大數據與機器學習：實踐方法與行業案例 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳春寶，闕子揚，鍾飛 著

圖書標籤:

• 大數據
• 機器學習
• 數據分析
• 數據挖掘
• 算法
• Python
• 行業應用
• 案例分析
• 人工智能
• 實踐

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111556800

版次：1

商品編碼：12124040

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 大數據技術叢書

開本：16開

齣版時間：2017-02-01

用紙：膠版紙

頁數：297

編輯推薦

適讀人群 ：本書內容覆蓋大數據生態中的數據分析、應用、數據源與基礎平颱四個領域，適閤數據分析師、業務運營專傢、數據工程師與數據架構師等各領域從業人員。分析篇第5至11章，結閤案
　　（1）從數據、基礎平颱、分析方法、行業應用4個維度，義場景化方式講解數據從獲取、預處理、挖掘、建模、結論分析與展現到係統應用的流程，以及機器學習的重要技術
　　（2）三位金融領域的大數據專傢近10年行業實戰經驗總結，包含大量行業解決方案和案例，並公開源代碼

內容簡介

　　本書從企業實踐齣發，內容覆蓋數據、平颱、分析和應用等企業內數據流轉的主要環節。布局上，按照數據與平颱篇、分析篇和應用篇分彆撰寫。數據與平颱篇（第1~3章），立足找到數據、整閤數據、使用數據三個角度，介紹數據在企業內的分布和處理邏輯，以便快速為分析準備素材。分析篇（第4~11章），選取企業實際案例，介紹常用的數據挖掘與機器學習算法，以業務場景為導嚮展示數據分析過程和技巧。應用篇（第12~15章），選取當前主流的四個應用場景，介紹如何實現數據驅動，讓數據“自動”流轉於各個環節。

作者簡介

　　陳春寶，先後獲得瞭經濟學碩士和工業工程博士學位，擁有10年數據分析及應用經驗，目前任職於股份製商業銀行總行，在數據挖掘、機器學習和業務谘詢方麵有著獨到的見解，他的工作跨大數據、營銷、風險、運營等多個領域，擅長診斷各類業務問題，應用商業和數據分析手段獲得創新性的解決方案，並幫助業務部門有效的實施。
　　他曾經擔任交通銀行信用卡中心的數據分析經理，以及美國MSA公司谘詢顧問，擁有銀行、信用卡、煙草、醫藥與電信等行業幾十個項目的數據挖掘分析與SAS建模經驗。基於大數據構建的預測模型，創新瞭商業模式並為公司帶來新的收入來源，參與設計的算法獲得人民銀行科技發展二等奬。
　　他還長期負責企業內的數據分析人員培訓和管理，並先後擔任兩個大數據專業期刊的責任編輯，近幾年經常作為嘉賓活躍在高校與企業的一係列大數據活動中。曾擔任上海交通大學工程碩士企業導師，SCI&EI;索引期刊發錶論文10餘篇。

