大数据与机器学习：实践方法与行业案例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈春宝，阙子扬，钟飞 著

图书标签:

• 大数据
• 机器学习
• 数据分析
• 数据挖掘
• 算法
• Python
• 行业应用
• 案例分析
• 人工智能
• 实践

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111556800

版次：1

商品编码：12124040

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 大数据技术丛书

开本：16开

出版时间：2017-02-01

用纸：胶版纸

页数：297

编辑推荐

适读人群 ：本书内容覆盖大数据生态中的数据分析、应用、数据源与基础平台四个领域，适合数据分析师、业务运营专家、数据工程师与数据架构师等各领域从业人员。分析篇第5至11章，结合案
　　（1）从数据、基础平台、分析方法、行业应用4个维度，义场景化方式讲解数据从获取、预处理、挖掘、建模、结论分析与展现到系统应用的流程，以及机器学习的重要技术
　　（2）三位金融领域的大数据专家近10年行业实战经验总结，包含大量行业解决方案和案例，并公开源代码

内容简介

　　本书从企业实践出发，内容覆盖数据、平台、分析和应用等企业内数据流转的主要环节。布局上，按照数据与平台篇、分析篇和应用篇分别撰写。数据与平台篇（第1~3章），立足找到数据、整合数据、使用数据三个角度，介绍数据在企业内的分布和处理逻辑，以便快速为分析准备素材。分析篇（第4~11章），选取企业实际案例，介绍常用的数据挖掘与机器学习算法，以业务场景为导向展示数据分析过程和技巧。应用篇（第12~15章），选取当前主流的四个应用场景，介绍如何实现数据驱动，让数据“自动”流转于各个环节。

作者简介

　　陈春宝，先后获得了经济学硕士和工业工程博士学位，拥有10年数据分析及应用经验，目前任职于股份制商业银行总行，在数据挖掘、机器学习和业务咨询方面有着独到的见解，他的工作跨大数据、营销、风险、运营等多个领域，擅长诊断各类业务问题，应用商业和数据分析手段获得创新性的解决方案，并帮助业务部门有效的实施。
　　他曾经担任交通银行信用卡中心的数据分析经理，以及美国MSA公司咨询顾问，拥有银行、信用卡、烟草、医药与电信等行业几十个项目的数据挖掘分析与SAS建模经验。基于大数据构建的预测模型，创新了商业模式并为公司带来新的收入来源，参与设计的算法获得人民银行科技发展二等奖。
　　他还长期负责企业内的数据分析人员培训和管理，并先后担任两个大数据专业期刊的责任编辑，近几年经常作为嘉宾活跃在高校与企业的一系列大数据活动中。曾担任上海交通大学工程硕士企业导师，SCI&EI;索引期刊发表论文10余篇。

