大数据分析：数据挖掘必备算法示例详解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张重生 著

图书标签:

• 大数据
• 数据挖掘
• 机器学习
• 算法
• Python
• 数据分析
• 统计学习
• 案例
• 实战
• 商业分析

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111555469

版次：1

商品编码：12097864

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16k

出版时间：2016-12-01

用纸：胶版纸

内容简介

本书详细介绍了大数据分析，尤其是数据分类相关算法的原理及实现细节，并给出了每个算法的编程实例。全书共计21章，内容包括十大数据分类算法、十大从二元分类到多类分类的算法、九大属性选择算法、五大数据选择算法，若干集成学习方法和不均衡数据分类算法，以及大数据分析的平台与技术。

本书可作为高等学校计算机科学与技术、数据科学与大数据技术、统计学、软件工程、地理信息系统等专业的研究生和高年级本科生的教材，也可作为科研人员、工程师和大数据爱好者的参考书。

作者简介

张重生，男，博士，教授，硕士生导师，河南大学大数据团队带头人。研究领域为大数据分析、深度学习、数据挖掘、数据库、实时数据分析。博士毕业于 INRIA,France(法国国家信息与自动化研究所)。2010年08月至2011年3月，在美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)计算机系，师从Carlo Zaniolo教授进行流数据挖掘方面的研究。 十多年来，一直从事数据库、数据挖掘、大数据分析相关的研究，发表SCI/EI论文20篇，含Information Sciences、Neurocomputing、IEEE ICDM、PAKDD、SSDBM等国际期刊和会议论文。作为项目负责人主持 4项科研项目，出版学术专著3部，获得3项国家发明专利，指导硕士研究生12名。

目录

第1章数据分析绪论
1.1理解数据中字段的类型是数据分析的重要前提
1.2进行数据分析时数据的表示形式
1.3数据分类——数据类别的自动识别
1.4数据分类问题与回归问题的区别与联系
1.5数据分析算法简介
1.6交叉验证
1.7一个最简单的分类器-K近邻分类器
1.8后续章节组织
第2章SVM算法
2.1算法原理
2.2工具包简介
2.3实例详解
第3章决策树算法
3.1信息熵值
3.2决策树的构建目标
3.3 ID3决策树算法
3.4 C4��5决策树算法
3.5 CART决策树算法
3.6 ID3、C4��5、CART算法的终止条件
3.7C4��5算法的参数介绍
3.8实例详解
第4章随机森林算法
4.1算法原理
4.2工具包介绍
4.3实例详解
第5章梯度提升决策树算法
5.1算法原理
5.2工具包介绍
5.3实例详解
第6章AdaBoost算法
6.1算法原理
6.2工具包介绍
6.3实例详解
第7章朴素贝叶斯分类器
7.1朴素贝叶斯分类的问题定义
7.2朴素贝叶斯算法原理
7.3一种常见的朴素贝叶斯模型的错误计算方法
7.4朴素贝叶斯算法对连续型属性的处理
第8章极限学习机器算法
8.1算法原理
8.2算法参数介绍
8.3实例详解
第9章逻辑回归算法
9.1 Logistic Regression算法流程
9.2 Logistic Regression算法原理推导
第10章稀疏表示分类算法
10.1算法原理
10.2 SRC工具包及算法参数介绍
10.3 SRC算法实例详解
第11章不同数据分类算法性能的大规模实验对比分析
11.1为什么要比较不同数据分类算法的性能？
11.2不同数据分类算法性能比较的相关工作
11.3最新数据分类算法性能的大规模实验对比分析结果
11.4结论
第12章从二分类到多分类——OVA
12.1 OVA 聚合规则的核心思想
12.2 MAX聚合规则
12.3 DOO聚合规则
12.4调用示例
第13章从二分类到多分类——OVO
13.1 OVO 聚合规则的核心思想
13.2 WV聚合规则
13.3 VOTE聚合规则
13.4 PC聚合规则
13.5 PE聚合规则
13.6 LVPC聚合规则
13.7调用示例
第14章从二分类到多分类——ECOC
14.1 ECOC的核心思想
14.2 ECOC 编码
14.3 ECOC 译码
14.4 ECOC多类分类调用示例
第15章三种从二分类到多分类聚合策略的实验对比分析
15.1 OVA策略的实验结果
15.2 OVO策略的实验结果
15.3 ECOC策略的实验结果
第16章多个分类算法的集成方法研究
16.1差异性（Diversity）的原理与技术
16.2集成学习方法
16.3本章小结
第17章属性选择算法
17.1 fspackage和LibSVM的使用
17.2信息增益算法
17.3卡方分布算法
17.4基于Fisher Score的属性选择算法
17.5基于基厄系数的属性选择算法
17.6基于T检验的属性选择算法
第18章高级属性选择算法
18.1线性前向选择算法
18.2顺序前向选择算法
18.3基于稀疏多项式逻辑回归的属性选择算法
18.4 Our——多个属性选择算法的集成策略
18.5属性选择算法的大规模实验对比分析
第19章数据选择算法
19.1衡量不均衡数据分类质量的常用方法
19.2 RUS算法
19.3 CNN算法
19.4 SMOTE算法
19.5 ADASYN算法
19.6 OSS算法
19.7本章小结
第20章不均衡数据分类算法及大规模实验分析
20.1 C4.5 CS算法
20.2使用Random Forests和GBDT进行不均衡数据分类
20.3BalanceCascade不均衡数据分类算法
20.4其他不均衡数据分类算法及不均衡分类器的集成算法
20.5结合属性选择和数据选择的不均衡数据分类实验
第21章大数据分析
21.1 Spark平台简介
21.2基于Ambari的Spark及Spark集群的安装与配置
21.3 Ambari集群扩展
21.4基于Spark平台的分布式编程示例
21.5 MLlib——Spark平台上的机器学习库

