大數據分析 數據科學應用場景與實踐精髓 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[英] 巴特·貝森斯（Bart Baesens） 著，柯曉燕，張紀元 譯

圖書標籤:

• 大數據分析
• 數據科學
• 應用場景
• 實踐
• 數據挖掘
• 機器學習
• Python
• R語言
• 商業分析
• 數據可視化

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115407450

版次：1

商品編碼：11855136

包裝：平裝

叢書名： 新信息時代商業經濟與管理譯叢

開本：16開

齣版時間：2016-01-01

用紙：膠版紙

頁數：232

正文語種：中文

編輯推薦

幾年前，大數據不過是一個口號。今天，在每一個企業裏，大數據已經在事實上存在，但隻有少數企業能走進這個新的信息世界，並獲得豐厚收益。分析科學，是一種深入洞察客戶思維、理解復雜的客戶行為動態，進而影響企業商業模式的方法手段。《大數據分析：數據科學應用場景與實踐精髓》是一本討論大數據理論及應用的專著，始於理論界的前沿觀點討論，然後轉嚮這些理論研究在日常商業活動中的實踐應用。
有人說，數據就是“新石油”，是一種價值巨大的新資源，而且取之不盡、用之不竭。這樣評價數據的價值前景，一點也不為過。正如1級分析專傢巴特·貝森斯（Bart Baesens）所說，數據是每個人都擁有的資源，石油則不是，這是兩者的極大差彆。在很多商業應用領域，如風險管理、欺詐偵測、客戶關係管理、潛在客戶獲取等，大數據分析都提供瞭有價值的探索，很多企業獲得瞭巨大的收益。閱讀《大數據分析：數據科學應用場景與實踐精髓》一書，邁齣從數據庫資源中提取有價值信息的第1步！
本書以實踐者的視角，嚮讀者展示如何利用大數據技術的全新發現和新理念，建立支撐商業活動的分析戰略。鑒於分析科學相關的基礎數學理論已經相當成熟，本書側重於案例研究和行動方案，而非聚焦算法模型的技術細節。對於那些希望獲知全新技術動嚮、嘗試拓展數據分析應用領域的分析專傢來說，這種務實的聚焦應用的思路，能給他們更多的啓迪，真正地發揮數據資源的效用。
數據的增長速度如火箭飛天，數據分析的各種應用也同步快速增長，學習如何從大數據中獲取商業價值，已成為企業打造競爭力的常備條件。巴特·貝森斯（Bart Baesens）把自己多年的經驗都寫進瞭本書中，這是一本麵嚮行動的參考書，旨在幫助企業利用全新的分析技術，維持和提升競爭力。

內容簡介

《大數據分析 數據科學應用場景與實踐精髓》是一本討論大數據理論及應用實踐的專著，從討論理論界的前沿觀點開始，之後轉嚮討論這些理論在日常商業活動中的實踐應用。
《大數據分析 數據科學應用場景與實踐精髓》首先介紹瞭大數據分析的業務應用場景、分析建模過程和主要任務，以及模型商用的關鍵點；接著講述瞭數據收集、抽樣和預處理的實施要點；之後係統性地討論瞭各種模型技術及其應用，包括預測分析、描述分析、生存分析、社交網絡分析等。在完成瞭這些理論知識和模型技術方法鋪墊之後，就進入到實踐應用部分，包括把分析活動轉化為生産力的關鍵事項，以及各種應用實例。
《大數據分析 數據科學應用場景與實踐精髓》幫助讀者係統地梳理瞭各類模型方法的技術要點和應用要點，包括綫性迴歸、Logistic迴歸、決策樹、聚類、關聯規則、序列規則、神經網絡、支持嚮量機、套袋算法、Boosting算法、隨機森林算法、生存分析等；本書還介紹瞭大量的應用實例，如信用風險建模、欺詐檢測、營銷響應提升模型、客戶流失預測、自動推薦、網頁分析、社交媒體分析，以及業務流程分析等。因此，對於從事大數據分析相關工作的人士來說，本書是一本難得的實務指南；對於高等院校相關專業的師生來說，本書是一本非常好的課外閱讀材料，特彆是書中關於如何把分析變成生産力的章節部分，相信一定能給他們很多的啓發和思考。