目錄

前言
第一部分　數據與平颱篇
第1章　數據與數據平颱3
1.1　數據的基本形態4
1.1.1　數據環境與數據形態4
1.1.2　生産數據5
1.1.3　原始數據5
1.1.4　分析數據6
1.2　數據平颱7
1.2.1　數據倉庫平颱9
1.2.2　大數據平颱13
1.2.3　MPP數據庫22
1.2.4　NoSQL數據庫23
1.3　應用係統24
1.4　本章小結25
第2章　數據體係26
2.1　數據閉環27
2.2　數據緩衝區28
2.2.1　係統解耦29
2.2.2　批量導齣31
2.2.3　FTP傳輸40
2.2.4　批量導入42
2.3　ETL49
2.3.1　ETL工具50
2.3.2　ETL作業52
2.4　作業調度56
2.5　監控和預警56
2.5.1　使用監控工具進行監控57
2.5.2　使用BI工具進行監控57
2.6　本章小結57
第3章　實戰：打造數據閉環59
3.1　數據緩衝區的基本規則60
3.1.1　文件存儲規則61
3.1.2　文件命名規則61
3.1.3　文件清理規則62
3.2　自動加載的流程62
3.2.1　掃描文件63
3.2.2　下載文件64
3.2.3　解壓文件65
3.2.4　加載文件65
3.3　自動加載程序的數據庫設計66
3.3.1　數據文件信息錶67
3.3.2　數據文件狀態錶68
3.3.3　加載配置信息錶69
3.3.4　數據緩衝區信息錶70
3.3.5　目標服務器錶70
3.4　自動加載程序的多綫程實現71
3.4.1　ScanFiles72
3.4.2　DownLoadAndUnZip75
3.4.3　LoadToHive77
3.4.4　LoadToOracle78
3.4.5　自動加載程序的部署架構79
3.4.6　程序的維護和優化80
3.5　本章小結80
第二部分　分　析　篇
第4章　數據預處理83
4.1　數據錶的預處理84
4.2　變量的預處理85
4.2.1　缺失值的處理85
4.2.2　極值的處理90
4.3　變量的設計91
4.3.1　暴力衍生91
4.3.2　交叉升維92
4.4　變量篩選95
4.4.1　篩選顯著變量95
4.4.2　剔除共綫性96
4.5　本章小結100
第5章　聚類，簡單易用的客戶細分方法101
5.1　從客戶細分說起102
5.1.1　為什麼要做客戶細分102
5.1.2　怎麼做客戶細分103
5.1.3　聚類分析，無監督的客戶細分方法107
5.2　譜係聚類107
5.2.1　基本步驟107
5.2.2　案例：公司客戶差異化服務110
5.2.3　譜係聚類方法的題外話115
5.3　K-means算法116
5.3.1　基本步驟116
5.3.2　案例：電商賣傢細分117
5.3.3　K-means算法的題外話121
5.4　本章小結121
第6章　關聯規則挖掘，發現産品
加載和交叉銷售機會122
6.1　銷售的真諦：讓客戶買得更多123
6.1.1　案例：電商的生意經123
6.1.2　案例：富國銀行的“商店”經營模式124
6.1.3　案例總結125
6.2　交叉銷售126
6.2.1　為什麼要做交叉銷售126
6.2.2　怎麼做交叉銷售126
6.3　關聯規則挖掘，發現交叉銷售機會128
6.3.1　Apriori算法129
6.3.2　Apriori算法的主要指標129
6.3.3　Apriori算法的基本步驟131
6.4　案例：信用卡産品交叉銷售131
6.4.1　準備數據132
6.4.2　SAS實現132
6.4.3　結果分析133
6.4.4　序列關聯分析136
6.4.5　結果應用137
6.5　本章小結138
第7章　社交網絡分析，從“關係
的角度分析問題139
7.1　先看幾張美輪美奐的圖片140
7.2　社交網絡分析方法142
7.2.1　定義142
7.2.2　應用場景142
7.2.3　網絡識彆算法143
7.3　案例：電商通過訂單數據識彆供應鏈144
7.3.1　供應鏈及供應鏈金融144
7.3.2　識彆核心企業及其上下遊關係144
7.3.3　分析結果的業務應用149
7.4　案例：P2P投資風險防範151
7.4.1　案例背景151
7.4.2　防範方法152
7.5　本章小結153
第8章　綫性迴歸，預測客戶價值155
8.1　數值預測156
8.2　迴歸與擬閤157
8.2.1　迴歸就是擬閤157
8.2.2　在Excel中添加趨勢綫預測158
8.3　案例：信用卡客戶價值預測159
8.3.1　確定預測目標159
8.3.2　準備建模數據161
8.3.3　模型擬閤163
8.3.4　模型評估165
8.4　基於客戶價值分層的業務策略167
8.5　本章小結167
第9章　Logistic迴歸，精準營銷的
主要支撐算法169
9.1　大數據時代的精準營銷170
9.1.1　精準營銷170
9.1.2　基於大數據的精準營銷模式171
9.1.3　如何做到精準172
9.2　Logistic迴歸算法介紹173
9.2.1　算法原理173
9.2.2　關鍵步驟174
9.3　案例：信用卡消費信貸産品的精準營銷176
9.3.1　案例背景176
9.3.2　數據準備176
9.3.3　數據預處理180
9.3.4　建模182
9.3.5　模型評估185
9.4　預測模型的應用與評估189
9.5　本章小結189
第10章　決策樹類算法，反欺詐
模型“專傢”191
10.1　決策樹，重要的分類器191
10.2　決策樹的關鍵思想192
10.2.1　理財客戶畫像案例背景192
10.2.2　關鍵思想一：遞歸劃分194
10.2.3　關鍵思想二：剪枝197
10.3　案例：電商盜卡交易風險識彆198
10.3.1　案例背景198
10.3.2　以SAS實現199
10.3.3　以Clementine實現201
10.3.4　以R實現204
10.4　隨機森林208
10.5　本章小結209
第11章　數據可視化，是分析更是
設計210
11.1　數據演示之道210
11.1.1　好“色”之圖211
11.1.2　版式有形212
11.1.3　數據發聲214
11.2　個性化地圖215
11.2.1　案例背景：存款增長率指標展示215
11.2.2　獲取地理位置的經緯度數據216
11.2.3　定製地圖背景和圖標217
11.2.4　生成地圖220
11.3　文本分析222
11.3.1　案例：電商的客戶評價分析222
11.3.2　分詞223
11.3.3　詞雲製作224
11.3.4　情感分析225
11.4　本章小結227
第三部分　應　用　篇
第12章　標簽係統231
12.1　認識標簽係統231
12.2　標簽係統的設計233
12.2.1　標簽係統的層次結構233
12.2.2　標簽係統的更新規則233
12.2.3　機器學習模型轉化為標簽235
12.3　標簽係統的實現236
12.3.1　標簽映射錶237
12.3.2　標簽係統的前端實現238
12.3.3　標簽係統的數據後端實現238
12.3.4　標簽係統的在綫接口實現242
12.4　本章小結242
第13章　數據自助營銷平颱244
13.1　數據自助營銷平颱的價值所在245
13.1.1　自動化營銷，提升工作效率245
13.1.2　降低營銷成本，提升用戶體驗247
13.1.3　個性化營銷，提升響應率248
13.1.4　統一管理，便於效果追蹤249
13.2　數據自助營銷平颱的實現原則249
13.2.1　數據營銷活動的節點249
13.2.2　數據自助營銷平颱的基礎：標簽係統251
13.2.3　數據自助營銷平颱的批量任務252
13.2.4　實時數據營銷254
13.3　數據自助營銷平颱的場景實例254
13.3.1　客戶生命周期管理254
13.3.2　用卡激勵計劃257
13.4　本章小結260
第14章　基於Mahout的個性化推薦係統261
14.1　Mahout的推薦引擎262
14.1.1　Mahout的安裝配置262
14.1.2　Mahout的使用方式263
14.1.3　協同過濾算法264
14.1.4　Mahout的推薦引擎265
14.2　規模與效率268
14.2.1　Mahout推薦算法的適用範圍268
14.2.2　通過分布式解決規模和效率的問題270
14.3　實現一個推薦係統275
14.3.1　係統框架275
14.3.2　推薦係統的刷新276
14.3.3　部署一個可用的推薦係統276
14.4　本章小結280
第15章　圖計算與社會網絡281
15.1　社會網絡和屬性圖282
15.2　Spark GraphX與Neo4j283
15.2.1　Scala編程語言284
15.2.2　Cypher查詢語言285
15.3　使用Spark GraphX和Neo4j處理社會網絡286
15.3.1　背景說明286
15.3.2　數據準備286
15.3.3　Spark GraphX處理原始網絡287
15.3.4　Neo4j交互式查詢分析291
15.3.5　更多的應用場景295
15.4　本章小結296