前言/序言

　　大数据分析，尤其是数据分类与预测是数据挖掘中最重要的分支领域，也是企业需要最多且应用最广泛的技术。本书专注于大数据分析和数据分类技术。本书的目标有三：
　　一是成为我国“最接地气的”、最实用的、最完整、最专业的数据分析专著，成为数据挖掘爱好者、研究生、科研人员、工程师在解决数据分类和大数据分析相关问题时的首选之作。
　　二是成为理论与实践并重的专业书籍。本书的特点是采用示例驱动的方式讲解原理和相关实验。在讲解算法原理时，本书通过举例子的方式，详解算法的每个步骤及对应示例的结果，使得一些晦涩的公式和原理变得直接、具体、易理解。笔者翻阅了很多数据挖掘和机器学习专著，鲜有书籍能做到在原理部分示例驱动。而且，本书十分注重对于算法的应用的实战能力的培养，在讲解算法原理之后，给出具体例子，引导读者进行相关的实验，获得实践能力、解决实际问题的能力。
　　三是成为传播大数据分析和数据分类技术的重要媒介、培养大数据人才的首选教材。最近几年，国内外的大数据人才供不应求，其薪资通常是普通IT从业人员的两倍以上。而绝大多数国内高校在培养大数据人才时，都遇到了各种瓶颈和问题。究其原因，合适中文教材的匮乏是极为重要的一个原因。因为，大数据人才不能只是泛泛地了解数据挖掘的相关原理介绍，他们更应该深入理解算法的原理且掌握解决实际数据挖掘问题的动手能力和实战经验。而现有的教材大多是泛泛教授数据挖掘相关原理的书籍。
　　本书采用平民化、“接地气”的原理讲解方式，及原理与应用实践并重的思路。普通读者（本科及以上学历的读者，甚至是大三以上的学生）很容易理解、掌握本书介绍的相关算法的原理，并切实掌握相关的应用开发技能和解决实际问题的能力。这对于大数据分析、数据分类技术在我国的广泛传播，对于大数据分析人才的大规模培养，具有重要意义。
　　全书共21章，可以分为六个部分：第一部分包括第1~11章，此部分将讲述12个主流的数据分类算法；第二部分包括12~15章，此部分讲述从二分类（只能对两类数据进行分类）到多分类的三种主流技术及其实验对比分析；第三部分包括第16章，主要讲述若干集成学习相关的算法；第四部分包括第17~18章，主要讲述属性选择相关的原理和算法；第五部分包括第19~20章，主要讲述数据选择和不均衡数据分类相关的原理和技术；第六部分包括第21章，主要讲述大数据分析相关的平台与开发技术。
　　研究生毕璟君、刘畅畅、张愿承担了本书相关实验部分的程序实现与撰写的工作。
　　针对数据挖掘领域的初学者，建议选择第1~7章、第12章、第16~17章、第19章、第21章作为主要学习内容。如果读者是数据挖掘方向的专家、工程师、研究生、科研人员，则建议通读全书。在遇到具体问题时，请仔细阅读、理解相关章节，必要时，可以去查阅参考文献中列出的原始英文论文，进行深入的推敲和探究。
　　由于笔者水平有限，书中错谬之处在所难免，如蒙读者赐教，本人将感激之至。
　　张重生2016年10月于河南大学

