數據分析與數據挖掘實用教程 [Introduction to Big Data Technology] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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殷復蓮 著

圖書標籤:

• 數據分析
• 數據挖掘
• 大數據
• 機器學習
• 統計學習
• Python
• R語言
• 數據可視化
• 商業分析
• 數據科學

齣版社： 中國傳媒大學齣版社

ISBN：9787565721601

版次：1

商品編碼：12291025

包裝：平裝

叢書名： “十三五”規劃全媒體人纔培養叢書·數據科學係列

外文名稱：Introduction to Big Data Technology

開本：16開

齣版時間：2017-09-01

用紙：膠版紙

頁數：282

字

內容簡介

　　《數據分析與數據挖掘實用教程》立足於信息爆炸時代對大數據隱藏信息探索的需求，以多年實踐教學經驗及不斷的應用創新為基礎，構建瞭一係列數據分析與數據挖掘的實用理論及應用體係。
　　《數據分析與數據挖掘實用教程》中不僅以數據挖掘技術為基礎進行分章詳述，章後還配以相應的實驗增進對知識的吸收理解，實驗部分選取瞭典型數據集並配以精練的實驗代碼，使讀者在掌握基礎知識的同時瞭解業界認可的數據挖掘軟件，為讀者提供瞭廣闊的進步與深造空間。

作者簡介

　　殷復蓮，1982年5月生，2010年畢業於哈爾濱工程大學，工學博士，現任教於中國傳媒大學理工學部信息工程學院數字媒體技術係，副教授。主講大數據與數據挖掘技術等課程，榮獲中國傳媒大學第八屆“青年教師教學基本功大賽”二等奬、中國傳媒大學首屆“微課大賽”三等奬。主持或主要參與國傢、省部級、橫嚮等科研項目20餘項，發錶學術論文50餘篇，其中SCI或EI檢索20餘篇，獲得國傢發明專利8項，軟件著作權3項，榮獲2015年度廣播影視科技創新奬突齣貢獻奬、2015年中國電影電視技術協會科學進步奬一等奬、中國新聞技術工作者聯閤會2016年學術年會新聞科技論文一等奬等。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論
1．1 數據和大數據
1．2 數據分析和數據挖掘
1．3 數據挖掘的基本概念
1．4 R語言

第2章 初識數據
2．1 數據類型
2．2 數據的統計特性
2．3 相似性和相異性度量
2．4 實驗

第3章 初始數據獲取
3．1 數據獲取
3．2 信息搜索
3．3 爬蟲程序基本原
3．4 網絡爬蟲
3．5 實驗

第4章 數據預處理
4．1 為什麼進行數據預處理
4．2 數據清理
4．3 數據集成
4．4 數據變換
4．5 數據歸約
4．6 實驗

第5章 關聯分析
5．1 關聯分析的基本概念
5．2 關聯分析的預備知識
5．3 頻繁項集的産生
5．4 規則産生
5．5 關聯模式的評估
5．6 實驗

第6章 迴歸
6．1 迴歸、分類和聚類的關係
6．2 迴歸的基本概念
6．3 綫性迴歸
6．4 非綫性迴歸
6．5 迴歸模型的評估
6．6 實驗

第7章 分類
7．1 分類的基本概念
7．2 決策樹分類
7．3 k-最近鄰分類
7．4 貝葉斯分類
7．5 人工神經網絡分類
7．6 支持嚮量機分類
7．7 組閤方法分類
7．8 分類模型的評估
7．9 實驗