目录

前言
第一部分　数据与平台篇
第1章　数据与数据平台3
1.1　数据的基本形态4
1.1.1　数据环境与数据形态4
1.1.2　生产数据5
1.1.3　原始数据5
1.1.4　分析数据6
1.2　数据平台7
1.2.1　数据仓库平台9
1.2.2　大数据平台13
1.2.3　MPP数据库22
1.2.4　NoSQL数据库23
1.3　应用系统24
1.4　本章小结25
第2章　数据体系26
2.1　数据闭环27
2.2　数据缓冲区28
2.2.1　系统解耦29
2.2.2　批量导出31
2.2.3　FTP传输40
2.2.4　批量导入42
2.3　ETL49
2.3.1　ETL工具50
2.3.2　ETL作业52
2.4　作业调度56
2.5　监控和预警56
2.5.1　使用监控工具进行监控57
2.5.2　使用BI工具进行监控57
2.6　本章小结57
第3章　实战：打造数据闭环59
3.1　数据缓冲区的基本规则60
3.1.1　文件存储规则61
3.1.2　文件命名规则61
3.1.3　文件清理规则62
3.2　自动加载的流程62
3.2.1　扫描文件63
3.2.2　下载文件64
3.2.3　解压文件65
3.2.4　加载文件65
3.3　自动加载程序的数据库设计66
3.3.1　数据文件信息表67
3.3.2　数据文件状态表68
3.3.3　加载配置信息表69
3.3.4　数据缓冲区信息表70
3.3.5　目标服务器表70
3.4　自动加载程序的多线程实现71
3.4.1　ScanFiles72
3.4.2　DownLoadAndUnZip75
3.4.3　LoadToHive77
3.4.4　LoadToOracle78
3.4.5　自动加载程序的部署架构79
3.4.6　程序的维护和优化80
3.5　本章小结80
第二部分　分　析　篇
第4章　数据预处理83
4.1　数据表的预处理84
4.2　变量的预处理85
4.2.1　缺失值的处理85
4.2.2　极值的处理90
4.3　变量的设计91
4.3.1　暴力衍生91
4.3.2　交叉升维92
4.4　变量筛选95
4.4.1　筛选显著变量95
4.4.2　剔除共线性96
4.5　本章小结100
第5章　聚类，简单易用的客户细分方法101
5.1　从客户细分说起102
5.1.1　为什么要做客户细分102
5.1.2　怎么做客户细分103
5.1.3　聚类分析，无监督的客户细分方法107
5.2　谱系聚类107
5.2.1　基本步骤107
5.2.2　案例：公司客户差异化服务110
5.2.3　谱系聚类方法的题外话115
5.3　K-means算法116
5.3.1　基本步骤116
5.3.2　案例：电商卖家细分117
5.3.3　K-means算法的题外话121
5.4　本章小结121
第6章　关联规则挖掘，发现产品
加载和交叉销售机会122
6.1　销售的真谛：让客户买得更多123
6.1.1　案例：电商的生意经123
6.1.2　案例：富国银行的“商店”经营模式124
6.1.3　案例总结125
6.2　交叉销售126
6.2.1　为什么要做交叉销售126
6.2.2　怎么做交叉销售126
6.3　关联规则挖掘，发现交叉销售机会128
6.3.1　Apriori算法129
6.3.2　Apriori算法的主要指标129
6.3.3　Apriori算法的基本步骤131
6.4　案例：信用卡产品交叉销售131
6.4.1　准备数据132
6.4.2　SAS实现132
6.4.3　结果分析133
6.4.4　序列关联分析136
6.4.5　结果应用137
6.5　本章小结138
第7章　社交网络分析，从“关系
的角度分析问题139
7.1　先看几张美轮美奂的图片140
7.2　社交网络分析方法142
7.2.1　定义142
7.2.2　应用场景142
7.2.3　网络识别算法143
7.3　案例：电商通过订单数据识别供应链144
7.3.1　供应链及供应链金融144
7.3.2　识别核心企业及其上下游关系144
7.3.3　分析结果的业务应用149
7.4　案例：P2P投资风险防范151
7.4.1　案例背景151
7.4.2　防范方法152
7.5　本章小结153
第8章　线性回归，预测客户价值155
8.1　数值预测156
8.2　回归与拟合157
8.2.1　回归就是拟合157
8.2.2　在Excel中添加趋势线预测158
8.3　案例：信用卡客户价值预测159
8.3.1　确定预测目标159
8.3.2　准备建模数据161
8.3.3　模型拟合163
8.3.4　模型评估165
8.4　基于客户价值分层的业务策略167
8.5　本章小结167
第9章　Logistic回归，精准营销的
主要支撑算法169
9.1　大数据时代的精准营销170
9.1.1　精准营销170
9.1.2　基于大数据的精准营销模式171
9.1.3　如何做到精准172
9.2　Logistic回归算法介绍173
9.2.1　算法原理173
9.2.2　关键步骤174
9.3　案例：信用卡消费信贷产品的精准营销176
9.3.1　案例背景176
9.3.2　数据准备176
9.3.3　数据预处理180
9.3.4　建模182
9.3.5　模型评估185
9.4　预测模型的应用与评估189
9.5　本章小结189
第10章　决策树类算法，反欺诈
模型“专家”191
10.1　决策树，重要的分类器191
10.2　决策树的关键思想192
10.2.1　理财客户画像案例背景192
10.2.2　关键思想一：递归划分194
10.2.3　关键思想二：剪枝197
10.3　案例：电商盗卡交易风险识别198
10.3.1　案例背景198
10.3.2　以SAS实现199
10.3.3　以Clementine实现201
10.3.4　以R实现204
10.4　随机森林208
10.5　本章小结209
第11章　数据可视化，是分析更是
设计210
11.1　数据演示之道210
11.1.1　好“色”之图211
11.1.2　版式有形212
11.1.3　数据发声214
11.2　个性化地图215
11.2.1　案例背景：存款增长率指标展示215
11.2.2　获取地理位置的经纬度数据216
11.2.3　定制地图背景和图标217
11.2.4　生成地图220
11.3　文本分析222
11.3.1　案例：电商的客户评价分析222
11.3.2　分词223
11.3.3　词云制作224
11.3.4　情感分析225
11.4　本章小结227
第三部分　应　用　篇
第12章　标签系统231
12.1　认识标签系统231
12.2　标签系统的设计233
12.2.1　标签系统的层次结构233
12.2.2　标签系统的更新规则233
12.2.3　机器学习模型转化为标签235
12.3　标签系统的实现236
12.3.1　标签映射表237
12.3.2　标签系统的前端实现238
12.3.3　标签系统的数据后端实现238
12.3.4　标签系统的在线接口实现242
12.4　本章小结242
第13章　数据自助营销平台244
13.1　数据自助营销平台的价值所在245
13.1.1　自动化营销，提升工作效率245
13.1.2　降低营销成本，提升用户体验247
13.1.3　个性化营销，提升响应率248
13.1.4　统一管理，便于效果追踪249
13.2　数据自助营销平台的实现原则249
13.2.1　数据营销活动的节点249
13.2.2　数据自助营销平台的基础：标签系统251
13.2.3　数据自助营销平台的批量任务252
13.2.4　实时数据营销254
13.3　数据自助营销平台的场景实例254
13.3.1　客户生命周期管理254
13.3.2　用卡激励计划257
13.4　本章小结260
第14章　基于Mahout的个性化推荐系统261
14.1　Mahout的推荐引擎262
14.1.1　Mahout的安装配置262
14.1.2　Mahout的使用方式263
14.1.3　协同过滤算法264
14.1.4　Mahout的推荐引擎265
14.2　规模与效率268
14.2.1　Mahout推荐算法的适用范围268
14.2.2　通过分布式解决规模和效率的问题270
14.3　实现一个推荐系统275
14.3.1　系统框架275
14.3.2　推荐系统的刷新276
14.3.3　部署一个可用的推荐系统276
14.4　本章小结280
第15章　图计算与社会网络281
15.1　社会网络和属性图282
15.2　Spark GraphX与Neo4j283
15.2.1　Scala编程语言284
15.2.2　Cypher查询语言285
15.3　使用Spark GraphX和Neo4j处理社会网络286
15.3.1　背景说明286
15.3.2　数据准备286
15.3.3　Spark GraphX处理原始网络287
15.3.4　Neo4j交互式查询分析291
15.3.5　更多的应用场景295
15.4　本章小结296