《精益生产：制造业效率革命的驱动力》 本书并非一本关于数据分析的书籍。它深入探讨的是一种源自日本丰田汽车公司的先进制造管理体系——精益生产（Lean Manufacturing）。精益生产的核心理念在于通过系统性的方法，最大限度地消除生产过程中的一切浪费（Muda），从而实现卓越的运营效率、产品质量和客户满意度。 核心理念与方法论： 精益生产并非简单的工具集合，而是一种思维方式和企业文化。本书将从以下几个维度详细阐述其精髓： 价值流（Value Stream）： 这是精益生产的基石。本书将指导读者如何识别并绘制出产品或服务从原材料到最终交付给客户的全过程价值流。通过分析价值流，我们可以清晰地看到哪些环节创造了价值，哪些环节则产生了非增值活动（浪费）。识别并消除这些浪费是精益生产的首要任务。 消除浪费（Muda）： 精益生产将浪费细分为七种（或八种）基本类型： 等待（Waiting）： 生产过程中因工序中断、设备故障、信息不畅等造成的停滞时间。 搬运（Transportation）： 物料、成品或信息的无效移动。 加工（Processing）： 超过必要的、不增值的加工环节。 库存（Inventory）： 超过正常生产和销售所需的原材料、在制品和产成品。 动作（Motion）： 人员在工作过程中不必要的、无效的肢体动作。 过量生产（Overproduction）： 生产比当前需求更多的产品，这是所有浪费之首。 缺陷（Defects）： 生产过程中产生的次品、返工或报废。 未被利用的人才（Unused Talent）： 未能充分发挥员工的技能、创造力和智慧。 本书将通过丰富的案例，剖析每一种浪费的表现形式，并提供实用的消除策略。 拉动式生产（Pull System）： 与传统的“推式”生产（根据预测进行生产）不同，精益生产采用“拉动式”生产，即后工序根据实际需求向前工序发出信号，按需拉动生产。本书将重点介绍看板（Kanban）系统，作为实现拉动式生产的关键工具，阐述其工作原理、设计要素以及如何有效管理库存和生产节拍。 持续改进（Kaizen）： 精益生产并非一蹴而就，而是一个不断追求完美的旅程。“Kaizen”意为“持续改进”，强调全员参与，通过小步、渐进的改进来不断优化流程、提升效率。本书将介绍Kaizen的哲学、实施方法，如PDCA循环（Plan-Do-Check-Act），以及如何建立鼓励持续改进的企业文化。 标准化工作（Standardized Work）： 建立标准化的操作流程是确保质量稳定、减少变异、提高效率的基础。本书将讲解如何设计和实施标准化工作，确保每位操作员都按照最佳实践执行任务，并为后续的改进提供坚实基础。 准时化生产（Just-In-Time, JIT）： JIT是精益生产的核心目标之一，旨在以最少的库存，在最需要的时间，生产最需要的产品。本书将详细探讨实现JIT所面临的挑战，以及如何通过流程优化、供应商协同和生产均衡化来逐步达成。 