前言/序言

　　不畏浮雲遮望眼，隻緣身在最高層。
　　—王安石《登飛來峰》數據科學傢=統計學傢+程序員+講故事的人+藝術傢—ShlomoAragmon本書的創作初衷大數據方麵的書籍可謂琳琅滿目，有的講解理論，有的介紹方法，有的傳播理念。但是，大數據從業人員（如數據工程師、數據分析師、業務分析師、算法設計師等）應該掌握哪些知識與技能，如何應用數據解決現實的業務問題呢？恐怕最能給齣答案的還是實際的數據從業者。為此，三位作者基於近10年的數據分析與應用經驗，融閤各自在商業銀行、互聯網金融和電商領域的切身體驗，寓理論於實戰，選取多個詳實的案例，站在企業實際應用的角度介紹數據分析應用過程並公布源代碼，並最終形成本書。本書對於讀者開展數據分析工作能夠提供直接幫助，為有誌於在大數據領域發展的讀者啓航。
　　本書特點本書有三大特點。其一，內容全麵，覆蓋大數據生態中的數據、基礎平颱、分析方法和應用四個領域，對數據應用從業務需求、數據準備、數據分析、挖掘建模、演示報告、成果應用等全流程進行瞭詳細闡述；其二，以業務場景為主綫，精選銀行和互聯網方麵最具代錶性的案例，站在數據消費者和分析師的角度，身臨其境地介紹瞭數據如何産生價值，寓理論於實戰，讓讀者能知其所以然；其三，寫作手法上遵循大道至簡原則，用淺顯的語言介紹復雜的數據分析應用過程，歸納數據分析師乃至數據科學傢應該修煉的要點，既關注技術細節，又不拖泥帶水，能為讀者提供直接幫助。
　　本書定位本書既可作為數據分析與商業分析人員的入門指引和案頭工具，亦可為統計學、計算機科學、市場營銷等專業研究生拓寬視野。
　　源代碼下載對書中源代碼感興趣的讀者，可與作者聯係。

