BF:數據挖掘與管理實踐 宋宇辰 孟海東 冶金工業齣版社 9787502454579 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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宋宇辰 孟海東 著

圖書標籤:

• 數據挖掘
• 數據管理
• 實踐
• 宋宇辰
• 孟海東
• 冶金工業齣版社
• 9787502454579
• 計算機科學
• 信息技術
• 大數據

店鋪： 華裕京通圖書專營店

齣版社： 冶金工業齣版社

ISBN：9787502454579

商品編碼：29408661330

包裝：平裝

齣版時間：2010-12-01

基本信息

書名:數據挖掘與管理實踐

定價：20.00元

售價：16.0元

作者:宋宇辰 孟海東

齣版社：冶金工業齣版社

齣版日期：2010-12-01

ISBN：9787502454579

字數：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

編輯推薦

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內容提要

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本書對數據挖掘技術及其在管理決策中的應用進行瞭較深入的研究。書中重點介紹瞭聚類分析和關聯分析的理論基礎、算法設計、分析與對比。全書以圖書館現代化管理為主綫，探索瞭如何對管理數據實施數據挖掘、實現管理決策的全過程，包括數據采集、數據預處理、數據挖掘與分析、挖掘結果的分析，並提齣相應的決策建議；根據一係列應用實施過程，總結齣圖書館現代化管理應用數據挖掘的三層決策構架，即數據層、技術層和決策層。
本書適閤從事信息分析、數據挖掘的人員，企業和部門的管理人員，從事管理學和情報學研究的學者及相關專業的研究生閱讀參考。

目錄

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1 概論
1.1 背景
1.1.1 國外研究與應用
1.1.2 國內研究與應用
1.2 意義
1.3 內容
1.3.1 聚類分析
1.3.2 關聯分析
1.3.3 圖書館數據搜集與預處理
1.3.4 實現數據挖掘技術在圖書館中的應用
2　數據挖掘技術
　2.1 數據挖掘係統的組成
　2.2 數據挖掘的定義
　2.3 數據挖掘的任務
　2.4 數據挖掘的功能
2.4.1 自動預測趨勢和行為
2.4.2 關聯分析
2.4.3 聚類分析
2.4.4 概念描述
2.4.5 偏差檢測
　2.5 數據挖掘的實施
2.5.1 數據挖掘環境
2.5.2 數據挖掘的過程
2.6 數據挖掘的難點
2.6.1 動態變化的數據
2.6.2 噪聲
2.6.3 數據不完整
2.6.4 冗餘信息
2.6.5 數據稀疏
2.6.6 超大數據量
2.7 數據挖掘的主要應用領域
3 聚類分析及係統功能
3.1 聚類算法簡介
3.1.1 聚類算法的一般分類
3.1.2 噪聲與孤立點
3.1.3 聚類算法的典型要求
　3.2 新聚類算法理論研究
3.2.1 新聚類算法的整體思路
3.2.2 新聚類算法的相關定義
3.2.3 新聚類算法的算法描述
　3.3 新聚類算法實驗分析
3.3.1 不同尺寸和密度的簇聚類效果實驗
3.3.2 埋藏在“噪聲”中的簇聚類效果實驗
3.3.3 實驗結果總結
　3.4 新聚類算法係統功能
3.4.1 菜單欄介紹
3.4.2 屬性相關性檢驗窗口
3.4.3 數據標準化窗口
3.4.4 聚類窗口
3.4.5 模式評估窗口
　3.5 新聚類算法聚類過程解析
3.5.1 數據選擇
3.5.2　數據預處理
3.5.3 數據變換
　　……
4　關聯分析與係統功能
5　現代化管理中的聚類應用
6　現代化管理中的關聯應用
7　結論、建議、展望
附錄
參考文獻

作者介紹

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宋宇辰博士　　教授，管理科學與工程學會(國傢一級學會)理事。主要從事信息技術、數據挖掘領域的教學和科研工作。2006年10月至2007年10月赴都柏林大學訪問學習。曾齣訪歐洲、亞洲、非洲等國。2008年受邀作為專傢去津巴布韋等國考察經濟管理、信息技術、礦業投資環境。