第8章 聚類
8．1 聚類的基本概念
8．2 劃分方法
8．3 層次方法
8．4 基於密度的方法
8．5 聚類方法的評估
8．6 實驗

參考文獻

前言/序言

　　人類的智慧使文明不斷地從陳舊桎梏中破殼而齣，21世紀是大數據的時代，以數字形態存儲的數據中蘊藏著巨大的信息和智慧，正如人們早已對“啤酒和尿不濕”的故事耳熟能詳，在如今大數據的浪潮之下，數據分析和數據挖掘技術作為大數據的核心技術基礎，其理論和應用價值不言而喻。本書從實際應用的角度，深入淺齣地介紹瞭數據分析和數據挖掘的基本概念和典型技術，以案例的形式進行講授，並配以基於R語言的實驗仿真，幫助讀者瞭解數據挖掘的基本理論體係、掌握數據分析和數據挖掘的基本方法。本書共8章：
　　第1章為緒論，首先介紹瞭數據和大數據的基本概念，以明晰數據和大數據各自的特點，繼而講述數據分析和數據挖掘的區彆，同時指明筆者非常贊同的證析的觀點：“無論是數據分析還是數據挖掘，無論采用的分析手段是簡單還是復雜，隻要能夠達到指導決策的效果就是非常優秀的方法。”第1章還重點介紹瞭數據挖掘的作用、標準流程和工具，最後對R語言的基本操作進行瞭描述。
　　第2章為初識數據，作為數據分析和數據挖掘的主體，本章首先對數據類型進行瞭定義，包括數據的定義和數據集的類型。接下來介紹瞭包括中心趨勢度量和數據離散程度度量的數據統計特性以及數據的相似性和相異性度量。最後為讀入數據與列聯分析和圖形顯示的案例分析。
　　第3章為初始數據獲取，本部分首先介紹數據獲取的方式以及信息搜索方式，並對爬蟲程序的基本原理和網絡爬蟲的分類進行瞭介紹。第3章重點介紹瞭簡單HTML網頁頁麵爬取、HTML網頁中復雜錶格爬取和非規整多頁網頁數據爬取的實際操作。
　　第4章為數據預處理，本部分在明確為什麼進行數據預處理的基礎上，介紹瞭數據清理（包括處理缺失值和處理噪聲數據）、數據集成、數據變換（包括光滑、聚集、數據泛化、規範化、特徵構造和數據離散化）、數據歸約（包括數據立方體聚集、屬性子集選擇、維度歸約、數值歸約、離散化和概念分層）。第4章給齣瞭數據預處理中非常重要的缺失值處理和主成分分析的案例講解。

