礎。 統計描述 revisited： 深入理解均值、中位數、方差、偏度、峰度等統計量在數據分布和特徵上的意義。 可視化工具箱： 熟練運用各種圖錶來展現數據特徵和關係，包括： 單變量分析： 直方圖、密度圖、箱綫圖，用於理解單個變量的分布。 雙變量分析： 散點圖、摺綫圖、條形圖、熱力圖，用於分析兩個變量之間的關係，發現相關性、趨勢和聚類。 多變量分析： 散點圖矩陣、配對圖、平行坐標圖，用於多維度地觀察變量之間的復雜關係。 相關性分析： 計算並解釋皮爾遜相關係數、斯皮爾曼相關係數等，識彆變量之間的綫性或非綫性關係。 數據分布的探索： 識彆數據的偏態、峰態，判斷是否符閤正態分布等。 模式識彆與洞察： 通過圖錶和統計結果，發現數據中的潛在模式、異常趨勢、分組差異等，並形成初步的假設。 第五章：數據驅動的預測——數據挖掘基礎 數據挖掘是將隱藏在海量數據中的模式、關係和知識提取齣來的過程。本章將為您介紹數據挖掘的核心概念和常用算法，為後續更高級的應用打下基礎。 數據挖掘的流程： 瞭解 CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) 等行業標準流程，掌握數據挖掘項目的全生命周期管理。 監督學習入門： 分類問題： 學習如何構建模型來預測離散的類彆標簽。介紹邏輯迴歸、K近鄰（KNN）、決策樹、支持嚮量機（SVM）、樸素貝葉斯等基礎分類算法。 迴歸問題： 學習如何構建模型來預測連續的數值。介紹綫性迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸、決策樹迴歸等基礎迴歸算法。 無監督學習入門： 聚類問題： 學習如何將數據分成若乾個相似的組，而無需預先定義標簽。介紹K-Means、層次聚類、DBSCAN等經典聚類算法。 降維問題： 學習如何減少數據的維度，同時保留重要信息。介紹主成分分析（PCA）、綫性判彆分析（LDA）等降維技術。 模型評估與選擇： 學習準確率、精確率、召迴率、F1-Score、ROC麯綫、AUC等評估指標，以及如何選擇最適閤特定任務的模型。 第六章：深入挖掘——高級數據挖掘技術 在掌握瞭基礎的挖掘技術後，本章將進一步深入，介紹更強大、更靈活的高級數據挖掘技術，幫助您解決更復雜的問題。 集成學習： 瞭解如何通過組閤多個弱學習器來構建更強大的模型。深入學習隨機森林（Random Forest）、梯度提升（Gradient Boosting，如XGBoost, LightGBM）等。 關聯規則挖掘： 學習Apriori、FP-Growth等算法，發現數據項之間的有趣關聯，例如“購買瞭啤酒的顧客很有可能也購買瞭尿布”。應用於市場籃子分析、推薦係統等。 異常檢測進階： 探索更復雜的異常檢測方法，如基於密度的方法、基於圖的方法，以及在時間序列和高維數據中的異常檢測。 文本挖掘與自然語言處理（NLP）基礎： 進一步探索文本預處理（分詞、詞性標注、去除停用詞）、詞嚮量錶示（Word2Vec, GloVe）、主題模型（LDA）等。 序列模式挖掘： 分析數據中的時間序列或事件序列，發現有意義的模式，如用戶行為路徑分析。 第七章：數據的價值實現——模型部署與應用 再強大的模型，如果不能投入實際應用，其價值也無法得到充分體現。本章將關注模型部署和實際應用中的關鍵環節，幫助您將數據分析成果轉化為業務價值。 模型部署策略： 瞭解模型部署到生産環境的不同方式，如RESTful API、批處理預測、嵌入式部署等。 實時預測與在綫學習： 探討如何構建能夠進行實時預測的係統，以及在數據不斷更新的情況下如何進行模型的在綫更新。 A/B測試與效果評估： 學習如何通過A/B測試科學地評估模型的實際業務效果，例如用戶轉化率、留存率等。 數據可視化儀錶盤構建： 學習如何利用Tableau, Power BI, or Python的可視化庫（如Matplotlib, Seaborn, Plotly）構建交互式儀錶盤，直觀地展示分析結果和監控指標。 業務場景應用實例： 通過多個實際業務場景，如客戶流失預測、銷售預測、欺詐檢測、個性化推薦等，串聯整個數據處理與分析流程，展示數據價值的實現過程。 本書的特色與價值： 實踐導嚮： 每一章都包含豐富的案例分析和代碼示例，鼓勵讀者動手實踐，在實踐中學習。 理論與實踐結閤： 在講解算法和技術的同時，注重解釋其背後的數學原理和邏輯，幫助讀者知其然，更知其所以然。 循序漸進： 內容從基礎概念逐步深入到高級技術，適閤不同層次的讀者。 前沿技術涵蓋： 關注數據分析與挖掘領域的最新發展，介紹如XGBoost等主流高效算法。 賦能商業決策： 最終目標是幫助讀者掌握數據驅動的決策能力，將數據分析轉化為實際的商業價值。 掌握數據處理的藝術，就是掌握瞭在信息時代乘風破浪的利器。本書將是您探索數據世界、挖掘數據潛能、實現數據價值的得力助手。讓我們一起踏上這場精彩的數據之旅！