《數據驅動的商業洞察：利用現代分析技術重塑企業價值》 引言：數據浪潮下的企業轉型 在這個信息爆炸的時代，數據不再僅僅是企業運營的副産品，而是驅動創新、優化決策、提升競爭力的核心引擎。從零售業的精準營銷到金融業的風險控製，從製造業的智能生産到醫療保健的個性化治療，數據正以前所未有的深度和廣度滲透到各行各業。然而，數據的價值並非天然存在，它需要被有效地收集、處理、分析，並轉化為可執行的商業洞察。本書旨在為讀者提供一條清晰的路徑，幫助他們理解如何充分釋放數據的潛力，從而在激烈的市場競爭中脫穎而齣，實現可持續的商業增長。 本書並非一本深奧的技術手冊，也不是一本純粹的理論探討。相反，它是一份實用的指南，聚焦於如何將數據分析的最新理念與前沿工具，實際應用於解決企業麵臨的真實問題，並從中獲得切實的商業效益。我們將從宏觀的戰略層麵齣發，深入到具體的戰術執行，層層剖析企業如何構建一個以數據為核心的決策體係。 第一部分：數據驅動的商業戰略：洞察與賦能 在這一部分，我們將首先探討數據驅動的商業戰略的基石。這包括理解為何數據如此重要，它如何改變傳統的商業模式，以及企業在數據時代需要具備哪些核心能力。 數據時代的商業範式轉變：我們將分析數據如何顛覆傳統的市場研究、産品開發、客戶關係管理等領域。例如，過去依靠經驗判斷的市場推廣，現在可以通過分析用戶行為數據進行韆人韆麵的精準投放，極大地提高瞭營銷效率和投資迴報率。我們還將探討“數據即資産”的理念，以及企業如何將數據轉化為一種可增值的戰略資源。 構建數據驅動的組織文化：要真正實現數據驅動，技術固然重要，但更重要的是組織文化的變革。我們將討論如何打破部門壁壘，鼓勵數據共享，培養員工的數據素養，以及建立一套以數據為依據的績效評估體係。一個真正的數據驅動型組織，其員工在日常工作中會自然而然地尋求數據支持，用事實說話，而不是依賴個人直覺或經驗。 識彆與定義關鍵業務問題：數據的價值體現在其解決問題的能力上。在盲目收集和分析數據之前，至關重要的是明確企業想要解決哪些具體的業務問題。是想提高客戶留存率？是想降低運營成本？還是想發現新的市場機會？我們將指導讀者如何將模糊的商業目標轉化為可量化、可分析的業務問題，為後續的數據收集和分析奠定堅實基礎。 數據戰略的規劃與落地：一個完善的數據戰略應該涵蓋數據采集、存儲、治理、分析、應用等全流程。我們將介紹如何製定一套切實可行的數據戰略，包括明確數據來源、數據質量標準、數據安全策略、分析工具選型，以及如何將分析結果有效地轉化為業務行動。這不僅僅是IT部門的責任，更是企業高層需要戰略性思考的問題。 第二部分：現代數據分析技術：工具與方法 在掌握瞭數據驅動的戰略思維後，我們將深入到具體的分析技術和方法。這一部分將重點介紹當前企業廣泛應用且行之有效的分析工具和技術，但側重於其應用場景和解決問題的能力，而非深奧的算法細節。 數據可視化：讓數據“說話”：復雜的數據需要以直觀易懂的方式呈現。我們將探討各種數據可視化技術，從基礎的圖錶（如柱狀圖、摺綫圖、散點圖）到高級的儀錶盤（Dashboard）和交互式報告。我們將介紹如何選擇閤適的圖錶類型來傳達特定的信息，以及如何設計富有洞察力的可視化界麵，幫助業務人員快速理解數據背後的故事，並發現潛在的趨勢和異常。 描述性分析：理解“發生瞭什麼”：這是數據分析的起點，旨在總結和描述過去的數據。我們將介紹常用的描述性統計方法，如均值、中位數、標準差，以及如何利用數據聚閤、分組等技術來概覽業務錶現。例如，通過分析銷售數據，瞭解不同産品綫、不同地區的銷售額、銷量變化趨勢，為産品策略和市場推廣提供依據。 診斷性分析：探究“為什麼會發生”：在瞭解瞭“發生瞭什麼”之後，我們還需要深入探究其背後的原因。診斷性分析通常涉及數據挖掘、關聯規則分析、根本原因分析等技術。例如，當發現某産品銷量下滑時，診斷性分析可以幫助我們找齣是由於競爭對手的促銷活動、産品質量問題，還是用戶需求的變化等。 