《算法導論：原理、模型與應用》 內容梗概 在信息爆炸的時代，高效、準確地處理和分析海量數據已成為各行各業的迫切需求。本書《算法導論：原理、模型與應用》旨在為讀者提供一套係統而深入的算法學習體係，從基礎理論齣發，逐步過渡到復雜模型的設計與實際應用，幫助讀者掌握解決各類計算問題的核心工具。本書並非數據分析或數據挖掘的直接教程，而是聚焦於構建高效算法的底層邏輯和實現方法，為理解和應用更高級的數據技術奠定堅實的基礎。 第一部分：算法基礎與核心概念 本部分將從算法最基本的定義和特性入手，闡述算法在計算機科學中的重要性。我們將詳細介紹算法的五個基本要素：輸入、輸齣、確定性、有限性以及有效性。在此基礎上，深入探討算法設計的幾種基本策略，包括： 分治法（Divide and Conquer）： 講解如何將一個復雜問題分解為若乾個規模更小的相同問題，然後遞歸地解決這些子問題，最後將子問題的解閤並起來得到原問題的解。我們將以著名的快速排序（Quicksort）和歸並排序（Mergesort）為例，深入剖析其原理、復雜度分析以及在實際應用中的優勢。 動態規劃（Dynamic Programming）： 介紹當問題具有重疊子問題（overlapping subproblems）和最優子結構（optimal substructure）性質時，如何通過存儲和重用已計算過的子問題的解來避免重復計算，從而提高效率。我們將通過經典問題，如斐波那契數列、背包問題（Knapsack Problem）和最長公共子序列（Longest Common Subsequence）等，來展示動態規劃的強大威力。 貪心算法（Greedy Algorithm）： 闡述貪心算法的設計思想，即在每一步選擇局部最優解，期望最終能得到全局最優解。我們將以最小生成樹（Minimum Spanning Tree）中的Kruskal算法和Prim算法，以及活動選擇問題（Activity Selection Problem）為例，講解貪心算法的適用條件、設計步驟以及其局限性。 迴溯法（Backtracking）： 介紹迴溯法作為一種通過搜索來找到所有解的算法。當發現當期的路徑不可能得到有效解時，就“迴溯”到上一步，嘗試其他可能的選擇。我們將通過解決迷宮問題（Maze Problem）和N皇後問題（N-Queens Problem）來形象地展示迴溯法的搜索過程。 此外，本部分還將重點講解算法的效率評估，即時間復雜度和空間復雜度。讀者將學習如何使用大O符號（Big O notation）來分析算法的漸進行為，理解不同復雜度類彆的算法對大規模數據處理的影響，以及如何選擇更優的算法來滿足性能需求。 第二部分：圖算法與網絡流 圖作為一種重要的數學結構，在現實世界中有著廣泛的應用，如社交網絡、交通路綫、通信網絡等。本部分將聚焦於圖算法的研究，為理解和解決與網絡相關的問題提供堅實的理論基礎。 圖的錶示與基本操作： 介紹圖的鄰接矩陣（Adjacency Matrix）和鄰接錶（Adjacency List）兩種常用錶示方法，並分析它們在不同場景下的優劣。在此基礎上，講解圖的遍曆算法，包括深度優先搜索（Depth-First Search, DFS）和廣度優先搜索（Breadth-First Search, BFS），並闡述它們在查找連通分量、拓撲排序等問題中的應用。 最短路徑算法： 詳細講解計算圖中兩個頂點之間最短路徑的多種算法。包括單源最短路徑算法——Dijkstra算法（用於非負權重的圖）和Bellman-Ford算法（可處理負權重），以及所有頂點對之間最短路徑算法——Floyd-Warshall算法。我們將通過實際例子，如城市間的最短交通路綫規劃，來展示這些算法的實際價值。 最小生成樹： 深入探討如何在一張連通的加權無嚮圖中找到一棵包含所有頂點的樹，且該樹的所有邊權之和最小。重點介紹Kruskal算法和Prim算法，並分析它們的復雜度。 網絡流（Network Flow）： 介紹網絡流模型，包括源點（source）、匯點（sink）、容量（capacity）以及流量（flow）等概念。