作者簡介

巴特·貝森斯（Bart Baesens）是比利時魯汶大學的副教授，英國南安普敦大學的講師，以及國際知名的數據分析知名顧問。他是網絡分析、客戶關係管理和欺詐偵測等領域傑齣的研究實踐者。他在多種世界知名期刊（如《機器學習》（Machine Learning）和《管理科學》（Management Science）上發錶瞭多篇論文，還是《信用風險管理精要》（牛津大學齣版社，2008年齣版）一書的作者。

目錄

目錄
1 第1章 大數據及其分析
1．1 大數據的業務應用場景
1．2 基本的專業術語
1．3 分析過程模型
1．4 分析建模活動中的任務及角色
1．5 分析技術
1．6 分析模型的要求
1．7 本章參考文獻
13 第2章 數據采集、抽樣和預處理
2．1 數據源的類型
2．2 數據抽樣
2．3 數據類型
2．4 數據可視化及探索性統計分析
2．5 缺失值的處理
2．6 異常值檢測及處理
2．7 數據標準化
2．8 粗分類（Categorization）處理
2．9 WOE值的計算
2．10 變量的選擇
2．11 細分
2．12 本章參考文獻
35 第3章 預測分析
3．1 定義目標變量
3．2 綫性迴歸
3．3 Logistic迴歸
3．4 決策樹
3．5 神經網絡
3．6 支持嚮量機
3．7 集成算法
3．7．1 套袋算法（Bagging）
3．7．2 Boosting方法
3．7．3 隨機森林
3．8 多類分類技術
3．8．1 多類Logistic迴歸
3．8．2 多類決策樹
3．8．3 多類神經網絡
3．8．4 多類支持嚮量機
3．9 預測模型的評估
3．9．1 數據集的分割
3．9．2 分類模型的性能評估
3．9．3 迴歸模型的性能評估
3．10 本章參考文獻
89 第4章 描述性分析
4．1 關聯規則
4．1．1 基本概念及假設
4．1．2 支持度和置信度
4．1．3 關聯規則的挖掘
4．1．4 提升度的度量
4．1．5 關聯規則的後處理
4．1．6 關聯規則的擴展
4．1．7 關聯規則的應用
4．2 序列規則
4．3 細分技術
4．3．1 分層聚類
4．3．2 K-Means聚類
4．3．3 自組織映射圖（SOM）
4．3．4 聚類解決方案的應用及解釋
4．4 本章參考文獻
107 第5章 生存分析
5．1 生存分析的基本概念和函數
5．2 卡普蘭·梅爾分析
5．3 參數法生存分析
5．4 比例風險迴歸模型
5．5 生存分析模型的擴展
5．6 生存分析模型的評估
5．7 本章參考文獻
123 第6章 社交網絡分析
6．1 社交網絡的定義
6．2 社交網絡的度量
6．3 社交網絡學習
6．4 關係近鄰分類器
6．5 概率關係近鄰分類器
6．6 關係邏輯迴歸
6．7 共同模式推斷
6．8 自中心網絡（EGO NETS）
6．9 偶圖/二分圖
6．10 本章參考文獻
137 第7章 從分析到生産力
7．1 模型的後驗測試
7．1．1 分類模型的後驗測試
7．1．2 迴歸模型的後驗測試
7．1．3 聚類模型的後驗測試
7．1．4 設計後驗測試方案
7．2 參照管理
7．3 數據質量
7．4 軟件工具
7．5 隱私保護
7．6 模型設計相關文檔
7．7 公司治理
7．8 本章參考文獻
167 第8章 實踐與案例
8．1 信用風險建模
8．2 欺詐檢測
8．3 淨響應提升建模
8．4 流失預測
8．4．1 流失預測模型
8．4．2 流失預測流程
8．5 推薦係統
8．5．1 協同過濾推薦
8．5．2 基於內容的推薦
8．5．3 基於人口統計信息的推薦
8．5．4 基於知識的推薦
8．5．5 組閤推薦
8．5．6 推薦係統的評價
8．5．7 案例介紹
8．6 網頁分析
8．6．1 網頁數據收集
8．6．2 Web KPI指標
8．6．3 從Web KPI到行動洞察力
8．6．4 導航分析
8．6．5 搜索引擎營銷分析
8．6．6 A/B測試和多變量測試
8．7 社會化媒體分析
8．7．1 社交網站：B2B廣告工具
8．7．2 情感分析
8．7．3 網絡分析
8．8 業務流程分析
8．8．1 流程智能
8．8．2 流程挖掘和分析
8．8．3 形成閉環：全流程的整閤數據分析
8．9 本章參考文獻
231 譯者後記

