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郝文宁，靳大尉，程恺 著

图书标签:

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• 统计学
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• 机器学习

店铺： 爱尚美润图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118107975

商品编码：29470653869

包装：平装

出版时间：2016-03-01

基本信息

书名：数据分析与数据挖掘实验指导书

定价：40.00元

作者：郝文宁,靳大尉,程恺

出版社：国防工业出版社

出版日期：2016-03-01

ISBN：9787118107975

字数：

页码：172

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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　　数据分析实验内容主要围绕描述性统计、推断性统计和多元统计分析三大统计学原理部分展开。 描述性统计是采用概括性数据指标或图表综合说明事物特征、关系和规律的一种方法，主要通过集中趋势、离散趋势、分布形状和相对(分布)位置四大类统计量来描述数据集特征，实验2主要用来帮助实验者理解和掌握描述性统计的主要方法。 由郝文宁、靳大尉和程恺共同编*的这本教材《数据分析与数据挖掘实验指导书》是统计分析应用软件数据采集指导书。

内容提要

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由郝文宁、靳大尉和程恺共同编*的这本教材《 数据分析与数据挖掘实验指导书》是数据分析与数据 挖掘课程的实验指导书，结合大量实例全面阐述了使 用IBM SPSS系列软件进行数据分析与挖掘的原理、方 法和步骤。紧密配合理论教学，使学生在有限的实验 课时中，加深对所学知识的理解和掌握。
　　全书分为两个部分，**部分为数据分析实验， 主要介绍如何利用IBM SPSSStatistics软件进行统 计分析，具体包括描述性统计、参数检验、非参数检 验、相关分析、回归分析和因子分析等七项实验科目 ，第二部分为数据挖掘实验，主要介绍如何利用IBM SPSS Modeler软件进行数据挖掘，具体包括关联规则 挖掘、决策树分类、人工神经网络分类、贝叶斯方法 分类和聚类等七项实验科目。

目录

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实验1 IBM SPSS Statistics软件使用基础

作者介绍

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　　郝文宁，1971年5月生于山西省芮城县。现为解放军理工大学指挥信息系统学院教授，硕士生导师。长期从事作战仿真、军用数据工程等领域的教学和科研工作。先后主持和参与多项全军重大科技攻关项目，获军队科技进步一等奖2项，二等奖3项。出版专*、教材3部，发表学术论文60余篇。享受军队**专业技术二类岗位津贴，荣立二等功2次。