重點講解最大流最小割定理（Max-Flow Min-Cut Theorem），並介紹求解最大流問題的經典算法，如Ford-Fulkerson算法及其改進算法Edmonds-Karp算法。網絡流在資源分配、調度問題、匹配問題等方麵有著廣泛的應用。 第三部分：計算幾何與字符串算法 本部分將拓展算法的應用領域，深入研究計算幾何和字符串處理中的經典算法。 計算幾何基礎： 介紹點、綫段、多邊形等基本幾何對象，以及它們之間的關係。我們將探討一些基本的計算幾何問題，如點在綫段上的判斷、兩綫段的交點計算、多邊形的麵積計算等。此外，還會介紹凸包（Convex Hull）的求解算法，如Graham掃描法和Jarvis步進法，並闡述其在模式識彆、圖像處理等領域的應用。 字符串匹配算法： 深入研究如何在文本中高效地查找特定模式（字符串）的算法。我們將從樸素的字符串匹配算法開始，逐步介紹更高效的算法，如KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法和Boyer-Moore算法。重點分析它們的預處理過程和匹配原理，以及在文本編輯器、搜索引擎等應用中的重要性。 字符串相關的其他算法： 簡要介紹如最長公共前綴（Longest Common Prefix, LCP）的計算、後綴數組（Suffix Array）和後綴樹（Suffix Tree）等更高級的字符串處理工具，並簡述其在文本壓縮、基因序列比對等領域的潛力。 第四部分：高級算法模型與實踐 在掌握瞭基礎算法和特定領域的算法後，本部分將介紹一些更高級的算法設計模型和解決復雜問題的策略。 近似算法（Approximation Algorithms）： 針對NP-hard問題，即通常無法在多項式時間內找到精確解的問題，介紹近似算法的設計思想。我們將講解如何設計能夠快速找到一個接近最優解的算法，並分析其近似比。 隨機化算法（Randomized Algorithms）： 探討利用隨機性來設計算法的優勢，如在某些情況下能獲得更優的平均性能，或能簡化算法設計。我們將以隨機選擇算法（Randomized Selection）和某些圖算法為例，說明隨機化算法的設計思路。 並行與分布式算法基礎： 隨著計算能力的提升，並行和分布式計算日益重要。本部分將簡要介紹並行算法的基本概念，如任務分解、通信與同步，以及分布式算法在處理超大規模數據時的挑戰與機遇。雖然不深入具體框架，但會為讀者理解其底層邏輯打下基礎。 算法工程與優化： 除瞭理論上的效率，算法在實際應用中還需要考慮工程實現的可行性、可維護性以及性能調優。本部分將討論如何將理論算法轉化為高效的實際代碼，包括數據結構的選擇、編譯器優化、內存管理等方麵。 應用展望 《算法導論：原理、模型與應用》並非直接教授如何使用某個特定的數據分析軟件或如何進行數據挖掘的流程。相反，它提供的是構建和理解這些高級數據技術背後核心思想的基石。掌握瞭本書中的算法原理，讀者將能夠： 理解數據科學工具的底層邏輯： 許多數據科學庫（如NumPy, SciPy, scikit-learn等）和框架（如Spark）都建立在高效算法之上。理解算法原理有助於深入理解這些工具的工作機製，從而更好地利用它們。 設計和實現自定義解決方案： 當麵對特定或創新性的問題時，僅僅依賴現有的工具可能不夠。本書提供的算法設計思想將賦予讀者獨立分析問題、設計和實現高效算法的能力。 優化現有解決方案的性能： 通過深入理解算法復雜度，讀者可以識彆現有解決方案的性能瓶頸，並提齣改進建議，從而提升數據處理和分析的效率。 為更深入的學習打下基礎： 對於未來希望深入研究機器學習、深度學習、人工智能等領域的研究者和工程師來說，本書提供的紮實算法基礎將是不可或缺的。 本書力求語言通俗易懂，理論講解與實例分析相結閤，旨在培養讀者獨立思考和解決問題的能力。通過學習本書，讀者將不僅僅是算法的使用者，更是算法的理解者和創造者，為在日益增長的數據世界中導航，提供強大的理論武裝和實踐指導。

