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宋宇辰，孟海东 著

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出版社： 冶金工业出版社

ISBN：9787502454579

商品编码：29477339038

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

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：

页码：181

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.222kg

编辑推荐

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内容提要

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《数据挖掘与管理实践》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。
《数据挖掘与管理实践》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 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
3.5.4 数据挖掘
3.5.5 结果解释

4 关联分析与系统功能
4.1 关联分析简介
4.2 Clementine关联简介
4.3 新关联规则算法研究
4.3.1 新关联规则算法的提出
4.3.2 新关联规则算法的相关定义
4.4 新关联规则算法设计
4.5 新关联规则系统功能
4.6 新关联规则挖掘过程解析
4.6.1 数据选择
4.6.2 数据预处理
4.6.3 数据变换
4.6.4 数据挖掘
4.6.5 数据解释

5 现代化管理中的聚类应用
5.1 纸质调查问卷数据聚类分析
5.1.1 纸质问卷的设计与数据整理
5.1.2 数据预处理
5.1.3 学科资料需求聚类分析
5.1.4 馆藏基本需求聚类分析
5.1.5 读者借阅行为聚类分析
5.1.6 图书馆服务满意度聚类分析
5.1.7 决策建议
5.2 网络调查数据聚类分析
5.2.1 网络数据收集与数据整理
5.2.2 数据预处理
5.2.3 商校图书馆人力资源聚类分析
5.2.4 葛校图书馆资源聚类分析
5.2.5 决策建议

6 现代化管理中的关联应用
6.1 通用图书馆集成系统简介
6.2 借阅流通日志中读者属性与图书类别的关联分析
6.2.1 数据收集与数据整理
6.2.2 数据预处理
6.2.3 关联规则挖掘
6.2.4 挖掘结果分析
6.2.5 决策建议
6.3 借阅流通日志中图书与图书问的关联分析
6.3.1 数据收集与数据整理
6.3.2 数据预处理
6.3.3 关联规则挖掘
6.3.4 挖掘结果分析
6.3.5 决策建议
6.4 读者借阅记录中图书大类间的DAR关联分析
6.4.1 数据收集与数据整理
6.4.2 数据预处理
6.4.3 关联规则挖掘
6.4.4 挖掘结果分析
6.4.5 决策建议
6.5 纸质问卷学科间的DAR关联分析
6.5.1 数据收集与数据整理
6.5.2 数据预处理
6.5.3 关联规则挖掘
6.5.4 挖掘结果分析
6.5.5 决策建议

7 结论、建议、展望
7.1 图书馆数据挖掘的决策过程
7.2 新算法达到的功能
7.3 图书馆数据的搜集整理工作
7.4 挖掘结果的分析与建议
7.4.1 调查问卷数据的聚类分析与建议
7.4.2 网络数据的聚类分析与建议
7.4.3 图书馆集成系统数据的Clementine关联分析与建议
7.4.4 图书馆集成系统数据的DAR关联分析与建议
7.4.5 调查问卷馆藏资料数据的DAR关联分析与建议
7.5 展望
附录
附录A 图书馆资源建设、利用与服务情况问卷调查
附录B 高校图书馆信息调查表
附录C 图书借阅次数统计表
附录D 读者借阅次数统计表
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。
近年来，主持国家社会科学基金、国家自然科学基金、教育部春晖计划等科研项目，参与完成国家和省部级等各类课题10余项。应邀参加国际学术会议多次，2010年应邀主持国际会议分会。在外期刊上发表论文多篇，其中被SCI、EI检索收录10篇。
孟海东，博士，教授。主要从事数据挖掘技术和矿业系统工程领域的教学和科研工作。近年来主持国家自然科学基金、教育部、内蒙古自治区科研项目10余项。在外学术期刊上发表论文30余篇。曾出访日本、韩国等国，多次参加国际会议。