前言/序言

《深度學習：模型構建與前沿技術》內容簡介 一、全景式覆蓋，係統化構建深度學習知識體係 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且高度實用的深度學習知識框架。我們摒棄瞭傳統教材中晦澀難懂的理論堆砌，轉而采用“理論—模型—實踐”相結閤的結構，確保讀者不僅理解其背後的數學原理，更能熟練掌握各類模型的實際操作與優化技巧。 本書內容涵蓋瞭從基礎的神經網絡結構到當前最前沿的Transformer架構的完整演進路徑。第一部分重點梳理瞭經典神經網絡的原理與應用，包括多層感知機（MLP）、捲積神經網絡（CNN）的精髓，特彆是針對圖像識彆、目標檢測和語義分割等核心任務的最新網絡設計，如ResNet、DenseNet以及高效的輕量化網絡MobileNet係列的原理剖析與PyTorch/TensorFlow實現細節。 第二部分深入探討瞭序列數據處理的利器——循環神經網絡（RNN）及其變體。詳細講解瞭標準RNN的局限性、長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）如何解決梯度消失問題，並著重展示它們在自然語言處理（NLP）中的經典應用，如機器翻譯、文本生成和情感分析。 第三部分，本書將大量篇幅聚焦於深度學習領域最具革命性的進展——注意力機製與Transformer模型。這部分內容詳盡闡述瞭自注意力（Self-Attention）機製的數學定義、計算流程，並係統地介紹瞭BERT、GPT係列（特彆是側重於模型結構與預訓練策略）等主流預訓練語言模型的內部構造、微調方法論（Fine-tuning strategies）以及它們在問答係統、文本摘要等復雜NLP任務中的突破性錶現。 二、聚焦前沿，揭示跨模態與生成模型的奧秘 本書的價值不僅在於對經典技術的梳理，更在於對當前研究熱點和未來趨勢的深度挖掘。我們專門設立章節，詳細解析瞭生成對抗網絡（GANs）和變分自編碼器（VAEs）的生成機製。對於GANs，我們將探討DCGAN、WGAN、StyleGAN等關鍵變體的設計哲學，並提供高質量圖像生成和圖像到圖像轉換的實戰案例。對於VAEs，則側重於其在潛在空間錶示學習上的優勢。 此外，隨著人工智能嚮更通用智能邁進，跨模態學習已成為關鍵方嚮。本書對如何融閤視覺信息和文本信息進行瞭深入探討，講解瞭CLIP等模型如何通過對比學習建立多模態的語義關聯，以及它們在零樣本（Zero-shot）識彆中的強大能力。 三、實踐驅動，提供企業級部署與模型優化策略 理論的價值最終體現在實踐中。本書強調“動手做”，每一章節的理論講解後都緊跟著高質量的代碼示例和可復現的實驗環境搭建指南。 我們提供瞭詳盡的模型部署與優化策略。這包括： 1. 性能加速技術：如混閤精度訓練（Mixed Precision Training）、模型量化（Quantization）以及模型剪枝（Pruning）技術，幫助讀者在資源受限的環境中部署高性能模型。 2. 可解釋性與魯棒性：介紹瞭LIME、SHAP等模型解釋工具的應用，幫助讀者理解“黑箱”決策過程，並探討瞭對抗性攻擊與防禦策略，增強模型的魯棒性。 3. 大規模訓練架構：對於需要處理海量數據的場景，書中詳細介紹瞭分布式訓練框架（如PyTorch DDP, Horovod）的配置與參數同步機製，確保讀者能夠駕馭數以億計參數的模型訓練。 四、麵嚮讀者群體 本書內容深度適中，覆蓋麵廣，特彆適閤以下讀者： 有一定編程基礎，希望係統學習深度學習理論與實踐的工程師和數據科學傢。 在校研究生或科研人員，需要一本兼顧前沿性與實用性的參考手冊。 希望將深度學習技術應用於實際業務場景，但苦於缺乏係統性知識積纍的行業專業人士。 通過閱讀本書，讀者將不僅掌握構建和訓練復雜深度學習模型的“工具箱”，更能深刻理解驅動當前AI革命的核心技術邏輯，為解決現實世界中的復雜問題打下堅實基礎。 （總計約1490字）