全员生产性维护（Total Productive Maintenance, TPM）： TPM旨在提高设备整体效率，预防故障，通过全员参与（包括操作员）来负责设备的日常维护和保养。本书将介绍TPM的十二个步骤，以及其在提高设备可用性、降低维护成本方面的显著作用。 防错（Poka-Yoke）： “Poka-Yoke”是一种防止人为错误发生的装置或方法。本书将介绍各种类型的防错技术，从简单的物理限制到复杂的传感器检测，旨在通过设计来消除产生缺陷的可能性，从而显著提升产品质量。 本书的价值与应用： 《精益生产：制造业效率革命的驱动力》并非仅限于理论阐述，而是将理论与实践紧密结合。书中包含了大量的真实世界案例，涵盖了汽车制造、电子产品、食品加工、服务业等多个行业，展示了精益生产在不同场景下的成功应用。 本书的目标读者包括： 制造企业管理者： 为企业转型升级、提升核心竞争力提供战略指导。 生产线主管与工程师： 提供改进生产流程、解决现场问题的实用工具和方法。 质量管理人员： 帮助建立更 robust 的质量控制体系，从源头减少缺陷。 供应链与物流专业人士： 优化库存管理，实现更高效的物料流动。 任何寻求提升运营效率、降低成本、提高客户满意度的组织和个人。 通过阅读本书，读者将能够深入理解精益生产的内在逻辑，掌握一套行之有效的系统性方法，并将其应用于实际工作中，最终驱动企业实现生产效率的飞跃和可持续的卓越运营。这本书将带领您踏上一段革新之旅，解锁制造业的无限潜能。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，在这个数据泛滥的时代，只有掌握了真正的数据分析技能，才能不被淹没，甚至脱颖而出。 《大数据分析：数据挖掘必备算法示例详解》这个书名，就像是一盏明灯，指引了我学习的方向。我期望这本书能够提供我最需要的——深入且实用的数据挖掘算法讲解。 我脑海中预想的书籍内容，会是以解决实际问题为导向的。比如，在讲解分类算法时，我希望作者能够从一个具体的业务场景出发，比如用户流失预测。然后，详细讲解几种主流的分类算法，如逻辑回归、支持向量机（SVM）和随机森林。不仅要讲解算法的原理，更要深入到算法的细节，比如SVM中的核函数如何选择，随机森林如何通过bagging和feature randomness来提高泛化能力。我尤其看重“示例详解”这个部分，意味着书中会提供完整的代码实现，最好是使用Python和Scikit-learn库。我希望能够跟着书中的代码，一步步地完成从数据准备、特征工程，到模型训练、评估和优化的整个过程。 我也同样期待在书中能够学习到聚类算法，比如K-Means，了解它如何将数据点划分到不同的簇，以及如何评估聚类结果的质量。同时，我希望能够接触到一些更高级的主题，比如集成学习方法，它们如何通过结合多个模型来获得更好的性能，以及如何进行模型选择和参数调优。这本书对我而言，不仅仅是一本技术书籍，它更像是我的“数据分析启蒙导师”，能够帮助我建立起坚实的数据挖掘基础，并赋予我解决实际问题的能力，让我能够自信地迎接大数据时代的挑战。