評分☆☆☆☆☆

我最近的工作重點轉嚮瞭需要處理海量非結構化數據的方嚮，這對傳統的數據處理方法提齣瞭巨大的挑戰。因此，我非常關注這本書在“大數據技術”這塊的闡述深度。很多教材在提到Hadoop或Spark時，往往隻是蜻蜓點水，介紹一下框架的架構圖，然後就匆匆轉入簡單的詞頻統計示例。我真正想瞭解的是，在TB甚至PB級彆的數據量下，如何有效地設計數據管道（Data Pipeline），如何優化分布式計算的性能瓶頸，以及如何在新興的流處理技術如Kafka或Flink中應用數據挖掘模型。如果這本書能提供一些關於分布式文件係統和內存計算框架的實戰經驗分享，比如如何進行資源調度、如何處理數據傾斜問題，那對於我當前的睏境將是極大的幫助。此外，數據安全和隱私保護在當前的大數據應用中也日益重要，如果能穿插講解一些閤規性的技術實踐，這本書的價值無疑會更上一層樓。期待它能展現齣對現代數據架構的深刻理解，而不僅僅是停留在傳統BI分析的範疇。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對可視化和敘事有較高要求的學習者，我非常看重數據分析結果的“錶達”能力。數據分析的最終價值，很多時候體現在能否清晰、有說服力地嚮非技術背景的決策者傳達洞察。這本書的目錄中，雖然提到瞭探索性數據分析（EDA），但我更期待看到它在數據可視化工具的選擇和使用技巧上有更具創造性的指導。例如，不僅僅是教我們如何調用Matplotlib或Seaborn的基礎繪圖功能，而是深入探討如何通過交互式圖錶（如Plotly或D3.js的集成應用）來揭示復雜數據中的潛在模式。更進一步，如果能分享一些關於“數據故事闆”的構建原則，如何將多個圖錶有機地串聯起來，形成一個邏輯嚴密的敘事流，這將大大提升這本書的實用價值。很多技術書在講完模型構建後就戛然而止，卻忽略瞭“如何將模型結果轉化為商業決策語言”這一關鍵步驟，我希望這本書能在這方麵有所建樹，讓讀者不僅會算，還會“說”。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的章節編排和學習路徑設計抱有很高的期望。理想的學習路徑應該是循序漸進，從基礎概念的建立，到工具和方法的掌握，再到復雜項目的實戰演練，最終能夠獨立進行項目規劃和實施。我特彆關注它對統計學基礎的講解是否足夠紮實。數據挖掘和機器學習的很多陷阱都源於對統計學原理的誤解，比如過擬閤、多重共綫性、偏差與方差的權衡等。如果這本書能用更貼近實際數據問題的語言來解釋這些復雜的統計概念，而不是照搬教科書的定義，那無疑會讓初學者少走很多彎路。此外，對於特定算法的“黑箱”問題，我希望作者能提供一些解釋性AI（XAI）方法的入門介紹，比如LIME或SHAP值，以增強模型的可解釋性和信任度。如果能提供一個貫穿全書、不斷迭代的綜閤性項目案例，讓讀者帶著這個案例始終練習，理論與實踐的結閤度會更高。

評分☆☆☆☆☆

這部書光是書名就讓人充滿期待，特彆是“實用教程”這三個字，讓人感覺這本書不是那種紙上談兵的理論堆砌，而是真正能上手操作的寶典。我一直以來都在尋找一本既能係統講解數據分析的基礎概念，又能深入淺齣地引導我們接觸和使用數據挖掘工具的書籍。市麵上很多教材要麼過於側重數學公式推導，讓人望而卻步，要麼就是純粹的代碼手冊，缺乏對核心思想的深入剖析。我希望這本書能在這兩者之間找到一個完美的平衡點。從我初步翻閱的印象來看，它似乎真的抓住瞭這個精髓，不僅涵蓋瞭數據清洗、特徵工程這些必不可少的前期準備工作，還對幾種主流的機器學習算法進行瞭詳盡的講解，這一點非常重要，因為在實際工作中，很多時候我們麵對的不是標準化的數據集，而是充滿噪聲的真實世界數據。如果這本書能在案例選擇上更貼近當前的熱點領域，比如電商推薦係統、金融風控模型構建等方麵，那就更完美瞭，畢竟理論最終還是要落腳到解決實際問題的能力上。我尤其關注它對不同編程語言和工具庫的支持程度，希望它能提供足夠靈活的視角，而不是局限於某一種固定的技術棧。

評分☆☆☆☆☆

從一個對職業發展有明確規劃的角度來看，我非常在意這本書是否能幫助我構建一個在簡曆上亮眼的技能組閤。現代數據科學傢需要的不僅僅是單一技能，而是一個全麵的“T型人纔”結構。我希望這本書不僅僅停留於介紹如何運行代碼，而是能探討如何將分析流程工程化、産品化。例如，在講解完模型訓練後，是否能延伸到如何使用Docker進行環境隔離，如何通過API接口部署模型服務（Model Serving），以及如何搭建簡單的監控儀錶盤來跟蹤綫上模型的性能衰退。這些都是從“分析師”邁嚮“數據工程師”或“機器學習工程師”的關鍵橋梁。如果書中能涉及一些DevOps在數據科學中的應用實踐，哪怕隻是概念性的介紹，也會讓這本書的實用性和前瞻性大大提升。畢竟，今天的學習目標是為瞭解決明天的實際生産問題，一本真正實用的教程，必須具有麵嚮未來的視野。