文摘

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数据挖掘能将涉及图书馆信息系统的各种内部数据和外部信息汇集起来，经过处理和转换，形成集中统一、随时可用的决策信息，防止因信息不足造成的错误决策。利用数据挖掘系统对决策假设进行审查和验证，提高决策的可靠度和可行性，达到合理利用有限资金、优化图书馆资源配置的目的。数据挖掘工具可以从历史数据中找出潜在的模式，并在模式的基础上自动做出预测，这对启发图书馆决策者的创新思维、应对信息化社会的挑战具有重大意义。
（2）改善图书馆的服务模式。
数据挖掘技术对图书馆服务工作的支持主要体现在信息采集和信息咨询两个方面。作为信息链的个关键环节，信息采集是图书馆系统高效运转的基础。随着出版物的数量日益增多，载体日益丰富，图书馆信息结构、读者需求与资金利用的平衡问题越来越不易把握，也令采购工作的决策变得更加复杂。数据挖掘技术可以在分析内部的历史采购数据、读者数据、流通数据、反馈信息以及来自外部的各种学科发展信息的基础上深入了解学科的走势和读者的需求，帮助采购人员确定采购重点，保障图书馆信息资源体系的科学性和合理性。应用数据挖掘技术，一方面可使咨询馆员从海量数据中分析出事物之间的关联，挖掘出隐藏其中的信息规律，形成满足用户需求的深层次信息产品；另一方面，还可以根据用户的历史咨询记录，分析出他们的研究方向和兴趣所在，实现主动的个性化信息服务。
（3）分析与确定读者需求特征。
在读者需求分析活动中，读者阅读行为特征一般都建立在调查研究的基础上。实际上，读者阅读行为完全可以从读者借阅的大量数据中挖掘得到。研究中主要考虑的问题包括：不同读者阅读图书的不同科类、图书资料高利用率面向的群体、读者细分、读者身份与阅读习惯的关系。

序言

---

1 概论
1.1 背景
1.1.1 国外研究与应用
1.1.2 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
3.5.4 数据挖掘
3.5.5 结果解释

4 关联分析与系统功能
4.1 关联分析简介
4.2 Clementine关联简介
4.3 新关联规则算法研究
4.3.1 新关联规则算法的提出
4.3.2 新关联规则算法的相关定义
4.4 新关联规则算法设计
4.5 新关联规则系统功能
4.6 新关联规则挖掘过程解析
4.6.1 数据选择
4.6.2 数据预处理
4.6.3 数据变换
4.6.4 数据挖掘
4.6.5 数据解释

5 现代化管理中的聚类应用
5.1 纸质调查问卷数据聚类分析
5.1.1 纸质问卷的设计与数据整理
5.1.2 数据预处理
5.1.3 学科资料需求聚类分析
5.1.4 馆藏基本需求聚类分析
5.1.5 读者借阅行为聚类分析
5.1.6 图书馆服务满意度聚类分析
5.1.7 决策建议
5.2 网络调查数据聚类分析
5.2.1 网络数据收集与数据整理
5.2.2 数据预处理
5.2.3 商校图书馆人力资源聚类分析
5.2.4 葛校图书馆资源聚类分析
5.2.5 决策建议

6 现代化管理中的关联应用
6.1 通用图书馆集成系统简介
6.2 借阅流通日志中读者属性与图书类别的关联分析
6.2.1 数据收集与数据整理
6.2.2 数据预处理
6.2.3 关联规则挖掘
6.2.4 挖掘结果分析
6.2.5 决策建议
6.3 借阅流通日志中图书与图书问的关联分析
6.3.1 数据收集与数据整理
6.3.2 数据预处理
6.3.3 关联规则挖掘
6.3.4 挖掘结果分析
6.3.5 决策建议
6.4 读者借阅记录中图书大类间的DAR关联分析
6.4.1 数据收集与数据整理
6.4.2 数据预处理
6.4.3 关联规则挖掘
6.4.4 挖掘结果分析
6.4.5 决策建议
6.5 纸质问卷学科间的DAR关联分析
6.5.1 数据收集与数据整理
6.5.2 数据预处理
6.5.3 关联规则挖掘
6.5.4 挖掘结果分析
6.5.5 决策建议