评分☆☆☆☆☆

在这个信息爆炸的时代，数据已经成为一种宝贵的资源，而挖掘这些数据背后的价值，正是大数据分析的魅力所在。 《大数据分析：数据挖掘必备算法示例详解》这本书名，让我眼前一亮，仿佛找到了我一直在寻找的“宝藏地图”。我期待这本书能够成为我深入理解数据挖掘领域的“敲门砖”。 我希望书中不仅仅是罗列算法的名称和公式，而是能够以一种循序渐进、深入浅出的方式，将复杂的算法原理剥茧抽丝般地展现在我面前。例如，在讲解分类算法时，我希望作者能够详细介绍逻辑回归、朴素贝叶斯、K近邻（KNN）等经典算法，不仅仅是讲解它们的数学原理，更重要的是展示它们在实际应用中的场景，比如如何用于用户信用评分，或者如何区分新闻文章的类别。我希望书中能有大量的图示和代码示例，能够让我直观地理解算法的工作流程，并能够通过实际操作来加深印象。 我同样期待在书中能够学习到聚类算法，比如K-Means，它如何通过迭代的方式将数据点划分到不同的簇，以及如何评估聚类结果的好坏。我还希望能够接触到降维技术，例如主成分分析（PCA），它如何在高维数据中找到最重要的特征，从而降低数据的复杂度。 “示例详解”这四个字，更是让我充满了期待。它意味着这本书将提供大量的实际案例，让我能够将学到的理论知识应用到真实的数据集上，解决实际的问题。我希望这些案例能够覆盖不同的行业和领域，例如在金融领域进行风险预测，在零售领域进行客户细分，或者在医疗领域进行疾病诊断。通过这些鲜活的例子，我希望能真正掌握数据挖掘的核心技能，并将它们转化为解决实际问题的能力，为我的职业发展添砖加瓦。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数据背后隐藏的奥秘充满好奇，而数据挖掘算法正是揭示这些奥秘的关键。 《大数据分析：数据挖掘必备算法示例详解》这个书名，精准地击中了我的学习需求，因为它承诺了“大数据分析”的宏观应用场景，以及“数据挖掘必备算法示例详解”的微观技术深度。我迫切希望这本书能够成为我系统学习数据挖掘的“百科全书”。 我设想这本书的内容，会是理论与实践的完美结合。在理论层面，我希望能够深入理解各种经典算法的原理，例如分类中的决策树，它如何通过递归分割数据来构建模型，以及在剪枝过程中如何权衡模型的复杂度和泛化能力。我还希望能够学习支持向量机（SVM），不仅仅是了解其分类边界，更重要的是理解核函数的强大之处，以及如何处理非线性可分的数据。在聚类算法方面，我期待能够掌握K-Means的迭代优化过程，以及DBSCAN如何基于密度找到任意形状的簇。 在实践层面，我最看重的是“示例详解”的部分。我希望书中能够提供大量真实或高度仿真的数据集，并辅以详细的代码实现，最好是使用Python和Scikit-learn等主流工具。我希望能够跟着书中的示例，从数据预处理、特征工程，到模型选择、训练、评估，一步步完成一次完整的数据挖掘项目。例如，我希望学习如何利用关联规则挖掘来分析用户的购买行为，找出“经常一起购买的商品”，从而优化商品推荐策略；或者如何利用时间序列分析来预测股票价格的走势。这本书对我来说，不仅仅是一本技术教材，更是一次赋能之旅，它将帮助我掌握从数据中提炼洞察、驱动决策的核心能力，让我能够在这个数据驱动的时代里，拥有更强的竞争力。

评分☆☆☆☆☆

我一直对大数据这个领域充满好奇，尤其是那些隐藏在海量数据背后的规律和洞察。当我看到《大数据分析：数据挖掘必备算法示例详解》这本书时，内心涌起一股强烈的学习冲动。我预想这本书会像一位经验丰富的向导，带领我穿越迷宫般的数据世界，揭示那些隐藏在表面之下的宝藏。我期望书中不仅仅是枯燥的理论堆砌，而是能够通过鲜活的案例和详实的算法讲解，让我深刻理解数据挖掘的核心思想。比如，在分类算法的部分，我希望作者能够像讲故事一样，从实际应用场景出发，比如用户流失预测，详细讲解决策树、支持向量机、贝叶斯分类器等算法的原理，并辅以清晰的代码示例，让我能够亲手实践，真正掌握如何利用这些算法来解决实际问题。当然，不仅仅是分类，聚类、关联规则挖掘、回归分析等核心的数据挖掘技术，我也希望能在书中找到深入浅出的讲解。例如，在聚类算法部分，我希望作者能讲解K-Means、DBSCAN等算法，并展示如何在电商领域应用聚类分析来发现不同的用户群体，从而进行更精准的营销。我更看重的是书中的“示例详解”这部分，它意味着这本书不会流于表面，而是会深入到算法的每一个细节，通过具体的代码和数据，让理论变得触手可及。想象一下，当我遇到一个实际的数据分析问题时，能够翻开这本书，找到对应的算法讲解，然后一步步跟着书中的例子进行操作，最终得出有价值的结论，那将是一种多么令人兴奋的体验！这本书对我来说，不仅仅是一本技术书籍，更是一种开启数据智慧的钥匙，让我能够更好地理解和驾驭这个日新月异的大数据时代。我期待它能够帮助我从一个对大数据感到迷茫的初学者，成长为一个能够独立进行数据分析的实践者，为我的职业发展提供坚实的基础和强大的助力。