文摘

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序言

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数据处理的艺术：掌握海量数据的洞察力 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、预测趋势、优化流程的核心资产。然而，原始数据往往杂乱无章，蕴含的价值深埋其中，需要专业的方法和工具才能挖掘。本书旨在为您揭示数据处理的奥秘，引导您从杂乱的数据海洋中捕获有价值的洞察，将数据转化为 actionable intelligence。 本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是以实践为导向，系统地阐述了数据处理的完整流程，从数据的获取、清洗、转换，到数据的探索性分析、特征工程，再到高级的数据挖掘技术和模型应用，力求为读者构建一套完整而实用的数据处理知识体系。我们相信，只有通过亲自动手实践，才能真正理解和掌握数据处理的精髓，并将其灵活应用于解决实际问题。 第一章：数据之源——数据获取与理解 任何数据分析的起点，都是数据的获取。本章将带领您走进数据的世界，了解数据的多种来源，包括数据库、文件、API接口、网页爬虫等。您将学习如何高效地提取所需数据，并初步理解数据的基本结构和类型。 数据来源的广泛性： 探索企业内部数据库（如SQL Server, MySQL, PostgreSQL）、数据仓库、数据湖，以及外部公开数据集、社交媒体数据、传感器数据等。 数据提取的技术： 学习使用SQL语句进行结构化数据的查询和提取，掌握使用Python库（如Pandas, SQLAlchemy）连接和操作各种数据库。了解如何通过Requests, BeautifulSoup等库进行网页数据的抓取，以及如何调用API接口获取实时数据。 初步理解数据： 学习如何使用描述性统计（均值、中位数、标准差、方差、百分位数等）来概览数据的基本特征，如何通过数据字典理解字段含义，为后续的数据处理奠定基础。 第二章：杂乱到清晰——数据清洗与预处理 原始数据往往充斥着错误、缺失、不一致和重复项，这些“噪声”严重影响着分析的准确性和有效性。本章将重点讲解数据清洗和预处理的关键技术，帮助您将“脏数据”转化为可用的、高质量的数据集。 缺失值处理： 深入探讨不同策略来处理缺失数据，包括删除含有缺失值的记录或特征、均值/中位数/众数填充、模型预测填充（如K近邻插补、回归填充）等。分析不同策略的优缺点及其适用场景。 异常值检测与处理： 学习多种异常值检测方法，如基于统计的方法（Z-score, IQR）、基于可视化（箱线图、散点图）的方法、基于模型的方法（Isolation Forest, One-Class SVM）。掌握如何根据业务场景选择合适的处理方式，如删除、替换或保留。 数据格式统一与规范化： 处理日期、时间、文本、数值等不同数据类型的格式问题，进行单位转换、大小写统一、编码转换等操作。 重复数据识别与移除： 学习如何有效地检测和删除重复记录，确保数据的一致性。 数据类型转换： 将字符串转换为数值、日期等，确保数据格式适合后续分析。 第三章：数据形态重塑——数据转换与特征工程 数据预处理完成后，我们还需要对数据进行进一步的转换和构建，以更好地适应各种分析模型的需求，并提取出更具信息量的特征。本章将聚焦于数据转换的艺术和特征工程的智慧。 数据标准化与归一化： 学习Min-Max标准化、Z-score标准化等方法，理解它们在不同算法（如支持向量机、K近邻）中的重要性。 离散化处理： 将连续型数值特征转换为离散型区间，学习等宽离散化、等频离散化、基于模型的离散化方法。 特征编码： 处理类别型特征，学习独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）、序数编码（Ordinal Encoding）等技术，并分析其在机器学习模型中的适用性。 特征交叉与组合： 通过将现有特征进行组合，创造出新的、可能更具预测能力的特征。例如，将“购买次数”和“平均购买金额”组合为“总消费金额”。 文本特征提取： 对于文本数据，学习词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等方法，将文本转化为数值向量。 时间序列特征构建： 从时间序列数据中提取滞后特征、滑动窗口统计特征、趋势特征等。 第四章：数据之眼——探索性数据分析（EDA） 探索性数据分析（EDA）是理解数据、发现模式、形成假设的关键阶段。本章将引导您运用可视化和统计方法，深入挖掘数据内部的隐藏信息，为建模和决策提供坚实的基础。 统计描述 revisited： 深入理解均值、中位数、方差、偏度、峰度等统计量在数据分布和特征上的意义。 