前言/序言

　　不畏浮云遮望眼，只缘身在最高层。
　　—王安石《登飞来峰》数据科学家=统计学家+程序员+讲故事的人+艺术家—ShlomoAragmon本书的创作初衷大数据方面的书籍可谓琳琅满目，有的讲解理论，有的介绍方法，有的传播理念。但是，大数据从业人员（如数据工程师、数据分析师、业务分析师、算法设计师等）应该掌握哪些知识与技能，如何应用数据解决现实的业务问题呢？恐怕最能给出答案的还是实际的数据从业者。为此，三位作者基于近10年的数据分析与应用经验，融合各自在商业银行、互联网金融和电商领域的切身体验，寓理论于实战，选取多个详实的案例，站在企业实际应用的角度介绍数据分析应用过程并公布源代码，并最终形成本书。本书对于读者开展数据分析工作能够提供直接帮助，为有志于在大数据领域发展的读者启航。
　　本书特点本书有三大特点。其一，内容全面，覆盖大数据生态中的数据、基础平台、分析方法和应用四个领域，对数据应用从业务需求、数据准备、数据分析、挖掘建模、演示报告、成果应用等全流程进行了详细阐述；其二，以业务场景为主线，精选银行和互联网方面最具代表性的案例，站在数据消费者和分析师的角度，身临其境地介绍了数据如何产生价值，寓理论于实战，让读者能知其所以然；其三，写作手法上遵循大道至简原则，用浅显的语言介绍复杂的数据分析应用过程，归纳数据分析师乃至数据科学家应该修炼的要点，既关注技术细节，又不拖泥带水，能为读者提供直接帮助。
　　本书定位本书既可作为数据分析与商业分析人员的入门指引和案头工具，亦可为统计学、计算机科学、市场营销等专业研究生拓宽视野。
　　源代码下载对书中源代码感兴趣的读者，可与作者联系。