預測性分析：預見“將要發生什麼”：這是數據分析進階的重要環節，旨在利用曆史數據預測未來的趨勢和結果。我們將介紹一些基礎的預測模型，如時間序列分析、迴歸分析等，以及它們在不同業務場景中的應用。例如，預測未來的銷售額，預估客戶的流失可能性，預測設備故障的發生概率等。 規範性分析：指引“應該做什麼”：這是數據分析的最高境界，不僅能夠預測未來，還能給齣最優的行動建議。我們將探討一些優化算法和決策支持係統，幫助企業在多種選擇中做齣最佳決策。例如，在庫存管理中，規範性分析可以幫助企業確定最優的訂貨量和補貨時間，以最小化成本並滿足需求；在客戶服務中，可以指導如何分配客服資源以提高滿意度。 新興數據分析技術概覽：我們將簡要介紹一些正在快速發展的分析技術，如文本分析（用於分析用戶評論、社交媒體內容）、圖分析（用於分析復雜的網絡關係，如社交網絡、欺詐網絡）等，以及它們如何為企業帶來新的洞察。 第三部分：行業實踐案例：價值創造的生動展現 理論的學習最終要落腳於實踐。在這一部分，我們將通過一係列精心挑選的行業案例，生動地展示數據分析如何在不同領域為企業創造實實在在的價值。這些案例將聚焦於實際應用中的挑戰、解決方案以及最終取得的成效。 零售業：重塑購物體驗與營銷效率 客戶細分與精準營銷：如何利用交易數據、瀏覽行為數據等對客戶進行細分，並為不同細分群體推送個性化的産品推薦和促銷信息。案例將展示如何通過 A/B 測試優化營銷策略，顯著提升轉化率和客戶生命周期價值。 庫存管理與供應鏈優化：如何通過銷售預測和需求分析，實現更精確的庫存管理，減少積壓和缺貨，降低物流成本。案例將重點分析如何應對季節性波動和突發事件對供應鏈的影響。 産品組閤優化：如何通過分析消費者偏好和市場趨勢，調整産品綫，推齣更受歡迎的新品，並淘汰滯銷品。 金融服務業：風險控製與客戶增值 欺詐檢測與反洗錢：如何利用交易行為分析、關聯分析等技術，識彆異常交易模式，有效防範金融欺詐和洗錢活動。案例將展示實時風險預警係統的構建。 信用風險評估：如何利用多維度數據，構建更精準的信用評分模型，提高貸款審批效率，降低壞賬率。 客戶生命周期管理與個性化金融産品推薦：如何通過分析客戶的財務狀況、投資偏好等，為客戶推薦最適閤的金融産品和投資組閤，提升客戶滿意度和忠誠度。 製造業：智能生産與運營效率提升 預測性維護：如何通過分析設備運行數據，預測設備可能齣現的故障，提前進行維護，避免非計劃停機，降低維修成本。 質量控製與缺陷檢測：如何利用傳感器數據和圖像識彆技術，實時監控生産過程中的産品質量，及時發現和糾正缺陷，提高産品閤格率。 生産流程優化：如何分析生産綫數據，識彆瓶頸環節，優化生産排程，提高生産效率和産能。 醫療保健：個性化醫療與運營管理 疾病預測與早期乾預：如何通過分析患者的病史、基因數據、生活習慣等，預測患某種疾病的風險，並提供個性化的預防和乾預方案。 優化醫療資源分配：如何通過分析患者流量、科室就診情況等，優化醫護人員排班、手術室使用等，提高運營效率，縮短患者等待時間。 藥物研發與臨床試驗優化：如何利用數據分析加速新藥研發過程，並優化臨床試驗的設計和執行。 其他行業（簡述）：我們將簡要提及數據分析在電商、能源、交通、公共服務等行業的應用亮點，以展現其廣泛的普適性。 結論：邁嚮智能決策的未來 數據不再是冰冷的數字，而是通往未來商業洞察的鑰匙。本書提供瞭一個係統性的框架，從戰略規劃、技術方法到行業實踐，幫助您理解並掌握如何運用現代數據分析技術，解決實際業務問題，驅動企業價值增長。我們鼓勵讀者將本書的理念與方法融會貫通，結閤自身企業的具體情況，勇於嘗試，不斷探索，最終在數據驅動的浪潮中，實現企業的智能化轉型與可持續發展。 這本書是獻給所有希望在數據時代掌握主動權的企業管理者、業務分析師、數據科學傢以及所有對商業洞察充滿熱情的人們。讓我們一起，用數據點亮商業未來。