评分☆☆☆☆☆

我一直对从海量数据中挖掘价值的技术抱有浓厚的兴趣，而数据挖掘算法正是实现这一目标的基石。《大数据分析：数据挖掘必备算法示例详解》这个书名，以其直击核心的表述，立刻吸引了我的注意，我期望它能成为我理解和掌握数据挖掘技术的“得力助手”。 我希望书中能够深入讲解那些在实际大数据分析中不可或缺的核心算法，并且用清晰易懂的方式呈现。例如，在讲解关联规则挖掘时，我期待能够不仅仅是了解Apriori算法的基本流程，更能深入理解其背后的数学原理，例如如何计算支持度、置信度和提升度，以及这些指标在指导商业决策中的重要性。我希望作者能通过一个实际的零售业案例，例如分析用户的购物篮数据，来展示如何挖掘出“购买了A商品的用户也很有可能购买B商品”这样的关联规则，并解释这些规则如何被用于优化商品陈列、制定促销策略等。 同样，对于分类和回归算法，我期望书中能够提供详尽的讲解，例如决策树，我希望了解其信息增益或基尼指数是如何用于选择最优分裂点的，以及如何通过剪枝技术来防止过拟合。对于回归，我希望能够深入理解线性回归的数学推导，并了解如何通过岭回归或Lasso回归等方法来处理多重共线性或进行特征选择。 让我尤其期待的是“示例详解”部分，它承诺了将理论知识转化为实践技能。我希望书中能提供大量的代码示例，最好是使用Python和Scikit-learn等主流机器学习库。我希望能够跟着书中的代码，从数据加载、预处理，到模型构建、训练、评估，一步步地完成一次完整的数据挖掘任务。这本书对我来说，不仅仅是一本技术书，更是一本“实操指南”，它将帮助我真正掌握数据挖掘的核心技术，并能够将其应用于实际的商业问题中，从中提炼出有价值的洞察。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，大数据分析的本质在于从海量数据中提取有价值的信息，而数据挖掘算法正是实现这一目标的核心工具。 《大数据分析：数据挖掘必备算法示例详解》这个书名，恰好满足了我对技术深度和应用广度的双重需求。 我对这本书的期待，是它能够成为我学习数据挖掘的“实战教练”。我希望书中不仅仅是枯燥的理论介绍，而是能够通过生动形象的案例，将抽象的算法概念具象化。例如，在讲解关联规则挖掘时，我希望作者能以超市购物篮分析为例，详细解释“项集”、“支持度”、“置信度”和“提升度”这些概念，并展示如何一步步找出“啤酒与尿布”这样的经典关联规则，以及这些规则在实际营销中的应用价值。 我同样期望在书中能深入学习分类和回归算法，例如决策树，我希望了解其内部的节点分裂准则，如ID3的ID Gain和CART的Gini指数，以及如何进行剪枝以防止过拟合。对于回归，我希望能够理解线性回归的数学推导，以及如何通过多元线性回归来预测更复杂的情况。 让我尤其期待的是“示例详解”这部分。我希望书中能提供详尽的代码示例，最好是基于Python语言和Scikit-learn等常用库。我希望能够跟着书中的代码，从数据加载、清洗、预处理，到模型训练、参数调优，再到结果评估和可视化，完成一次完整的数据挖掘流程。例如，我希望学习如何使用朴素贝叶斯算法来构建一个垃圾邮件过滤器，或者如何利用K-Means算法来对客户进行细分，以便进行更精准的营销。这本书对我来说，更像是一本“操作手册”，它能够指导我如何将数据挖掘技术应用到实际的业务场景中，从而创造真实的商业价值。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一直觉得数据分析这玩意儿，理论听起来头头是道，但真正落地执行的时候，总感觉隔了一层纱。尤其是一些复杂的算法，光看公式和概念，脑袋里就一团浆糊。所以，当我看到《大数据分析：数据挖掘必备算法示例详解》这个书名的时候，心里立刻就敲了警钟：这不就是我需要的吗？我特别期待它能在“算法示例详解”这几个字上给我惊喜。我不是那种只想知道“是什么”的人，我更想知道“怎么做”以及“为什么这么做”。例如，在讲到关联规则挖掘的时候，我希望作者不是简单地介绍Apriori算法的几个步骤，而是能详细解释为什么需要先找出频繁项集，为什么需要计算置信度和提升度，以及这些指标背后代表的商业意义。最好还能举个超市购物篮分析的例子，从原始交易数据开始，一步步展示如何生成“啤酒与尿布”这样的经典关联规则，并且教会我如何判断这些规则的有效性和实用性。我希望这本书能在算法的介绍上，像庖丁解牛一样，将复杂的模型分解成易于理解的部分，并且用最直观的方式展示出来。图表、伪代码，甚至是一些可视化的过程演示，都会是极大的加分项。我不仅仅想学习算法的原理，更希望通过书中提供的示例，掌握如何将这些算法应用到实际的数据集上，解决实际的商业问题。比如，在处理用户行为数据的时候，我希望能够学习如何利用时间序列分析预测未来的趋势，或者如何使用异常检测算法找出潜在的欺诈行为。这本书对我来说，更像是一本“实战手册”，它承诺将枯燥的算法知识转化为可操作的技能，让我在面对真实数据时，不再束手无策，而是能够游刃有余地运用各种数据挖掘技术，从中挖掘出有价值的洞察。