《数据驱动的商业洞察：利用现代分析技术重塑企业价值》 引言：数据浪潮下的企业转型 在这个信息爆炸的时代，数据不再仅仅是企业运营的副产品，而是驱动创新、优化决策、提升竞争力的核心引擎。从零售业的精准营销到金融业的风险控制，从制造业的智能生产到医疗保健的个性化治疗，数据正以前所未有的深度和广度渗透到各行各业。然而，数据的价值并非天然存在，它需要被有效地收集、处理、分析，并转化为可执行的商业洞察。本书旨在为读者提供一条清晰的路径，帮助他们理解如何充分释放数据的潜力，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现可持续的商业增长。 本书并非一本深奥的技术手册，也不是一本纯粹的理论探讨。相反，它是一份实用的指南，聚焦于如何将数据分析的最新理念与前沿工具，实际应用于解决企业面临的真实问题，并从中获得切实的商业效益。我们将从宏观的战略层面出发，深入到具体的战术执行，层层剖析企业如何构建一个以数据为核心的决策体系。 第一部分：数据驱动的商业战略：洞察与赋能 在这一部分，我们将首先探讨数据驱动的商业战略的基石。这包括理解为何数据如此重要，它如何改变传统的商业模式，以及企业在数据时代需要具备哪些核心能力。 数据时代的商业范式转变：我们将分析数据如何颠覆传统的市场研究、产品开发、客户关系管理等领域。例如，过去依靠经验判断的市场推广，现在可以通过分析用户行为数据进行千人千面的精准投放，极大地提高了营销效率和投资回报率。我们还将探讨“数据即资产”的理念，以及企业如何将数据转化为一种可增值的战略资源。 构建数据驱动的组织文化：要真正实现数据驱动，技术固然重要，但更重要的是组织文化的变革。我们将讨论如何打破部门壁垒，鼓励数据共享，培养员工的数据素养，以及建立一套以数据为依据的绩效评估体系。一个真正的数据驱动型组织，其员工在日常工作中会自然而然地寻求数据支持，用事实说话，而不是依赖个人直觉或经验。 识别与定义关键业务问题：数据的价值体现在其解决问题的能力上。在盲目收集和分析数据之前，至关重要的是明确企业想要解决哪些具体的业务问题。是想提高客户留存率？是想降低运营成本？还是想发现新的市场机会？我们将指导读者如何将模糊的商业目标转化为可量化、可分析的业务问题，为后续的数据收集和分析奠定坚实基础。 数据战略的规划与落地：一个完善的数据战略应该涵盖数据采集、存储、治理、分析、应用等全流程。我们将介绍如何制定一套切实可行的数据战略，包括明确数据来源、数据质量标准、数据安全策略、分析工具选型，以及如何将分析结果有效地转化为业务行动。这不仅仅是IT部门的责任，更是企业高层需要战略性思考的问题。 第二部分：现代数据分析技术：工具与方法 在掌握了数据驱动的战略思维后，我们将深入到具体的分析技术和方法。这一部分将重点介绍当前企业广泛应用且行之有效的分析工具和技术，但侧重于其应用场景和解决问题的能力，而非深奥的算法细节。 数据可视化：让数据“说话”：复杂的数据需要以直观易懂的方式呈现。我们将探讨各种数据可视化技术，从基础的图表（如柱状图、折线图、散点图）到高级的仪表盘（Dashboard）和交互式报告。我们将介绍如何选择合适的图表类型来传达特定的信息，以及如何设计富有洞察力的可视化界面，帮助业务人员快速理解数据背后的故事，并发现潜在的趋势和异常。 描述性分析：理解“发生了什么”：这是数据分析的起点，旨在总结和描述过去的数据。我们将介绍常用的描述性统计方法，如均值、中位数、标准差，以及如何利用数据聚合、分组等技术来概览业务表现。例如，通过分析销售数据，了解不同产品线、不同地区的销售额、销量变化趋势，为产品策略和市场推广提供依据。 诊断性分析：探究“为什么会发生”：在了解了“发生了什么”之后，我们还需要深入探究其背后的原因。诊断性分析通常涉及数据挖掘、关联规则分析、根本原因分析等技术。例如，当发现某产品销量下滑时，诊断性分析可以帮助我们找出是由于竞争对手的促销活动、产品质量问题，还是用户需求的变化等。 预测性分析：预见“将要发生什么”：这是数据分析进阶的重要环节，旨在利用历史数据预测未来的趋势和结果。我们将介绍一些基础的预测模型，如时间序列分析、回归分析等，以及它们在不同业务场景中的应用。例如，预测未来的销售额，预估客户的流失可能性，预测设备故障的发生概率等。 规范性分析：指引“应该做什么”：这是数据分析的最高境界，不仅能够预测未来，还能给出最优的行动建议。我们将探讨一些优化算法和决策支持系统，帮助企业在多种选择中做出最佳决策。