7 结论、建议、展望
7.1 图书馆数据挖掘的决策过程
7.2 新算法达到的功能
7.3 图书馆数据的搜集整理工作
7.4 挖掘结果的分析与建议
7.4.1 调查问卷数据的聚类分析与建议
7.4.2 网络数据的聚类分析与建议
7.4.3 图书馆集成系统数据的Clementine关联分析与建议
7.4.4 图书馆集成系统数据的DAR关联分析与建议
7.4.5 调查问卷馆藏资料数据的DAR关联分析与建议
7.5 展望
附录
附录A 图书馆资源建设、利用与服务情况问卷调查
附录B 高校图书馆信息调查表
附录C 图书借阅次数统计表
附录D 读者借阅次数统计表
参考文献

《洞察之眼：精益数据分析与商业智能实战》 本书简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动现代商业决策和创新的核心引擎。然而，仅仅收集和存储数据远不足以释放其潜在价值。《洞察之眼：精益数据分析与商业智能实战》并非一本关于数据挖掘理论或管理框架的教科书，而是深入探讨如何将复杂的数据转化为可操作的商业洞察，并最终实现业务增长的实践指南。本书旨在为企业管理者、分析师、产品经理以及任何希望在数据驱动的环境中取得成功的专业人士提供一套切实可行的工具、方法和思维模式。 本书的核心在于“精益”二字。我们理解，在快节奏的商业环境中，冗长、低效的数据分析流程是不可接受的。因此，本书强调的是如何以最少的资源、最快的速度、最精准的方式，从数据中提炼出最有价值的信息，并将其转化为具有切实影响力的商业决策。这不仅仅是技术层面的优化，更是一种思维方式的转变，一种对数据价值的深刻理解和高效运用。 内容梗概 第一部分：数据时代的思维重塑与价值导向 在正式进入技术和方法之前，本书首先聚焦于数据驱动思维的建立。我们认为，技术是工具，而思维是灵魂。 数据原住民的商业哲学： 探讨在数据无处不在的环境中，企业应如何构建以数据为中心的文化。这包括领导层的数据素养、跨部门的数据协作以及数据伦理的考量。我们将通过案例分析，展示那些成功实现数据转型的企业是如何从根本上改变其组织结构和工作流程的。 从“数据量”到“数据价值”的跃迁： 重点阐述如何识别和定义真正有价值的数据问题。很多时候，我们陷入了对数据本身的研究，而忽略了它要解决的商业痛点。本书将引导读者学会提出“正确的问题”，而非仅仅“分析数据”。我们将介绍一些结构化的方法，例如“商业画布”与数据分析的结合，帮助企业明确数据分析的目标和预期产出。 预测性思维与前瞻性洞察： 介绍如何从描述性分析（发生了什么）和诊断性分析（为什么发生）的基础上，逐步迈向预测性分析（未来可能发生什么）和规范性分析（应该怎么做）。我们将探讨不同行业在运用预测性思维方面的经典案例，以及如何通过数据构建对未来趋势的预判能力。 第二部分：精益数据采集与清洗的艺术 高质量的数据是所有分析的基石。本部分将聚焦于如何高效、精准地获取和准备数据，避免“垃圾进，垃圾出”的困境。 智能化数据源识别与接入： 介绍如何根据商业目标，快速定位和接入最相关的数据源，包括内部数据库、第三方API、社交媒体数据、公开数据集等。我们将讨论数据接入的自动化和标准化技术，以及如何避免数据孤岛的形成。 自动化数据清洗与预处理流程： 深入讲解一系列高效的数据清洗技术，重点在于自动化和可复用性。包括异常值检测与处理、缺失值填充策略、重复数据识别与合并、数据类型转换等。我们将介绍一些实用的脚本和工具，展示如何构建一个半自动化的数据清洗流水线，大幅缩短数据准备时间。 数据质量监控与持续改进： 强调数据质量不是一次性的任务，而是持续的监控和维护过程。本书将介绍建立数据质量指标体系（Data Quality Metrics）的方法，以及如何利用自动化工具实时监测数据质量，并根据反馈进行迭代优化。 第三部分：敏捷数据分析与可视化呈现 当数据准备就绪，如何快速、有效地进行分析并清晰地传达结果是关键。本部分将聚焦于敏捷分析方法和富有洞察力的可视化技术。 探索性数据分析（EDA）的实用技巧： 介绍如何通过快速、迭代的探索性数据分析，迅速理解数据的分布、关系和潜在模式。我们将分享一些非常规但高效的EDA技巧，帮助分析师在最短时间内发现数据中的亮点和疑点。 业务驱动的分析模型选择： 并非所有分析都需要复杂的机器学习模型。本书将引导读者根据具体的业务问题，选择最合适、最简洁的分析模型。