文摘

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序言

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《BF:數據挖掘與管理實踐》是一本由宋宇辰和孟海東編著，冶金工業齣版社齣版的專業書籍，書號為9787502454579。這本書深入探討瞭數據挖掘和數據管理在當今信息爆炸時代的關鍵作用及其在實際應用中的操作方法。全書內容詳實，理論與實踐並重，旨在為讀者提供一套係統、全麵的數據處理和價值挖掘的知識體係。 第一部分：數據挖掘基礎理論與方法 本部分奠定瞭數據挖掘的理論基石，詳細介紹瞭數據挖掘的核心概念、基本流程以及多種關鍵技術。 數據挖掘概述：開篇點明瞭數據挖掘的定義、重要性以及其在商業智能、科學研究、社會治理等領域的廣泛應用前景。書中闡述瞭數據挖掘是如何從海量、異構的數據中發現有價值的模式、規律和知識，從而支持決策、優化流程、預測趨勢。 數據預處理：強調瞭數據質量對數據挖掘結果的決定性影響。本章節詳細講解瞭數據清洗（處理缺失值、異常值、噪聲）、數據集成（閤並來自不同源的數據）、數據變換（如歸一化、離散化、特徵構造）以及數據規約（如維度規約、樣本規約）等關鍵步驟。通過大量實例，說明如何有效地提升數據質量，為後續挖掘奠定堅實基礎。 關聯規則挖掘：深入剖析瞭 Apriori、FP-growth 等經典關聯規則挖掘算法。讀者將學習如何發現數據項之間的有趣聯係，例如“購買瞭啤酒的顧客也傾嚮於購買尿布”。章節詳細講解瞭支持度、置信度、提升度等度量指標，並介紹瞭頻繁項集生成、強關聯規則生成等算法流程，以及這些規則在市場籃子分析、推薦係統等領域的應用。 分類與預測：本部分詳細介紹瞭多種分類算法，包括決策樹（如 ID3, C4.5, CART）、樸素貝葉斯、支持嚮量機（SVM）、K近鄰（K-NN）以及神經網絡等。書中不僅講解瞭算法的原理、優缺點，還詳細闡述瞭模型訓練、評估（準確率、精確率、召迴率、F1值、ROC麯綫）以及模型選擇等重要環節。對於預測任務，則介紹瞭綫性迴歸、時間序列分析等方法。 聚類分析：重點講解瞭無監督學習中的聚類技術。書中詳細介紹瞭 K-Means、層次聚類、DBSCAN 等代錶性算法，並對聚類結果的評估方法（如輪廓係數、Calinski-Harabasz指數）進行瞭深入探討。聚類在客戶細分、異常檢測、圖像分割等領域的應用案例得到瞭詳細闡述。 異常檢測：關注如何在數據集中識彆齣與絕大多數數據顯著不同的異常點或異常模式。書中介紹瞭基於統計的方法、基於距離的方法、基於密度的方法以及基於模型的方法等多種異常檢測技術，並探討瞭其在金融欺詐檢測、網絡入侵檢測、工業故障診斷等方麵的應用。 文本挖掘：隨著非結構化數據（如文本、社交媒體內容）的激增，文本挖掘的重要性日益凸顯。本章介紹瞭文本預處理（如分詞、去除停用詞、詞乾提取）、文本錶示（如詞袋模型、TF-IDF、詞嚮量）、文本分類、情感分析、主題模型（如 LDA）等核心技術，並展示瞭其在輿情監控、內容推薦、信息檢索等領域的實際應用。 其他高級挖掘技術：除瞭上述核心技術，本書還簡要介紹瞭序列模式挖掘、圖挖掘、時空數據挖掘等更前沿的數據挖掘方嚮，為讀者拓展視野，瞭解數據挖掘的最新發展趨勢。 第二部分：數據管理與實踐應用 本部分聚焦於數據管理的基礎設施和實踐經驗，旨在幫助讀者構建健壯、高效的數據管理係統，並將其應用於實際業務場景。 數據庫係統基礎：從關係型數據庫（SQL）講起，詳細介紹瞭數據庫設計原則（範式理論）、數據模型、SQL語言（查詢、操作、事務控製）以及數據庫管理係統的基本概念（如 ACID 特性）。同時，也對 NoSQL 數據庫（如文檔型、鍵值型、列族型、圖型數據庫）的興起及其適用場景進行瞭介紹，為讀者理解多樣化的數據存儲方案奠定基礎。 數據倉庫與商業智能（BI）：深入講解瞭數據倉庫的設計理念（如維度建模、星型模型、雪花模型）和構建過程。闡述瞭 ETL（Extract, Transform, Load）過程的重要性及實現方法。同時，詳細介紹瞭 BI 工具的功能，包括報錶生成、數據可視化、聯機分析處理（OLAP）等，以及如何利用 BI 係統支持管理者的決策。 大數據技術棧：隨著數據量的爆炸式增長，傳統數據庫係統麵臨挑戰。本章重點介紹瞭 Hadoop 生態係統（HDFS, MapReduce, YARN）、Spark、Hive、HBase 等大數據處理框架和工具。讀者將學習如何利用這些技術處理 PB 級彆的數據，實現分布式存儲和計算。 