例如，在库存管理中，规范性分析可以帮助企业确定最优的订货量和补货时间，以最小化成本并满足需求；在客户服务中，可以指导如何分配客服资源以提高满意度。 新兴数据分析技术概览：我们将简要介绍一些正在快速发展的分析技术，如文本分析（用于分析用户评论、社交媒体内容）、图分析（用于分析复杂的网络关系，如社交网络、欺诈网络）等，以及它们如何为企业带来新的洞察。 第三部分：行业实践案例：价值创造的生动展现 理论的学习最终要落脚于实践。在这一部分，我们将通过一系列精心挑选的行业案例，生动地展示数据分析如何在不同领域为企业创造实实在在的价值。这些案例将聚焦于实际应用中的挑战、解决方案以及最终取得的成效。 零售业：重塑购物体验与营销效率 客户细分与精准营销：如何利用交易数据、浏览行为数据等对客户进行细分，并为不同细分群体推送个性化的产品推荐和促销信息。案例将展示如何通过 A/B 测试优化营销策略，显著提升转化率和客户生命周期价值。 库存管理与供应链优化：如何通过销售预测和需求分析，实现更精确的库存管理，减少积压和缺货，降低物流成本。案例将重点分析如何应对季节性波动和突发事件对供应链的影响。 产品组合优化：如何通过分析消费者偏好和市场趋势，调整产品线，推出更受欢迎的新品，并淘汰滞销品。 金融服务业：风险控制与客户增值 欺诈检测与反洗钱：如何利用交易行为分析、关联分析等技术，识别异常交易模式，有效防范金融欺诈和洗钱活动。案例将展示实时风险预警系统的构建。 信用风险评估：如何利用多维度数据，构建更精准的信用评分模型，提高贷款审批效率，降低坏账率。 客户生命周期管理与个性化金融产品推荐：如何通过分析客户的财务状况、投资偏好等，为客户推荐最适合的金融产品和投资组合，提升客户满意度和忠诚度。 制造业：智能生产与运营效率提升 预测性维护：如何通过分析设备运行数据，预测设备可能出现的故障，提前进行维护，避免非计划停机，降低维修成本。 质量控制与缺陷检测：如何利用传感器数据和图像识别技术，实时监控生产过程中的产品质量，及时发现和纠正缺陷，提高产品合格率。 生产流程优化：如何分析生产线数据，识别瓶颈环节，优化生产排程，提高生产效率和产能。 医疗保健：个性化医疗与运营管理 疾病预测与早期干预：如何通过分析患者的病史、基因数据、生活习惯等，预测患某种疾病的风险，并提供个性化的预防和干预方案。 优化医疗资源分配：如何通过分析患者流量、科室就诊情况等，优化医护人员排班、手术室使用等，提高运营效率，缩短患者等待时间。 药物研发与临床试验优化：如何利用数据分析加速新药研发过程，并优化临床试验的设计和执行。 其他行业（简述）：我们将简要提及数据分析在电商、能源、交通、公共服务等行业的应用亮点，以展现其广泛的普适性。 结论：迈向智能决策的未来 数据不再是冰冷的数字，而是通往未来商业洞察的钥匙。本书提供了一个系统性的框架，从战略规划、技术方法到行业实践，帮助您理解并掌握如何运用现代数据分析技术，解决实际业务问题，驱动企业价值增长。我们鼓励读者将本书的理念与方法融会贯通，结合自身企业的具体情况，勇于尝试，不断探索，最终在数据驱动的浪潮中，实现企业的智能化转型与可持续发展。 这本书是献给所有希望在数据时代掌握主动权的企业管理者、业务分析师、数据科学家以及所有对商业洞察充满热情的人们。让我们一起，用数据点亮商业未来。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个初入大数据和机器学习领域的研究者来说，这本书就像是我的“启蒙导师”。它没有上来就挑战我，而是用一种非常友好的方式，逐步引导我进入这个令人着迷的世界。我一直对数据背后的故事和趋势感到好奇，但缺乏系统性的知识和方法。这本书恰好填补了我的这一空白。它从最基础的数据概念开始，讲到各种分析方法和模型，再到实际的应用，整个过程非常流畅。书中的概念解释非常准确，而且经常引用最新的研究成果和行业动态，让我感觉这本书的时效性非常强。 更重要的是，它让我明白了，大数据和机器学习不仅仅是枯燥的数字和代码，它们是解决现实世界问题的强大工具。书中大量的案例，让我看到了人工智能是如何在改善我们的生活，如何提高生产效率，如何驱动创新的。比如，它详细分析了自动驾驶技术的发展，以及背后所依赖的机器学习算法。我还被书中关于自然语言处理的章节所吸引，了解了机器是如何理解和生成人类语言的，这让我对未来的智能交互充满了期待。这本书给我带来了很多启发，让我对未来的研究方向有了更清晰的规划。