从基本的统计方法（如相关性分析、假设检验），到常用的回归、分类算法，再到时间序列分析，我们将讲解如何在实践中灵活运用它们，并侧重于模型的解释性和易于理解性。 数据故事的构建与传播： 强调数据分析的最终目的是为了沟通和决策。本书将教授如何将枯燥的数据转化为引人入胜的数据故事。重点在于叙事结构、关键指标的提炼、以及如何利用图表和可视化元素，清晰、有力地传达分析结果和洞察。 高效的数据可视化工具与最佳实践： 介绍当前主流数据可视化工具的优势与局限，并重点分享如何设计出信息层级清晰、视觉效果突出、能够直接引导观众得出结论的可视化图表。我们将深入探讨不同图表类型的适用场景，以及如何避免常见的可视化误区。 第四部分：将洞察转化为行动：商业智能与决策落地 分析的价值在于驱动行动。本部分将探讨如何将数据洞察转化为具体的商业智能，并成功应用于实际业务决策。 构建可执行的商业智能仪表盘（Dashboard）： 讲解如何设计和构建面向不同业务角色的仪表盘。强调仪表盘应具备的要素：关键性能指标（KPIs）的清晰展示、趋势变化的可视化、钻取（Drill-down）和筛选（Filtering）功能，以及高度的交互性和个性化。 A/B测试与实验设计： 介绍如何利用A/B测试等实验方法，科学地验证数据洞察的有效性，并将优化方案落地。我们将详细讲解实验设计的原则、样本量计算、结果解读，以及如何在不同业务场景中应用实验方法。 数据驱动的决策支持系统（DSS）与产品优化： 探讨如何将数据分析结果融入日常决策流程，构建数据驱动的决策支持系统。通过案例分析，展示如何利用数据反馈持续优化产品、服务和运营策略，实现业务的精益增长。 建立持续的数据驱动反馈循环： 强调数据分析并非一次性项目，而是一个持续迭代、自我优化的过程。本书将引导读者建立起从数据收集、分析、洞察、行动到效果评估的完整反馈闭环，确保企业能够长期保持在数据驱动的优势地位。 本书特色 强调“精益”与“实战”： 拒绝空泛的理论，聚焦于如何在有限的资源和时间内，产出最有价值的数据洞察。 以业务问题为导向： 始终将数据分析与具体的商业目标紧密结合，确保分析结果具有实际应用价值。 易于理解的语言与丰富的案例： 采用清晰明了的语言，辅以大量跨行业、跨场景的真实案例，帮助读者更好地理解和掌握相关知识。 技术与思维的融合： 不仅传授数据分析的技术方法，更注重培养读者的数据驱动思维和解决问题的能力。 可操作的工具与技巧： 提供一系列可以直接应用于工作中的工具、模板和技巧，帮助读者快速上手。 《洞察之眼：精益数据分析与商业智能实战》将帮助您解锁数据的真正潜力，将数据转化为您的商业竞争优势，在日益复杂和数据化的商业世界中，做出更明智、更精准的决策。这是一本指导您如何“看得更清、想得更远、做得更好”的实战指南。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在企业一线工作的管理者，我一直深感数据在企业决策中的重要性，但苦于缺乏系统性的理论指导和实践方法。《XH 数据挖掘与管理实践》这本书的出现，无疑为我解决了一个大难题。书中对数据挖掘在商业智能、市场营销、风险控制等领域的应用进行了深入的探讨，并提供了一套行之有效的数据管理实践方案。我尤其赞赏书中关于“数据驱动决策”的理念，它强调了如何将数据分析结果转化为实际的商业洞察，并指导管理者如何根据数据做出更明智的决策。书中提供的案例也都非常贴近实际业务，让我能够迅速理解并借鉴到自己的工作中。读完这本书，我感觉自己对数据的认识提升到了一个新的高度，也对如何更好地利用数据来提升企业竞争力有了更清晰的思路。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最直接的感受就是“清晰”和“易懂”。我一直以为数据挖掘是一门非常高深的学科，需要很强的数学和计算机背景才能掌握。但《XH 数据挖掘与管理实践》却以一种非常平易近人的方式，将复杂的数据挖掘概念和技术进行了拆解和阐释。我喜欢书中对于数据预处理、特征工程等关键步骤的详细讲解，这部分内容对于任何想要进行数据挖掘的人来说都是至关重要的。而且，书中的图文并茂，配合大量的示例代码，让我在阅读的同时能够动手实践，加深理解。虽然我还没有完全读完，但已经能够感受到这本书对于我理解和应用数据挖掘技术将起到巨大的帮助。它让我不再畏惧数据，而是开始享受从数据中发现价值的过程。