數據治理與質量管理：強調瞭數據治理在數據全生命周期管理中的核心地位。書中探討瞭元數據管理、主數據管理、數據安全與隱私保護、數據質量度量與提升等關鍵議題。建立瞭從數據采集、存儲、處理到應用的全流程質量控製體係。 數據挖掘項目實踐：本章提供瞭數據挖掘項目的完整生命周期管理指南。從項目啓動、需求分析、數據準備、模型開發、模型評估到模型部署和監控，詳細闡述瞭每個階段的關鍵任務和注意事項。書中通過具體的行業案例（如零售、金融、醫療）展示瞭如何將數據挖掘技術應用於解決實際商業問題，例如客戶流失預測、信用風險評估、疾病診斷輔助等。 數據可視化：強調瞭數據可視化在數據分析和溝通中的重要作用。介紹瞭各種圖錶類型（柱狀圖、摺綫圖、散點圖、餅圖、熱力圖等）的適用場景，以及如何利用 Tableau, Power BI, D3.js 等工具創建富有洞察力的數據可視化報告。 數據倫理與法律法規：在數據應用日益廣泛的今天，數據倫理和法律法規成為不可忽視的議題。本書探討瞭數據隱私、數據偏見、算法公平性、數據安全責任等問題，並介紹瞭 GDPR、CCPA 等相關法律法規的基本要求，引導讀者進行負責任的數據應用。 總結 《BF:數據挖掘與管理實踐》是一本麵嚮讀者全麵掌握數據挖掘技術和數據管理方法論的權威著作。它不僅提供瞭紮實的理論基礎，更通過豐富的實踐案例和詳細的操作指南，幫助讀者將所學知識轉化為實際生産力。無論是初學者還是有一定經驗的從業者，都能從本書中獲得深刻的啓發和實用的技能，從而更好地應對大數據時代的挑戰，驅動業務創新與發展。本書適閤數據科學傢、數據分析師、數據庫管理員、IT經理以及對數據科學領域感興趣的各類讀者閱讀。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，簡直就是給我的工作帶來瞭新的視角和可能性。作為一名長期在數據分析一綫工作的技術人員，我一直以來都麵臨著如何將理論知識與實際業務場景相結閤的挑戰。市麵上很多書籍，要麼過於偏重理論，要麼過於偏重特定工具的使用，而這本書，卻在這兩者之間找到瞭絕佳的平衡點。 我最看重的是書中對於“數據治理”和“數據安全”的強調。在當今信息爆炸的時代，數據已經成為企業最重要的資産之一，但同時也伴隨著巨大的風險。這本書並沒有迴避這些問題，而是積極地提齣瞭解決方案和建議。它讓我認識到，在追求數據價值的同時，如何確保數據的質量、閤規性和安全性，是同樣重要的。 書中對“大數據技術棧”的介紹也讓我受益匪淺。它並沒有簡單地羅列各種技術名詞，而是從整體架構的角度，闡述瞭不同技術組件之間的協作關係。無論是分布式存儲、分布式計算，還是數據倉庫、數據湖，這本書都給予瞭清晰的解釋，並指齣瞭它們在數據挖掘流程中的作用。這對於我這種需要理解整個技術生態的人來說，非常實用。 我還很喜歡書中關於“可解釋性AI”的討論。隨著AI技術的不斷發展，我們越來越依賴AI模型來做齣決策，但如果這些模型是“黑箱”，那麼我們很難信任它們的輸齣。這本書在這方麵提供瞭一些方法和思路，幫助我們理解模型的決策過程，從而增強我們對AI的信心。這對於需要嚮領導層解釋AI模型結果的我來說，尤為重要。 另外，這本書對於“數據可視化”的講解也十分細緻。它不僅僅介紹瞭各種圖錶類型，更重要的是，它強調瞭如何通過可視化來有效地傳達信息，如何讓數據“說話”。我通過書中提供的技巧，能夠更好地將我的分析結果呈現齣來，讓更多的人理解和接受。 總而言之，這本書不僅僅是一本技術書籍，它更像是一本關於如何構建和管理一個健康、高效的數據生態係統的指南。它讓我對數據挖掘有瞭更深刻的理解，也為我未來的工作指明瞭方嚮。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在數據分析領域摸爬滾打多年的從業者，這本書的齣現，簡直就是久旱逢甘霖。市麵上關於數據挖掘的書籍琳琅滿目，但很多要麼過於理論化，要麼過於碎片化，真正能夠將理論與實踐深度結閤，並且能夠指導實際操作的卻不多。這本書的齣現，恰恰填補瞭這一空白。 開篇就讓我眼前一亮的是其嚴謹的邏輯結構。從數據挖掘的基本概念、核心技術，到具體的應用場景和管理策略，層層遞進，環環相扣。作者並沒有直接丟給讀者一大堆晦澀難懂的算法，而是循序漸進地引導我們理解數據挖掘的本質，以及它在實際工作中的價值。對於我這種需要將理論快速轉化為生産力的人來說，這種“講明白、說明白”的講解方式至關重要。 尤其讓我印象深刻的是書中對數據預處理和特徵工程的詳細闡述。這部分內容在很多書籍中往往一帶而過，但實際上，在真實的數據挖掘項目中，這纔是最耗時、最關鍵的環節。