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[美] 陈封能等 著

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店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115241009

商品编码：1027903064

出版时间：2011-01-01

基本信息

商品名称： 渔具店的小铃铛(分级阅读中年级A)/孙幼军快乐成长品藏书系	出版社： 长江文艺	出版时间：2013-06-01
作者：孙幼军	开本：32开	印刷时间： 2013-06-01
定价： 16	页数：154	印次： 1
ISBN号：9787535462596	商品类型：图书	版次： 1

编辑推荐语

“孙幼军快乐成长品藏书系”是为一年级至六年级的小学生读者量身定做的。全套书共6册，分为低、中、高三个阶段，每个阶段分为A、B两级。全套书把孙幼军的童话名篇按照不同的阅读难度分别入册，满足了不同年龄阶段的小读者们的阅读需求。 这本《渔具店的小铃铛(分级阅读中年级A)》是其中一册。

内容提要

“孙幼军快乐成长品藏书系”是为一年级至六年 级的小学生读者量身定做的。全套书共6册。
     在孙幼军的童话世界里，充满着天真善良，风趣 幽默。
     这本《渔具店的小铃铛(分级阅读中年级A)》是 其中一册。
     《渔具店的小铃铛(分级阅读中年级A)》收录了 《三个吃冰欺凌大王》；《没有鼻子的小狗》；《老 皮克和小皮克》等故事。
    

作者简介

孙幼军，著名儿童文学作家，中国作家协会儿童文学委员会委员，北京作协名誉理事。代表作品有：长篇童话《小布头奇遇记》《怪老头儿前传》《蛤蟆将军和他的兵》《漫游奇境》《神秘的大鸟》，长篇传奇《小济公传》，中篇童话《神奇的房子》《云里国历险记》《白妞儿和老树精》，系列童话集《怪老头儿》《小猪唏哩呼噜》，短篇童话《小狗的小房子》《小贝流浪记》《冰小鸭的春天》，散文集《怪老头儿随想录》等。曾获安徒生提名奖、中国作家协会全国优秀儿童文学奖等多种奖项。

目录

三个吃冰欺凌大王
  怪雨伞
  没有鼻子的小狗
  西瓜房子
  怪老头儿
  神秘的眼睛
  渔具店的小铃铛
  老皮克和小皮克
  小狼请客
  神笔和笔帽儿的故事
  小贝流浪记
  