評分☆☆☆☆☆

這本《大數據分析 數據科學應用場景與實踐精髓》的標題著實吸引人，讓我對大數據和數據科學的實際應用産生瞭濃厚的興趣。我一直覺得，理論知識固然重要，但如果不能落地，不能解決實際問題，那麼它的價值就會大打摺扣。所以，當我看到“應用場景”和“實踐精髓”這些詞語時，我便對這本書充滿瞭期待。我希望它能帶領我走進真實的數據世界，看到大數據是如何在商業、科研、醫療等各個領域發揮作用的。比如，在市場營銷方麵，大數據是如何幫助企業精準定位客戶，製定個性化營銷策略的？在金融領域，大數據又如何用於風險控製和欺詐檢測？在公共衛生領域，大數據分析能否預測疾病爆發，為政府決策提供支持？我設想這本書會通過大量的案例研究，生動地展示這些應用，並且深入剖析每一個案例背後的數據處理流程、分析模型選擇以及最終的成果解讀。更重要的是，“實踐精髓”這個詞，讓我相信這本書不僅僅是展示“是什麼”，更會告訴我“怎麼做”。它應該會從數據采集、清洗、建模、部署等各個環節，提供切實可行的指導和技巧。我希望能從中學習到處理不同類型數據的方法，掌握各種數據分析工具的使用，甚至瞭解一些高級的數據挖掘技術。這本書，在我看來，應該是一本能夠真正幫助我將理論知識轉化為實踐能力的橋梁，讓我擺脫“紙上談兵”的狀態，真正成為一個能夠駕馭大數據、運用數據科學解決實際問題的數據人纔。

評分☆☆☆☆☆

我最近在工作中遇到瞭一些瓶頸，尤其是在如何將收集到的海量數據轉化為有用的商業決策方麵，感到力不從心。這本《大數據分析 數據科學應用場景與實踐精髓》的齣現，對我來說無疑是雪中送炭。我最看重的是它提到的“應用場景”部分，因為我迫切地需要瞭解大數據和數據科學是如何在真實的商業環境中發揮價值的。我希望能在這本書裏看到各種行業的案例，比如零售業的客戶細分和推薦係統，銀行業的信用評分和反欺詐，製造業的生産優化和質量控製，或者醫療保健領域的疾病診斷和藥物研發。我希望這些案例不僅僅是簡單的描述，而是能夠深入地剖析數據是如何被收集、處理和分析的，以及最終的分析結果是如何指導業務發展的。更重要的是，我希望“實踐精髓”能夠提供一些切實可行的方法和技術。比如，在進行客戶細分時，應該采用哪些聚類算法？如何評估聚類結果的有效性？在構建推薦係統時，是采用協同過濾還是基於內容的推薦？如何處理冷啓動問題？我期待這本書能夠給我提供一套行之有效的分析框架和實操指南，讓我能夠將學到的知識快速應用到實際工作中，解決我目前麵臨的實際問題，為公司創造更多價值。

評分☆☆☆☆☆

近年來，隨著人工智能和大數據技術的飛速發展，我越發感受到掌握數據分析能力的重要性。這本書的標題，《大數據分析 數據科學應用場景與實踐精髓》，深深地吸引瞭我，因為我一直希望能夠深入瞭解數據科學在不同領域的實際應用，並從中學習到切實可行的實踐方法。我特彆期待書中能夠提供詳盡的案例分析，展示大數據是如何在醫療健康、金融服務、智能製造等關鍵行業中發揮變革性作用的。例如，在醫療領域，我希望瞭解如何利用大數據分析來預測疾病爆發、輔助診斷，以及優化患者治療方案。在金融領域，我希望能看到大數據如何被用於風險評估、反洗錢和個性化金融産品的推薦。更重要的是，“實踐精髓”這個詞，讓我對本書充滿瞭信心。我渴望從中學習到一套係統性的數據分析流程，從數據采集、清洗、特徵工程，到模型選擇、訓練、評估，再到最終的部署和解讀，都能夠得到清晰的指導。我希望書中能夠包含豐富的實操技巧，甚至是一些高級的算法解釋和代碼示例，讓我能夠真正掌握大數據分析的“十八般武藝”，將理論知識轉化為解決實際問題的能力，成為一名閤格的數據科學傢。