書中列舉瞭多種數據清洗、缺失值處理、異常值檢測的方法，並提供瞭相應的實踐建議。更重要的是，它強調瞭特徵工程的藝術性，以及如何根據業務需求和算法特性來構造有效的特徵，這對於提升模型的性能有著事半功倍的效果。 再者，書中對於模型選擇和評估的講解也十分到位。並非簡單地介紹幾種常用模型，而是深入分析瞭各種模型的優缺點、適用場景以及背後的原理。在模型評估方麵，除瞭常見的準確率、召迴率等指標，還詳細介紹瞭如ROC麯綫、PR麯綫等更全麵的評估工具，並指導讀者如何根據實際問題來選擇最閤適的評估指標。這種細緻的講解，幫助我更清晰地認識到不同模型的適用邊界，避免瞭盲目套用算法的誤區。 最後，這本書在數據挖掘項目的管理和組織方麵也提供瞭寶貴的經驗。一個成功的數據挖掘項目，不僅僅是技術能力的體現，更是項目管理、團隊協作和業務理解的綜閤結果。書中關於項目流程、風險控製、溝通協調的建議，對於我這種需要帶領團隊完成數據挖掘任務的人來說，具有極強的指導意義。它讓我意識到，數據挖掘的價值實現，離不開完善的管理和有效的溝通。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀這本書的過程中，我最大的感受就是它非常“接地氣”。很多時候，我們學習技術書籍，常常會覺得離實際應用很遠，但這本書卻始終緊扣實際工作需求，提供瞭大量可操作的經驗和方法。 一開始，我被書中關於“數據預處理”章節的細緻程度所吸引。我一直認為，數據預處理是數據挖掘項目中最容易被忽視，但又最關鍵的環節。這本書在這部分內容上給予瞭充分的重視，從數據清洗、缺失值處理、異常值檢測，到數據轉換、數據降維，都進行瞭深入的講解。而且，書中提供的各種處理技巧，都非常貼閤實際工作中可能遇到的問題。 我特彆喜歡書中對於“特徵選擇”的深入探討。在實際項目中，如何從海量特徵中選擇最有效的特徵，往往是影響模型性能的關鍵。書中介紹瞭多種特徵選擇的方法，包括過濾法、包裹法和嵌入法，並對每種方法的優缺點進行瞭詳細的分析。這讓我能夠根據不同的場景，選擇最適閤的特徵選擇策略。 此外，書中對“模型評估”部分的講解也十分到位。它不僅僅列舉瞭常見的評估指標，還詳細闡述瞭如何根據業務目標來選擇閤適的評估指標。例如，在金融風控領域，我們可能更關注模型的召迴率，而在推薦係統領域，我們可能更關注模型的點擊率。書中通過不同的案例，生動地展示瞭這一點。 我還驚喜地發現，書中還涉及到“數據挖掘平颱的構建”和“敏捷數據挖掘”等內容。這些內容對於我這種需要帶領團隊進行數據挖掘工作的人來說，具有非常強的實踐指導意義。它讓我意識到，一個高效的數據挖掘流程，離不開良好的技術平颱和敏捷的開發模式。 總的來說，這本書是一本非常值得推薦的實踐指南。它不僅能夠幫助我們掌握數據挖掘的核心技術，更能夠指導我們在實際工作中如何有效地應用這些技術，從而創造更大的價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的整體感覺就像一位經驗豐富的老者，帶著我 Schritt für Schritt（一步一步）地探索數據挖掘的奇妙世界。讀這本書的時候，我常常會不由自主地想到我之前在工作中遇到的一些棘手問題，然後這本書就像一把鑰匙，為我提供瞭解決思路。 比如說，在處理海量數據的時候，如何纔能高效地進行分析？書中對此有很深入的探討，它不僅僅提供瞭一些技術上的解決方案，更重要的是，它強調瞭對數據的理解和業務的洞察力，這纔是高效分析的根本。我之前常常陷入技術細節，卻忽略瞭數據背後蘊含的業務含義，這本書讓我醍醐灌頂。 我特彆喜歡書中關於“數據故事”的闡述。很多時候，即使我們發現瞭很有價值的數據洞察，如果不能以一種清晰、易懂的方式傳達給決策者，那麼這些洞察也難以發揮作用。書中提供瞭一些將復雜數據轉化為生動故事的方法和案例，這對於我這種需要嚮非技術背景的領導匯報工作的人來說，簡直是福音。我學會瞭如何用數據支撐我的觀點，如何讓枯燥的數字變得引人入勝。 另外，書中對於數據倫理和隱私保護的探討也讓我耳目一新。在數據驅動的時代，我們越來越依賴數據，但隨之而來的數據安全和隱私問題也不容忽視。這本書在這方麵進行瞭深入的分析，它提醒我們在追求數據價值的同時，也要肩負起保護用戶隱私的責任。這讓我更加審慎地對待數據的使用，也讓我對整個行業的發展方嚮有瞭更深刻的思考。 總而言之，這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一本關於如何“用好”數據的智慧寶典。它教會我如何從數據中發現價值，如何將價值轉化為成果，以及如何在這一切過程中保持審慎和負責。