《数据之海的探索者：洞察未来商业逻辑的奥秘》 在信息爆炸的时代，数据如同浩瀚无垠的海洋，蕴藏着无尽的价值与潜力。然而，这片海洋并非人人都能驾驭。如何从纷繁复杂的数据洪流中提炼出有价值的洞见？如何将这些洞见转化为驱动商业增长的强大引擎？《数据之海的探索者》正是为你量身打造的一本领航指南，它将带领你深入探索数据背后的世界，解锁商业决策的新维度。 本书并非仅仅罗列冰冷的技术名词或晦涩的算法原理，而是以一种系统性、全局性的视角，阐述了数据如何渗透到现代商业的每一个角落，以及如何通过科学的方法和巧妙的策略，将原始数据转化为具有决定性影响力的商业智慧。我们将从根本上理解数据存在的意义，认识到其作为企业核心资产的地位，进而学习如何有效地收集、清洗、组织和管理这些宝贵的资源。 第一篇：数据之源——理解与构建 在踏入数据挖掘的宏大征程前，我们首先需要锚定方向，建立稳固的认知基础。本篇将深入剖析“数据”这一概念的本质，揭示其在现代商业生态中的核心价值。你将理解，数据不仅仅是简单的数字和文字，它们是消费者行为的痕迹、市场趋势的脉络、运营效率的镜子，更是预测未来的关键线索。 我们将从数据的类型多样性讲起，区分结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的特点及应用场景。了解这些差异，是后续所有数据处理和分析工作的前提。接着，我们将深入探讨数据收集的艺术与科学。从传统的问卷调查、日志文件，到新兴的传感器数据、社交媒体信息，我们将学习如何根据业务需求，设计高效的数据采集方案，并掌握确保数据质量和隐私的原则。 在此基础上，本书将详细阐述数据清洗与预处理的关键步骤。原始数据往往是“脏”的，充斥着缺失值、异常值、重复项和格式不一致等问题。我们将学习一系列实用的技术，例如缺失值填充、异常值检测与处理、数据格式统一、重复记录删除等，确保数据的准确性和可靠性，为后续的分析奠定坚实的基础。 此外，数据集成与转换也是本篇的重要内容。在实际业务中，数据往往分散在不同的系统和格式中，如何将它们有效地整合起来，并按照分析的需要进行转换，是能否构建统一、可用的数据集至关重要的一环。本书将介绍数据仓库、数据集市的概念，以及ETL（Extract, Transform, Load）过程中的核心技术与实践。 第二篇：洞察的火花——数据分析的引擎 掌握了数据的基础，接下来就是如何点燃洞察的火花。本篇将是本书的核心，我们将聚焦于各种强大的数据分析方法和技术，帮助你从海量数据中挖掘出有价值的模式和规律。 我们将首先介绍探索性数据分析（EDA）。在深入建模之前，通过可视化和统计描述来理解数据的分布、变量之间的关系，以及发现潜在的异常和趋势，是必不可少的步骤。你将学习如何运用各种图表（如直方图、散点图、箱线图）和统计指标，快速概览数据全貌，为后续的建模提供方向。 接下来，我们将系统地介绍各类重要的分析技术。 关联规则挖掘： 学习如何发现数据项之间的有趣关系，例如“购买了尿布的顾客也倾向于购买啤酒”。这将帮助你优化商品推荐、商品陈列和捆绑销售策略。 分类与预测： 掌握如何构建模型来预测一个对象所属的类别，例如判断一个客户是否会流失，或者一封邮件是否是垃圾邮件。我们将介绍逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）等经典算法，并讲解如何评估模型的性能。 聚类分析： 学习如何将相似的数据对象分组，例如将具有相似购买行为的客户划分为不同的细分市场。我们将探讨K-Means、层次聚类等方法，以及如何理解和利用聚类结果。 异常检测： 掌握如何识别数据中不寻常的模式，例如欺诈交易、设备故障或网络攻击。这将帮助你构建更安全的系统和更鲁棒的业务流程。 回归分析： 学习如何建立变量之间的数学模型，以预测一个连续的数值型变量，例如预测房屋价格、产品销量或股票走势。我们将介绍线性回归、多元回归等方法，并讲解模型的解释性和预测能力。 在介绍这些技术的同时，本书将强调实际应用场景，通过丰富的案例分析，展示如何将这些技术巧妙地应用于市场营销、风险管理、客户关系管理、产品开发等各个业务领域。你将学会如何选择最适合特定业务问题的分析方法，以及如何解读和应用分析结果。 第三篇：智慧的升华——数据驱动的决策与战略 数据分析的最终目的，是为了驱动更明智的商业决策和更具前瞻性的战略规划。《数据之海的探索者》的第三篇将引领你将数据洞察转化为实际行动，实现数据价值的最大化。 我们将探讨数据可视化在沟通和决策过程中的重要作用。如何将复杂的分析结果以直观、易懂的方式呈现给不同背景的利益相关者，是数据分析师必备的技能。你将学习如何设计有效的仪表盘（Dashboard），以及如何运用故事化叙事，将数据转化为引人入胜的商业见解。 本书还将深入探讨构建数据驱动型组织的关键要素。这不仅仅是关于技术工具的引入，更重要的是文化的转变。我们将讨论如何建立数据文化，培养数据素养，以及如何赋能团队成员，让他们能够更好地利用数据来开展工作。 此外，数据隐私与安全是不可忽视的重要议题。在充分利用数据的同时，我们必须严格遵守法律法规，保护用户隐私。本书将强调数据伦理和合规性，为你提供在合法合规的前提下开展数据分析的指导。 最后，我们将展望数据应用的未来趋势，包括机器学习、深度学习在商业分析中的更广泛应用，以及人工智能如何进一步提升数据挖掘的效率和价值。你将了解到，掌握数据分析的技能，就是掌握了在未来商业竞争中制胜的关键。 《数据之海的探索者》是一本为你而写的书，无论你是商业决策者、市场营销专家、产品经理，还是渴望提升自身数据能力的职场人士，本书都将是你探索数据价值、洞察商业未来、实现职业和业务双重飞跃的得力伙伴。让我们一起扬帆起航，在数据的海洋中，发现无限可能！