评分☆☆☆☆☆

我一直对能够从海量数据中提炼出有价值信息的技术感到着迷，而数据挖掘无疑是其中的核心。 《大数据分析：数据挖掘必备算法示例详解》这个书名，立刻吸引了我的目光，因为它直击了我最关心的两个方面：大数据分析的场景以及数据挖掘的必备算法。我期望这本书能够成为我学习路上的一个重要里程碑。 我设想的书中内容，绝不会是泛泛而谈的理论概述，而是会深入到每一个重要算法的细节之中。例如，在讲解回归分析时，我希望作者能够不仅仅介绍线性回归和逻辑回归，还能深入探讨多项式回归、岭回归、Lasso回归等，并且详细讲解它们各自的适用场景、优缺点以及如何通过正则化等技术来防止过拟合。我特别期待书中能够提供详细的代码示例，最好是使用目前主流的编程语言和库，比如Python的Scikit-learn或者Pandas，能够让我直接运行、修改，并通过实际操作来理解算法的运作机制。更重要的是，我希望书中能够通过真实或者模拟的业务场景，来展示这些算法的应用。比如，如何利用回归模型来预测房屋价格，或者如何使用分类算法来识别垃圾邮件。这些“示例详解”将是我学习过程中最宝贵的财富。 我还希望书中能够涵盖更广泛的数据挖掘技术，比如降维算法（PCA、t-SNE）、集成学习方法（随机森林、梯度提升）、以及一些半监督或无监督学习算法。每一个算法的讲解，都应该包含其背后的数学原理、算法流程、参数调优以及在实际问题中的应用案例。这本书对我而言，不仅仅是一本技术书籍，它更像是一个通往数据分析世界的“导航仪”，能够指引我探索更广阔的数据领域，并赋予我解决实际问题的能力。我希望通过阅读这本书，能够构建起扎实的数据挖掘知识体系，并具备独立解决复杂数据问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