評分☆☆☆☆☆

我想說，這本書的價值遠遠超齣瞭我的預期。我原本隻是抱著學習一點新知識的心態來翻閱，沒想到卻收獲瞭如此多的深刻理解和實踐指導。它不愧是“實踐方法與行業案例”這個書名，真的做到瞭理論與實踐並舉。書中關於數據預處理、特徵工程、模型選擇、模型評估這些核心環節的講解，都非常細緻，並且給齣瞭很多實用的技巧和建議。我之前在做一些數據分析項目的時候，經常會因為這些細節而卡住，但這本書提供瞭很多清晰的解決方案，讓我能夠更高效地完成工作。 我特彆喜歡書中對於不同機器學習算法的深入剖析，比如決策樹、支持嚮量機、神經網絡等等，它不僅講解瞭它們的原理，還分析瞭它們的適用場景和局限性。這讓我能夠根據不同的問題，選擇最閤適的算法。而且，書裏穿插瞭大量來自不同行業的真實案例，這些案例不僅展示瞭技術是如何被應用的，還揭示瞭數據在企業決策中的重要性。我看到瞭企業是如何利用大數據來優化營銷策略，如何通過機器學習來提升客戶體驗，這些都給我帶來瞭很多商業上的啓示。這本書真的是一本寶藏。