评分☆☆☆☆☆

哇，这本书简直是大数据和机器学习领域的“通俗易懂版”百科全书！我之前对这个领域一直有点望而却步，觉得概念太抽象，公式太难懂，但这本书不一样。作者仿佛看穿了我这样的普通读者内心的困惑，用非常接地气的方式，一步步地剖析了大数据和机器学习的基本原理。它没有上来就丢一大堆专业术语，而是从我们日常生活中都能接触到的例子讲起，比如推荐系统是怎么知道我们喜欢什么的，垃圾邮件是怎么被过滤掉的。然后，再慢慢引出背后的算法和模型，而且解释得特别清晰，不会让人觉得是在“照本宣科”。 最让我惊喜的是，这本书非常注重“实践”。它不是那种只会讲理论的书，而是提供了很多可操作的代码示例和项目思路。我跟着书里的步骤，尝试着搭建了一个简单的数据分析平台，还用机器学习模型对一部分公开数据集进行了预测。过程中虽然遇到了一些小问题，但书里都有详细的调试指南和常见问题解答，让我觉得学习的过程充满了成就感，而不是挫败感。而且，书里对各种算法的优缺点分析也很到位，让我明白了在不同的场景下，应该选择哪种工具，而不是盲目地套用。这对于我这种想把知识真正用起来的人来说，简直是太宝贵了。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最直观的感受就是“实用性”和“前瞻性”。它不是那种纸上谈兵的理论书籍，而是真正从解决实际问题出发，提供了大量可操作的指导。我之前对大数据和机器学习的一些概念，总觉得有些模糊，但这本书通过清晰的阐述和丰富的案例，让我对这些概念有了深刻的理解。书里关于数据采集、清洗、存储、处理的流程讲解，都非常详细，让我对整个大数据技术栈有了更全面的认识。 更让我印象深刻的是，书中对机器学习的介绍，不仅涵盖了经典的算法，还触及了一些前沿的技术，比如深度学习的最新进展。它用非常易于理解的方式，解释了深度神经网络是如何工作的，以及它们在图像识别、语音识别等领域的突破性应用。我尤其喜欢书中关于“如何构建一个机器学习项目”的章节，它提供了一个非常清晰的框架，从问题的定义到模型的部署，每一步都考虑到了。这本书不仅能让我学到知识，更能让我掌握解决问题的能力，这对我来说，是至关重要的。我感觉读完这本书，我仿佛拥有了一把打开数据世界大门的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