我常常在想，当我们谈论大数据的时候，真正能让数据“说话”的是什么？在我看来，就是那些强大的数据挖掘算法。所以，当我看到《大数据分析：数据挖掘必备算法示例详解》这个书名时，我的眼睛就亮了。《大数据分析》让我看到了它应用的大背景，而“数据挖掘必备算法示例详解”则精准地击中了我的学习痛点。我想要的不只是算法的名称，我想要的是理解它们是如何工作的，并且能够亲手实现。我期望这本书能够从最基础的分类算法开始，比如决策树，详细讲解它如何通过节点划分来建立模型，并展示如何在实际的客户细分场景中应用。我希望作者能深入剖析ID3、C4.5、CART等不同决策树算法的异同，以及剪枝技术如何防止过拟合。接着，我期待它能介绍支持向量机（SVM），不只是讲解核函数的作用，更重要的是能让我理解其背后的几何意义，以及如何在复杂的非线性分类问题中使用它。对于聚类算法，我希望能够详细学习K-Means的迭代过程，以及如何选择合适的K值，同时也能接触到DBSCAN这样基于密度的聚类方法，了解它如何发现任意形状的簇。更让我期待的是“示例详解”的部分，这意味着这本书不是纸上谈兵，而是会通过具体的代码和数据集，一步步地展示如何应用这些算法。比如，利用Python和Scikit-learn库，从数据预处理到模型训练，再到结果评估，全流程地展示如何完成一次数据挖掘任务。我希望书中能有足够多的案例，覆盖不同的应用领域，例如金融风控、市场营销、医疗诊断等，让我能够看到算法的普适性和强大威力。这本书对我来说，不仅仅是学习知识，更是掌握一种解决问题的思维方式，一种让数据产生价值的能力。

评分☆☆☆☆☆

对于任何一个渴望在这个数据驱动的时代站稳脚跟的人来说，理解数据背后的逻辑和规律至关重要。 《大数据分析：数据挖掘必备算法示例详解》这个书名，就如同黑暗中的灯塔，瞬间点亮了我对知识的渴求。 我对这本书的期望，绝不仅仅是停留在算法名词的堆砌上。我希望作者能够以一种“由浅入深，由表及里”的方式，将那些看似高深莫测的数据挖掘算法，用清晰易懂的语言和生动的案例呈现在我面前。 比如，在讲解关联规则挖掘时，我期待能够不仅仅看到Apriori算法的流程，更能理解“支持度”、“置信度”、“提升度”这些指标的真正含义，以及它们在实际业务中扮演的角色。我希望作者能模拟一个电商平台的购物篮分析场景，从原始的交易数据出发，一步步展示如何找出“购买了A商品的用户也很可能购买B商品”这样的规律，并指导我如何利用这些规律来优化商品陈列或进行交叉销售。 同样，对于分类和回归算法，我期待作者能够深入到算法的内部机制，例如决策树如何进行最优分裂，SVM如何通过核函数实现非线性映射，线性回归如何通过最小二乘法求解。并且，我希望书中能提供详细的代码实现，最好是基于Python和相关的机器学习库，能够让我亲手实践，在代码中感受算法的魅力。 我还希望书中能够涵盖一些进阶的算法，比如集成学习方法（如随机森林、梯度提升树），它们如何通过组合多个弱学习器来构建强大的模型，以及降维技术（如PCA）如何帮助我们处理高维数据。这本书对我来说，不仅仅是一本技术手册，更是一把开启数据价值的金钥匙，它承诺能够让我不再畏惧大数据，而是能够驾驭它，从中挖掘出最具竞争力的洞察。

评分☆☆☆☆☆

书收到了，非常好！学大数据的必备教材！一定要好好看看~~

评分☆☆☆☆☆

张老师不仅人很好，在大数据的研究也很是高深。本书感觉由浅入深，鞭辟入里，使人看后恍然大悟。有时候很多东西入门很容易，但是入门却只是开始，这本书就好像指路明灯，可以解决你很多困惑。5星好评，没的说。

评分☆☆☆☆☆

这本书很差，说是核心源码分析，就是没有由头的贴出大段大段代码，然后就是大段大段的讲怎么配置。作为分析源码的书，竟然连spark的源码结构都不讲。

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和预想还是有差距。

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搞活动买了很多书，想学习一下这方面的知识

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呵呵红红火火

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上次搞活动购了好几本，留着慢慢研究学习，学大数据有帮助吧

评分☆☆☆☆☆

很好的的一次购买，下次再剁手！

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