評分☆☆☆☆☆

哇，這本書簡直是大數據和機器學習領域的“通俗易懂版”百科全書！我之前對這個領域一直有點望而卻步，覺得概念太抽象，公式太難懂，但這本書不一樣。作者仿佛看穿瞭我這樣的普通讀者內心的睏惑，用非常接地氣的方式，一步步地剖析瞭大數據和機器學習的基本原理。它沒有上來就丟一大堆專業術語，而是從我們日常生活中都能接觸到的例子講起，比如推薦係統是怎麼知道我們喜歡什麼的，垃圾郵件是怎麼被過濾掉的。然後，再慢慢引齣背後的算法和模型，而且解釋得特彆清晰，不會讓人覺得是在“照本宣科”。 最讓我驚喜的是，這本書非常注重“實踐”。它不是那種隻會講理論的書，而是提供瞭很多可操作的代碼示例和項目思路。我跟著書裏的步驟，嘗試著搭建瞭一個簡單的數據分析平颱，還用機器學習模型對一部分公開數據集進行瞭預測。過程中雖然遇到瞭一些小問題，但書裏都有詳細的調試指南和常見問題解答，讓我覺得學習的過程充滿瞭成就感，而不是挫敗感。而且，書裏對各種算法的優缺點分析也很到位，讓我明白瞭在不同的場景下，應該選擇哪種工具，而不是盲目地套用。這對於我這種想把知識真正用起來的人來說，簡直是太寶貴瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最直觀的感受就是“實用性”和“前瞻性”。它不是那種紙上談兵的理論書籍，而是真正從解決實際問題齣發，提供瞭大量可操作的指導。我之前對大數據和機器學習的一些概念，總覺得有些模糊，但這本書通過清晰的闡述和豐富的案例，讓我對這些概念有瞭深刻的理解。書裏關於數據采集、清洗、存儲、處理的流程講解，都非常詳細，讓我對整個大數據技術棧有瞭更全麵的認識。 更讓我印象深刻的是，書中對機器學習的介紹，不僅涵蓋瞭經典的算法，還觸及瞭一些前沿的技術，比如深度學習的最新進展。它用非常易於理解的方式，解釋瞭深度神經網絡是如何工作的，以及它們在圖像識彆、語音識彆等領域的突破性應用。我尤其喜歡書中關於“如何構建一個機器學習項目”的章節，它提供瞭一個非常清晰的框架，從問題的定義到模型的部署，每一步都考慮到瞭。這本書不僅能讓我學到知識，更能讓我掌握解決問題的能力，這對我來說，是至關重要的。我感覺讀完這本書，我仿佛擁有瞭一把打開數據世界大門的鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個初入大數據和機器學習領域的研究者來說，這本書就像是我的“啓濛導師”。它沒有上來就挑戰我，而是用一種非常友好的方式，逐步引導我進入這個令人著迷的世界。我一直對數據背後的故事和趨勢感到好奇，但缺乏係統性的知識和方法。這本書恰好填補瞭我的這一空白。它從最基礎的數據概念開始，講到各種分析方法和模型，再到實際的應用，整個過程非常流暢。書中的概念解釋非常準確，而且經常引用最新的研究成果和行業動態，讓我感覺這本書的時效性非常強。 更重要的是，它讓我明白瞭，大數據和機器學習不僅僅是枯燥的數字和代碼，它們是解決現實世界問題的強大工具。書中大量的案例，讓我看到瞭人工智能是如何在改善我們的生活，如何提高生産效率，如何驅動創新的。比如，它詳細分析瞭自動駕駛技術的發展，以及背後所依賴的機器學習算法。我還被書中關於自然語言處理的章節所吸引，瞭解瞭機器是如何理解和生成人類語言的，這讓我對未來的智能交互充滿瞭期待。這本書給我帶來瞭很多啓發，讓我對未來的研究方嚮有瞭更清晰的規劃。

評分☆☆☆☆☆

我一直對技術的發展趨勢很感興趣，尤其是大數據和機器學習，感覺它們正在深刻地改變著各行各業。這本書給我提供瞭一個非常係統化的視角。它不僅深入淺齣地介紹瞭各種核心概念，比如數據挖掘、模式識彆、深度學習等，還非常巧妙地將這些概念與實際的行業應用聯係起來。書中大量的行業案例分析，讓我對這些技術在金融、醫療、電商、製造等領域的實際落地有瞭非常直觀的認識。比如，在金融領域，它介紹瞭如何利用機器學習進行風險評估和欺詐檢測；在醫療領域，它展示瞭如何通過大數據分析來輔助疾病診斷和藥物研發。這些案例都非常有說服力，讓我看到瞭大數據和機器學習的巨大潛力和價值。 而且，這本書在理論講解和技術細節的平衡上也做得非常好。它既能讓你理解背後的原理，又能讓你掌握實際操作的技巧。它沒有迴避復雜的算法和模型，但又會用最易於理解的方式來闡述，確保讀者能夠跟上思路。對於一些關鍵的技術點，書中還會提供詳細的解釋和圖示，幫助讀者更深刻地理解。我感覺自己就像是跟著一位經驗豐富的嚮導，在浩瀚的大數據和機器學習領域裏，一點點地探索和學習，每一步都踏實而有收獲。這本書的結構也非常閤理，邏輯清晰，循序漸進，讓我覺得學習起來不費力。

評分☆☆☆☆☆

京東搞活動的時候買的，質量不錯！

評分☆☆☆☆☆

好好用。便宜。而且買的人多。正。

評分☆☆☆☆☆

要搞大數據瞭，先買本看看，誰知道呢。

評分☆☆☆☆☆

書不錯，認真讀一下還是有很大收獲的

評分☆☆☆☆☆

還沒有看，包裝和物流都很好

評分☆☆☆☆☆

這不算大數據挖掘機纔是數據挖掘

評分☆☆☆☆☆

這個裏麵的大數據案例還是需要有一些大數據基礎知識來支撐的，比較偏專業，可以好好研究一下。

評分☆☆☆☆☆

內容方麵其實沒什麼好評價的，書確認是正版書，快遞還是京東的比較快。

評分☆☆☆☆☆

講的不錯，配有代碼，有時間的話一一操作一遍，應該會有不小的收貨