可视化工具箱： 熟练运用各种图表来展现数据特征和关系，包括： 单变量分析： 直方图、密度图、箱线图，用于理解单个变量的分布。 双变量分析： 散点图、折线图、条形图、热力图，用于分析两个变量之间的关系，发现相关性、趋势和聚类。 多变量分析： 散点图矩阵、配对图、平行坐标图，用于多维度地观察变量之间的复杂关系。 相关性分析： 计算并解释皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等，识别变量之间的线性或非线性关系。 数据分布的探索： 识别数据的偏态、峰态，判断是否符合正态分布等。 模式识别与洞察： 通过图表和统计结果，发现数据中的潜在模式、异常趋势、分组差异等，并形成初步的假设。 第五章：数据驱动的预测——数据挖掘基础 数据挖掘是将隐藏在海量数据中的模式、关系和知识提取出来的过程。本章将为您介绍数据挖掘的核心概念和常用算法，为后续更高级的应用打下基础。 数据挖掘的流程： 了解 CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) 等行业标准流程，掌握数据挖掘项目的全生命周期管理。 监督学习入门： 分类问题： 学习如何构建模型来预测离散的类别标签。介绍逻辑回归、K近邻（KNN）、决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯等基础分类算法。 回归问题： 学习如何构建模型来预测连续的数值。介绍线性回归、岭回归、Lasso回归、决策树回归等基础回归算法。 无监督学习入门： 聚类问题： 学习如何将数据分成若干个相似的组，而无需预先定义标签。介绍K-Means、层次聚类、DBSCAN等经典聚类算法。 降维问题： 学习如何减少数据的维度，同时保留重要信息。介绍主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等降维技术。 模型评估与选择： 学习准确率、精确率、召回率、F1-Score、ROC曲线、AUC等评估指标，以及如何选择最适合特定任务的模型。 第六章：深入挖掘——高级数据挖掘技术 在掌握了基础的挖掘技术后，本章将进一步深入，介绍更强大、更灵活的高级数据挖掘技术，帮助您解决更复杂的问题。 集成学习： 了解如何通过组合多个弱学习器来构建更强大的模型。深入学习随机森林（Random Forest）、梯度提升（Gradient Boosting，如XGBoost, LightGBM）等。 关联规则挖掘： 学习Apriori、FP-Growth等算法，发现数据项之间的有趣关联，例如“购买了啤酒的顾客很有可能也购买了尿布”。应用于市场篮子分析、推荐系统等。 异常检测进阶： 探索更复杂的异常检测方法，如基于密度的方法、基于图的方法，以及在时间序列和高维数据中的异常检测。 文本挖掘与自然语言处理（NLP）基础： 进一步探索文本预处理（分词、词性标注、去除停用词）、词向量表示（Word2Vec, GloVe）、主题模型（LDA）等。 序列模式挖掘： 分析数据中的时间序列或事件序列，发现有意义的模式，如用户行为路径分析。 第七章：数据的价值实现——模型部署与应用 再强大的模型，如果不能投入实际应用，其价值也无法得到充分体现。本章将关注模型部署和实际应用中的关键环节，帮助您将数据分析成果转化为业务价值。 模型部署策略： 了解模型部署到生产环境的不同方式，如RESTful API、批处理预测、嵌入式部署等。 实时预测与在线学习： 探讨如何构建能够进行实时预测的系统，以及在数据不断更新的情况下如何进行模型的在线更新。 A/B测试与效果评估： 学习如何通过A/B测试科学地评估模型的实际业务效果，例如用户转化率、留存率等。 数据可视化仪表盘构建： 学习如何利用Tableau, Power BI, or Python的可视化库（如Matplotlib, Seaborn, Plotly）构建交互式仪表盘，直观地展示分析结果和监控指标。 业务场景应用实例： 通过多个实际业务场景，如客户流失预测、销售预测、欺诈检测、个性化推荐等，串联整个数据处理与分析流程，展示数据价值的实现过程。 本书的特色与价值： 实践导向： 每一章都包含丰富的案例分析和代码示例，鼓励读者动手实践，在实践中学习。 理论与实践结合： 在讲解算法和技术的同时，注重解释其背后的数学原理和逻辑，帮助读者知其然，更知其所以然。 循序渐进： 内容从基础概念逐步深入到高级技术，适合不同层次的读者。 前沿技术涵盖： 关注数据分析与挖掘领域的最新发展，介绍如XGBoost等主流高效算法。 赋能商业决策： 最终目标是帮助读者掌握数据驱动的决策能力，将数据分析转化为实际的商业价值。 掌握数据处理的艺术，就是掌握了在信息时代乘风破浪的利器。本书将是您探索数据世界、挖掘数据潜能、实现数据价值的得力助手。让我们一起踏上这场精彩的数据之旅！