评分☆☆☆☆☆

在翻阅《XH 数据挖掘与管理实践》之前，我对数据管理领域了解甚少，总觉得它是一个庞大而复杂的系统，充满了各种技术难题。然而，这本书却以一种极其清晰、条理分明的方式，带领我一步步走进数据管理的世界。作者并没有一开始就抛出深奥的概念，而是从最基础的数据采集、清洗、存储讲起，循序渐进地深入到数据分析、挖掘和应用。我尤其欣赏书中关于数据治理的部分，它详细阐述了如何建立一套完善的数据治理框架，包括数据标准、数据质量、数据安全等各个方面。这对于我这样刚接触数据管理的新手来说，简直是雪中送炭。我之前一直对数据安全感到担忧，但读完这本书后，我才明白数据安全并非遥不可及，而是可以通过一系列规范化的流程和技术手段来保障的。此外，书中还介绍了许多优秀的数据管理工具和平台，为我今后的实践提供了宝贵的参考。这本书的优点在于，它既有理论的高度，又有实践的深度，让我对数据管理有了全面而深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对人工智能充满好奇的业余爱好者，一直想深入了解数据挖掘的奥秘。偶然间发现了《XH 数据挖掘与管理实践》这本书，简直是我的幸运。这本书的内容非常丰富，涵盖了数据挖掘的各个方面，从基础的算法介绍到高级的应用场景，都讲解得非常到位。我特别喜欢书中关于机器学习模型的章节，作者不仅详细介绍了各种经典模型，还通过生动的例子解释了它们的原理和适用范围。让我印象深刻的是，书中的讲解并不枯燥，而是充满了趣味性，让我在学习过程中感受到了探索未知的乐趣。而且，这本书也强调了数据挖掘在实际中的应用，让我看到了数据挖掘的巨大潜力和价值。读完这本书，我感觉自己离成为一名合格的数据科学家又近了一步，也对人工智能的未来充满了更多的期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直让我眼前一亮，完全颠覆了我对数据挖掘的刻板印象。我一直以为这类书会充斥着晦涩难懂的算法和枯燥的公式，但《XH 数据挖掘与管理实践》却以一种非常生动、实用的方式，将数据挖掘的理论与实际应用完美结合。作者在讲解过程中，并没有一味地堆砌专业术语，而是通过大量的案例分析，深入浅出地展示了数据挖掘在不同行业、不同场景下的应用效果。我特别喜欢书中关于客户行为分析的章节，它不仅教会了我如何从海量数据中提取有价值的信息，更让我明白了如何利用这些信息来优化营销策略、提升用户体验。读完之后，我感觉自己仿佛拥有了一双“透视”数据的慧眼，能够敏锐地捕捉到数据背后隐藏的规律和趋势。而且，书中的管理实践部分也给了我很大的启发，让我开始思考如何构建更有效的数据管理体系，如何确保数据的质量和安全。总而言之，这本书不仅是学习数据挖掘的宝典，更是提升数据思维和管理能力的绝佳指南。