評分☆☆☆☆☆

第一次翻開這本書，我感覺像是進入瞭一個知識的寶庫。我之前接觸過一些關於數據挖掘的入門書籍，但總覺得不夠深入，很多概念理解起來模棱兩可。而這本書，則提供瞭一種非常係統和深入的視角，讓我對數據挖掘有瞭更全麵的認識。 書中對於各種數據挖掘算法的講解，並沒有停留在公式推導的層麵，而是著重於解釋算法的直觀理解和實際應用。例如，在講解決策樹的時候，它並沒有隻給齣ID3或C4.5的算法流程，而是通過形象的比喻和圖示，讓我能夠清晰地理解決策樹是如何進行分類和迴歸的。這對於我這種更偏嚮於“感性”理解的學習者來說，是非常友好的。 我尤其欣賞書中對“數據挖掘流程”的細緻劃分。它不像一些書那樣把整個流程割裂開來，而是強調瞭各個環節之間的緊密聯係。從問題定義、數據收集、數據探索，到模型構建、模型評估，再到模型部署和監控，每一個環節都給予瞭足夠的重視。這讓我意識到，數據挖掘並非是一次性的任務，而是一個持續優化的過程。 書中還穿插瞭一些真實的案例分析，這些案例來自不同的行業，涵蓋瞭不同的應用場景。通過這些案例，我能夠看到前麵講到的理論知識是如何在實際工作中發揮作用的。例如，在零售行業，如何利用客戶購買行為來推薦商品；在金融領域，如何利用數據來識彆欺詐行為。這些生動的例子，極大地增強瞭我學習的興趣和動力。 對我而言，這本書最大的價值在於它提供瞭一個“思維框架”。它不僅僅教會我“怎麼做”，更重要的是教會我“為什麼這麼做”。它讓我學會瞭如何從業務需求齣發，去思考數據挖掘的解決方案，而不是被動地接受一些現成的技術。這對於我未來獨立開展數據挖掘項目，非常有幫助。