评分☆☆☆☆☆

作为一名有一定数据分析基础的学习者，我一直在寻找能够帮助我提升专业技能的书籍。市面上很多书籍要么偏重于理论推导，缺乏实际操作性；要么只是堆砌代码，让人难以理解算法的内在逻辑。我特别希望这本书能够深入浅出地讲解数据分析和挖掘的核心算法，比如回归、分类、聚类、关联规则等等，并能清晰地阐述它们的数学原理和适用场景。对于“实验指导”这部分，我更看重其深度和广度。我希望它能提供一些有挑战性的实验项目，让我在实践中学习如何处理真实世界中的复杂数据，例如缺失值、异常值、高维数据等，并掌握各种数据预处理和特征工程的技术。同时，我也希望书中的实验能够覆盖到模型评估和调优的各个方面，让我学会如何选择合适的评估指标，以及如何通过交叉验证、网格搜索等方法来优化模型性能。如果书中还能介绍一些常用的数据挖掘案例研究，并分析其成功的经验和失败的教训，那将极大地开阔我的视野，帮助我更好地理解数据分析的价值。

评分☆☆☆☆☆

收到这本书的时候，我第一时间翻阅了目录，发现其编排结构相当合理。从基础概念的引入，到各类算法的详解，再到实验操作的指导，层层递进，逻辑清晰。对于我这样初次接触数据分析领域的新手来说，一本好的入门书籍至关重要。我尤其看重书中是否能循序渐进地引导读者，而不是上来就抛出大量的专业术语和复杂的公式。希望这本书能用通俗易懂的语言，将抽象的数据分析和挖掘概念具象化，例如通过生动的比喻或者实际生活中的例子来解释。我对书中“实验指导”这部分寄予厚望，期盼它能提供一套完整的实验流程，从准备数据到输出结果，每一步都有详细的说明和讲解。这对于我这种动手能力较强，希望通过实践来巩固知识的学习者来说，是不可或缺的。我希望书中的实验项目能够涵盖多样化的应用场景，比如市场营销、金融风控、医疗健康等，这样我不仅能学到通用的方法论，还能了解到这些方法在不同行业中的具体应用。如果书中还能提供一些关于数据可视化技巧的指导，让我能更好地呈现分析结果，那就锦上添花了。

评分☆☆☆☆☆

我正在准备一场关于数据分析的学术竞赛，急需一本能够指导我完成项目实践的书籍。我关注的重点在于书中的“实验指导”部分，希望它能够提供清晰、完整、可操作的实验流程。我期待它能包含从项目启动、数据收集、数据清洗、特征工程、模型选择、模型训练、模型评估到结果解释和报告撰写的全过程指导。对于实验案例，我希望它们能够贴近实际应用，并且具有一定的复杂度，能够让我充分锻炼解决实际问题的能力。例如，某个案例可以模拟一个电商平台的推荐系统，另一个案例可以分析一个社交网络的用户行为模式。书中如果能提供不同算法在同一问题下的比较分析，并指导我如何根据具体需求选择最优算法，那将非常有价值。另外，我希望书中能够强调数据可视化在分析过程中的重要性，并提供一些创建高质量数据图表的建议和技巧。如果书中还能涵盖一些项目管理和团队协作的经验，帮助我在竞赛中更好地组织和协调团队，那就更好了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，【XH】的标识很有辨识度，一看就是一本专业性很强的学术读物。我之前在学习数据分析和挖掘相关课程时，就一直在寻找一本既有理论深度，又兼具实践指导意义的教材。很多市面上的书籍要么过于理论化，让人读起来枯燥乏味，学了也难以落地；要么过于侧重操作，缺乏对背后原理的深入剖析，导致使用者知其然不知其所以然。我特别希望这本书能在这两方面找到一个很好的平衡点，能够系统地讲解数据分析的流程、常用的算法原理，同时又提供大量的实验案例，让我能够亲手操作，加深理解。我对书中的实验部分尤其感兴趣，希望它能覆盖从数据预处理、特征工程到模型选择、评估等各个环节，并且能提供清晰的操作步骤和代码示例，最好还能包含一些实际应用场景的分析，这样在学习过程中就能与实际工作联系起来，提升学习效率。如果书中还能涉及到一些当下热门的数据分析工具和技术，比如Python的Pandas、Scikit-learn，甚至是更高级的深度学习框架在数据挖掘中的应用，那就更完美了。总而言之，我期待这本书能成为我学习数据分析和挖掘道路上的重要指引。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，一本好的技术类书籍，其价值体现在能够激发读者的学习兴趣，并引领他们深入探索。我一直对数据分析和数据挖掘领域充满好奇，但苦于缺乏系统性的学习路径。我希望这本书能够以一种启发性的方式，带领我逐步认识数据分析的魅力。我对书中“实验指导”部分的具体内容充满了期待，我希望它能提供一些有趣且富有挑战性的实验项目，让我能够亲手实践，从数据中发现规律。例如，我可以尝试分析一些公共数据集，从中挖掘出有价值的信息。书中是否能够提供一些关于如何提出好的数据分析问题的建议？这对于初学者来说尤为重要。我希望书中的实验能够引导我学习如何运用不同的统计方法和机器学习算法来解决实际问题，并学会如何清晰地呈现我的分析结果。如果书中还能包含一些关于数据伦理和隐私保护的讨论，这在当今数据时代尤为重要，那这本书的价值将进一步提升。总的来说，我希望这本书能够成为我开启数据分析之旅的得力助手。