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《数据挖掘导论(完整版)》这本书，简直是我在数据挖掘领域遇到的一股清流。它以一种非常亲切、易懂的方式，将复杂的概念剥离开来，一层层地展现在读者面前。我尤其喜欢书中那些生动形象的比喻和图示，让那些抽象的算法原理变得触手可及。例如，在讲解聚类算法时，书中用到了“画圆圈”的比喻，一下子就让我抓住了核心思想。 而且，这本书在保持严谨性的同时，还兼顾了可读性。它不会像某些技术书籍那样枯燥乏味，而是穿插了一些有趣的数据挖掘案例，让我即使在学习理论知识时，也能保持高度的兴趣。书中对异常值检测和时间序列分析等专题的讨论，也让我耳目一新，了解到数据挖掘的触角可以延伸到如此广泛的领域。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，初拿到《数据挖掘导论(完整版)》时，我并没有抱太高的期待，总觉得“导论”类的书籍可能会过于浅显，但这本书彻底颠覆了我的认知。它不仅仅是介绍概念，而是真正地引导读者去理解数据挖掘的思维方式和核心流程。书中的案例分析非常到位，涉及了商业、金融、医疗等多个领域，让我看到了数据挖掘的强大生命力，也激发了我将其应用于自己工作中的热情。我尤其喜欢书中关于模型评估和优化的章节，这部分内容往往是理论学习中最容易被忽略，但在实际应用中却至关重要的环节。作者详细讲解了各种评估指标，以及如何通过调参、交叉验证等方法来提升模型性能，这对于我这样希望将理论知识转化为实际成果的读者来说，提供了宝贵的指导。 我还注意到，这本书在某些章节的深度上，完全不输于一些专门的算法书籍。比如在讲解决策树和支持向量机时，它不仅给出了算法的基本原理，还深入探讨了其变种、优化方法以及潜在的局限性。这种“不打折”的深度，让我觉得这本书的价值远超其“导论”的定位。它既适合初学者入门，也为有一定基础的读者提供了深入学习的素材，可以说是一本“通吃”的优秀教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我眼前一亮，特别是它的“完整版”定位，让我对数据挖掘这个看似高深的领域有了更全面、更深入的认识。我之前也接触过一些数据挖掘相关的资料，但总感觉零散且不够系统，很多概念就像空中楼阁，抓不住重点。而这本《数据挖掘导论(完整版)》就像一座精心搭建的桥梁，从最基础的定义、概念，一路引申到各种经典的算法和技术，并且非常注重理论与实践的结合。书中对各种算法的讲解，不仅剖析了其背后的数学原理，还细致地描绘了它们在实际场景中的应用，这对于我这种既想理解“为什么”又想知道“怎么做”的读者来说，简直是福音。 我特别欣赏书中对数据预处理的重视。很多时候，数据挖掘的成败往往取决于数据质量，而这一部分的内容往往被忽视。这本书却花了相当大的篇幅来讲解数据清洗、转换、特征选择等关键步骤，并给出了详实的案例。这让我意识到，在投入大量时间学习复杂的模型之前，扎实的数据准备工作是多么重要。此外，书中对于不同类型的数据挖掘任务（如分类、聚类、关联规则挖掘、回归等）的讲解，条理清晰，逻辑严谨，每种任务都配有相应的算法介绍和优缺点分析，让我能够根据具体问题选择最合适的工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“完整版”名副其实，它几乎涵盖了数据挖掘领域的所有核心内容，而且讲解得非常透彻。我之前在学习一些算法时，总是觉得云里雾里，但在这本书里，作者用了大量篇幅去解释算法背后的逻辑和原理，并且提供了不同算法之间的比较和权衡。这一点对于我来说尤为重要，因为在实际工作中，我需要根据具体的数据和问题来选择最合适的算法，而不是盲目套用。 书中关于数据可视化和结果解释的部分也做得非常出色。数据挖掘的最终目的不是生成模型，而是通过模型来理解数据、做出决策。这本书很好地强调了这一点，并提供了很多关于如何有效地展示和解释数据挖掘结果的建议，这对于我这样需要向非技术背景的同事或领导汇报工作的人来说，简直是雪中送炭。书中的一些高级主题，例如文本挖掘和网络数据挖掘的入门介绍，也为我进一步深入学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

读完《数据挖掘导论(完整版)》后，我感觉自己对数据“说话”的能力有了质的飞跃。之前面对一堆杂乱的数据，我常常感到无从下手，现在则能更清晰地看到其中蕴含的规律和价值。这本书最让我印象深刻的是，它不仅仅是理论的堆砌，而是非常注重启发读者进行独立思考。例如，在介绍某种算法后，作者会引导读者思考其适用场景、优缺点，以及可能遇到的挑战。这种引导式的学习方式，让我从被动接受知识，转变为主动探索和理解。 书中对各种数据挖掘技术之间的关联和区别的阐述也相当到位。它没有把每种技术孤立开来讲解，而是强调它们是如何相互补充，共同构成一个完整的数据挖掘流程的。这让我能够建立起一个全局的视野，理解数据挖掘的整体框架，而不是只关注某个孤立的工具或算法。尤其是关于降维技术和特征工程的结合，以及模型集成方法的部分，让我对如何构建更强大、更鲁棒的数据挖掘系统有了全新的认识。

评分☆☆☆☆☆

很好很方便

评分☆☆☆☆☆

挺好的，质量快递都不错，京东值得信赖

评分☆☆☆☆☆

有残页，懒得退换了

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书很不错

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不错不错不错不错不错不错

评分☆☆☆☆☆

书不错，慢慢看

评分☆☆☆☆☆

书很好，快递很快，支持京东

评分☆☆☆☆☆

好好学习天天向上。一本好书

评分☆☆☆☆☆

封面有一丢丢小皱，不过没什么大碍，内容不评价，刚开始看