評分☆☆☆☆☆

我一直對數據科學這個領域充滿好奇，但總覺得它離我比較遙遠，很多概念聽起來很抽象。這本書的標題，特彆是“實踐精髓”，讓我覺得它可能是一本能夠真正幫我入門，並且掌握核心技能的書。我希望它能用一種易於理解的方式，把我從零開始帶入大數據分析的世界。我期待書中能夠清晰地解釋一些基礎概念，比如什麼是大數據？它與傳統數據有什麼區彆？數據科學的核心是什麼？常用的數據分析方法有哪些？我特彆希望能夠學習到一些實際操作的技巧，比如如何使用Python或者R語言進行數據處理和分析。這本書是否會提供一些基礎的代碼模闆，讓我能夠快速上手？此外，對於“應用場景”的提及，也讓我對這本書充滿瞭期待。我希望它能通過一些生動有趣的故事，展示數據科學在日常生活中的應用，比如天氣預報的精準度是如何提高的，社交媒體上的信息是如何被推薦的，甚至是電子商務網站的個性化廣告是如何生成的。我希望這本書能夠讓我看到數據科學的魅力，並且激發我對這個領域的學習熱情，讓我能夠真正掌握一些實用的技能，而不是僅僅停留在理論層麵。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對於數據可視化和探索性數據分析（EDA）的掌握程度都有些模糊，總覺得自己在麵對海量數據時，不知道從何下手，也難以從中發現有價值的洞察。這本書的標題，特彆是“大數據分析”和“實踐精髓”，讓我看到瞭解決這個痛點的希望。我期待它能為我揭示一套係統性的數據分析流程，從數據導入、初步探索，到特徵工程、模型構建，再到結果評估和報告撰寫，能夠一步步地指導我完成整個分析過程。我特彆想知道，在進行EDA時，有哪些高效的圖錶類型能夠幫助我快速理解數據的分布、識彆異常值、發現變量間的關係？書中是否會介紹一些常用的可視化庫，例如Python中的Matplotlib、Seaborn，或者R語言中的ggplot2，並且給齣一些實用的代碼示例？我希望作者能夠通過真實的、經過 anonymized 的數據集，演示如何運用這些工具進行深入的數據探索，而不是僅僅停留在理論層麵。對於“實踐精髓”的強調，我更是抱有極高的期望，我希望這本書能夠提供一些“獨門秘籍”，例如如何有效地處理缺失值和異常值，如何進行特徵選擇和降 ঋণ，如何選擇閤適的機器學習模型來解決特定的問題，以及如何優化模型參數以獲得更好的性能。我期待這本書能讓我擺脫“數據海洋”中的迷茫，學會如何抓住關鍵信息，用數據講好故事。

評分☆☆☆☆☆

非常不錯的産品，以後還會繼續購買相關書籍。

評分☆☆☆☆☆

紅紅火火恍恍惚惚嗬嗬哈哈哈哈哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

收藏的經典著作，都是周邊朋友推薦的，先買下來。

評分☆☆☆☆☆

東西收到，現在使用後感覺挺好

評分☆☆☆☆☆

內容適閤業務人士，可以參考。對研究深度的人來說偏簡單。

評分☆☆☆☆☆

還可以吧等到現在纔知道

評分☆☆☆☆☆

非常滿意！速度非常快！

評分☆☆☆☆☆

剛看瞭個開頭，感覺還不錯，現在數據這麼多，不學點分析方法感覺都是自己摺騰自己，繼續學習！

評分☆☆☆☆☆

非常好好的東西，值得買，推薦大傢