評分☆☆☆☆☆

收到這本書的時候，我第一時間翻閱瞭目錄，發現其編排結構相當閤理。從基礎概念的引入，到各類算法的詳解，再到實驗操作的指導，層層遞進，邏輯清晰。對於我這樣初次接觸數據分析領域的新手來說，一本好的入門書籍至關重要。我尤其看重書中是否能循序漸進地引導讀者，而不是上來就拋齣大量的專業術語和復雜的公式。希望這本書能用通俗易懂的語言，將抽象的數據分析和挖掘概念具象化，例如通過生動的比喻或者實際生活中的例子來解釋。我對書中“實驗指導”這部分寄予厚望，期盼它能提供一套完整的實驗流程，從準備數據到輸齣結果，每一步都有詳細的說明和講解。這對於我這種動手能力較強，希望通過實踐來鞏固知識的學習者來說，是不可或缺的。我希望書中的實驗項目能夠涵蓋多樣化的應用場景，比如市場營銷、金融風控、醫療健康等，這樣我不僅能學到通用的方法論，還能瞭解到這些方法在不同行業中的具體應用。如果書中還能提供一些關於數據可視化技巧的指導，讓我能更好地呈現分析結果，那就錦上添花瞭。

評分☆☆☆☆☆

作為一名有一定數據分析基礎的學習者，我一直在尋找能夠幫助我提升專業技能的書籍。市麵上很多書籍要麼偏重於理論推導，缺乏實際操作性；要麼隻是堆砌代碼，讓人難以理解算法的內在邏輯。我特彆希望這本書能夠深入淺齣地講解數據分析和挖掘的核心算法，比如迴歸、分類、聚類、關聯規則等等，並能清晰地闡述它們的數學原理和適用場景。對於“實驗指導”這部分，我更看重其深度和廣度。我希望它能提供一些有挑戰性的實驗項目，讓我在實踐中學習如何處理真實世界中的復雜數據，例如缺失值、異常值、高維數據等，並掌握各種數據預處理和特徵工程的技術。同時，我也希望書中的實驗能夠覆蓋到模型評估和調優的各個方麵，讓我學會如何選擇閤適的評估指標，以及如何通過交叉驗證、網格搜索等方法來優化模型性能。如果書中還能介紹一些常用的數據挖掘案例研究，並分析其成功的經驗和失敗的教訓，那將極大地開闊我的視野，幫助我更好地理解數據分析的價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大氣，【XH】的標識很有辨識度，一看就是一本專業性很強的學術讀物。我之前在學習數據分析和挖掘相關課程時，就一直在尋找一本既有理論深度，又兼具實踐指導意義的教材。很多市麵上的書籍要麼過於理論化，讓人讀起來枯燥乏味，學瞭也難以落地；要麼過於側重操作，缺乏對背後原理的深入剖析，導緻使用者知其然不知其所以然。我特彆希望這本書能在這兩方麵找到一個很好的平衡點，能夠係統地講解數據分析的流程、常用的算法原理，同時又提供大量的實驗案例，讓我能夠親手操作，加深理解。我對書中的實驗部分尤其感興趣，希望它能覆蓋從數據預處理、特徵工程到模型選擇、評估等各個環節，並且能提供清晰的操作步驟和代碼示例，最好還能包含一些實際應用場景的分析，這樣在學習過程中就能與實際工作聯係起來，提升學習效率。如果書中還能涉及到一些當下熱門的數據分析工具和技術，比如Python的Pandas、Scikit-learn，甚至是更高級的深度學習框架在數據挖掘中的應用，那就更完美瞭。總而言之，我期待這本書能成為我學習數據分析和挖掘道路上的重要指引。

評分☆☆☆☆☆

我正在準備一場關於數據分析的學術競賽，急需一本能夠指導我完成項目實踐的書籍。我關注的重點在於書中的“實驗指導”部分，希望它能夠提供清晰、完整、可操作的實驗流程。我期待它能包含從項目啓動、數據收集、數據清洗、特徵工程、模型選擇、模型訓練、模型評估到結果解釋和報告撰寫的全過程指導。對於實驗案例，我希望它們能夠貼近實際應用，並且具有一定的復雜度，能夠讓我充分鍛煉解決實際問題的能力。例如，某個案例可以模擬一個電商平颱的推薦係統，另一個案例可以分析一個社交網絡的用戶行為模式。書中如果能提供不同算法在同一問題下的比較分析，並指導我如何根據具體需求選擇最優算法，那將非常有價值。另外，我希望書中能夠強調數據可視化在分析過程中的重要性，並提供一些創建高質量數據圖錶的建議和技巧。如果書中還能涵蓋一些項目管理和團隊協作的經驗，幫助我在競賽中更好地組織和協調團隊，那就更好瞭。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，一本好的技術類書籍，其價值體現在能夠激發讀者的學習興趣，並引領他們深入探索。我一直對數據分析和數據挖掘領域充滿好奇，但苦於缺乏係統性的學習路徑。我希望這本書能夠以一種啓發性的方式，帶領我逐步認識數據分析的魅力。我對書中“實驗指導”部分的具體內容充滿瞭期待，我希望它能提供一些有趣且富有挑戰性的實驗項目，讓我能夠親手實踐，從數據中發現規律。例如，我可以嘗試分析一些公共數據集，從中挖掘齣有價值的信息。書中是否能夠提供一些關於如何提齣好的數據分析問題的建議？這對於初學者來說尤為重要。我希望書中的實驗能夠引導我學習如何運用不同的統計方法和機器學習算法來解決實際問題，並學會如何清晰地呈現我的分析結果。如果書中還能包含一些關於數據倫理和隱私保護的討論，這在當今數據時代尤為重要，那這本書的價值將進一步提升。總的來說，我希望這本書能夠成為我開啓數據分析之旅的得力助手。