我想说，这本书的价值远远超出了我的预期。我原本只是抱着学习一点新知识的心态来翻阅，没想到却收获了如此多的深刻理解和实践指导。它不愧是“实践方法与行业案例”这个书名，真的做到了理论与实践并举。书中关于数据预处理、特征工程、模型选择、模型评估这些核心环节的讲解，都非常细致，并且给出了很多实用的技巧和建议。我之前在做一些数据分析项目的时候，经常会因为这些细节而卡住，但这本书提供了很多清晰的解决方案，让我能够更高效地完成工作。 我特别喜欢书中对于不同机器学习算法的深入剖析，比如决策树、支持向量机、神经网络等等，它不仅讲解了它们的原理，还分析了它们的适用场景和局限性。这让我能够根据不同的问题，选择最合适的算法。而且，书里穿插了大量来自不同行业的真实案例，这些案例不仅展示了技术是如何被应用的，还揭示了数据在企业决策中的重要性。我看到了企业是如何利用大数据来优化营销策略，如何通过机器学习来提升客户体验，这些都给我带来了很多商业上的启示。这本书真的是一本宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我一直对技术的发展趋势很感兴趣，尤其是大数据和机器学习，感觉它们正在深刻地改变着各行各业。这本书给我提供了一个非常系统化的视角。它不仅深入浅出地介绍了各种核心概念，比如数据挖掘、模式识别、深度学习等，还非常巧妙地将这些概念与实际的行业应用联系起来。书中大量的行业案例分析，让我对这些技术在金融、医疗、电商、制造等领域的实际落地有了非常直观的认识。比如，在金融领域，它介绍了如何利用机器学习进行风险评估和欺诈检测；在医疗领域，它展示了如何通过大数据分析来辅助疾病诊断和药物研发。这些案例都非常有说服力，让我看到了大数据和机器学习的巨大潜力和价值。 而且，这本书在理论讲解和技术细节的平衡上也做得非常好。它既能让你理解背后的原理，又能让你掌握实际操作的技巧。它没有回避复杂的算法和模型，但又会用最易于理解的方式来阐述，确保读者能够跟上思路。对于一些关键的技术点，书中还会提供详细的解释和图示，帮助读者更深刻地理解。我感觉自己就像是跟着一位经验丰富的向导，在浩瀚的大数据和机器学习领域里，一点点地探索和学习，每一步都踏实而有收获。这本书的结构也非常合理，逻辑清晰，循序渐进，让我觉得学习起来不费力。

评分☆☆☆☆☆

书的质量还是不错的，但是这本书的内容也就是matlab挖掘入门的，很多例子都是网上拼凑起来的，不怎么深，对于想要入门的人来说算是本好书，但是对于想要科研，写论文的来说帮助真的有限

评分☆☆☆☆☆

从各种各样的方面来说都不错

评分☆☆☆☆☆

购买方便快捷，送货上门，省去了自己奔波的辛苦，谢谢快递小哥

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618 优惠券跟朋友一起凑单买的，感觉还不错

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都还没有看，活动买了好多书

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出于个人兴趣买的本书，但是最近工作有点忙没有时间看！

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很火很火的一本书，推荐购买。

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包装好，送货快。服务非常好。京东的东西真是没的说哦。

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屯书，只是翻了翻，感觉入门还不错