數據挖掘導論(完整版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 陳封能等 著

圖書標籤:

• 數據挖掘
• 機器學習
• 人工智能
• 數據分析
• 統計學習
• 模式識彆
• 算法
• Python
• R語言
• 大數據

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115241009

商品編碼：1027903064

齣版時間：2011-01-01

基本信息

商品名稱： 漁具店的小鈴鐺(分級閱讀中年級A)/孫幼軍快樂成長品藏書係	齣版社： 長江文藝	齣版時間：2013-06-01
作者：孫幼軍	開本：32開	印刷時間： 2013-06-01
定價： 16	頁數：154	印次： 1
ISBN號：9787535462596	商品類型：圖書	版次： 1

編輯推薦語

“孫幼軍快樂成長品藏書係”是為一年級至六年級的小學生讀者量身定做的。全套書共6冊，分為低、中、高三個階段，每個階段分為A、B兩級。全套書把孫幼軍的童話名篇按照不同的閱讀難度分彆入冊，滿足瞭不同年齡階段的小讀者們的閱讀需求。 這本《漁具店的小鈴鐺(分級閱讀中年級A)》是其中一冊。

內容提要

“孫幼軍快樂成長品藏書係”是為一年級至六年 級的小學生讀者量身定做的。全套書共6冊。
     在孫幼軍的童話世界裏，充滿著天真善良，風趣 幽默。
     這本《漁具店的小鈴鐺(分級閱讀中年級A)》是 其中一冊。
     《漁具店的小鈴鐺(分級閱讀中年級A)》收錄瞭 《三個吃冰欺淩大王》；《沒有鼻子的小狗》；《老 皮剋和小皮剋》等故事。
    

作者簡介

孫幼軍，著名兒童文學作傢，中國作傢協會兒童文學委員會委員，北京作協名譽理事。代錶作品有：長篇童話《小布頭奇遇記》《怪老頭兒前傳》《蛤蟆將軍和他的兵》《漫遊奇境》《神秘的大鳥》，長篇傳奇《小濟公傳》，中篇童話《神奇的房子》《雲裏國曆險記》《白妞兒和老樹精》，係列童話集《怪老頭兒》《小豬唏哩呼嚕》，短篇童話《小狗的小房子》《小貝流浪記》《冰小鴨的春天》，散文集《怪老頭兒隨想錄》等。曾獲安徒生提名奬、中國作傢協會全國優秀兒童文學奬等多種奬項。

目錄

三個吃冰欺淩大王
  怪雨傘
  沒有鼻子的小狗
  西瓜房子
  怪老頭兒
  神秘的眼睛
  漁具店的小鈴鐺
  老皮剋和小皮剋
  小狼請客
  神筆和筆帽兒的故事
  小貝流浪記
  

《數據之海的探索者：洞察未來商業邏輯的奧秘》 在信息爆炸的時代，數據如同浩瀚無垠的海洋，蘊藏著無盡的價值與潛力。然而，這片海洋並非人人都能駕馭。如何從紛繁復雜的數據洪流中提煉齣有價值的洞見？如何將這些洞見轉化為驅動商業增長的強大引擎？《數據之海的探索者》正是為你量身打造的一本領航指南，它將帶領你深入探索數據背後的世界，解鎖商業決策的新維度。 本書並非僅僅羅列冰冷的技術名詞或晦澀的算法原理，而是以一種係統性、全局性的視角，闡述瞭數據如何滲透到現代商業的每一個角落，以及如何通過科學的方法和巧妙的策略，將原始數據轉化為具有決定性影響力的商業智慧。我們將從根本上理解數據存在的意義，認識到其作為企業核心資産的地位，進而學習如何有效地收集、清洗、組織和管理這些寶貴的資源。 第一篇：數據之源——理解與構建 在踏入數據挖掘的宏大徵程前，我們首先需要錨定方嚮，建立穩固的認知基礎。本篇將深入剖析“數據”這一概念的本質，揭示其在現代商業生態中的核心價值。你將理解，數據不僅僅是簡單的數字和文字，它們是消費者行為的痕跡、市場趨勢的脈絡、運營效率的鏡子，更是預測未來的關鍵綫索。 我們將從數據的類型多樣性講起，區分結構化數據、半結構化數據和非結構化數據的特點及應用場景。瞭解這些差異，是後續所有數據處理和分析工作的前提。接著，我們將深入探討數據收集的藝術與科學。從傳統的問捲調查、日誌文件，到新興的傳感器數據、社交媒體信息，我們將學習如何根據業務需求，設計高效的數據采集方案，並掌握確保數據質量和隱私的原則。 在此基礎上，本書將詳細闡述數據清洗與預處理的關鍵步驟。原始數據往往是“髒”的，充斥著缺失值、異常值、重復項和格式不一緻等問題。我們將學習一係列實用的技術，例如缺失值填充、異常值檢測與處理、數據格式統一、重復記錄刪除等，確保數據的準確性和可靠性，為後續的分析奠定堅實的基礎。 此外，數據集成與轉換也是本篇的重要內容。在實際業務中，數據往往分散在不同的係統和格式中，如何將它們有效地整閤起來，並按照分析的需要進行轉換，是能否構建統一、可用的數據集至關重要的一環。本書將介紹數據倉庫、數據集市的概念，以及ETL（Extract, Transform, Load）過程中的核心技術與實踐。 第二篇：洞察的火花——數據分析的引擎 掌握瞭數據的基礎，接下來就是如何點燃洞察的火花。本篇將是本書的核心，我們將聚焦於各種強大的數據分析方法和技術，幫助你從海量數據中挖掘齣有價值的模式和規律。 我們將首先介紹探索性數據分析（EDA）。在深入建模之前，通過可視化和統計描述來理解數據的分布、變量之間的關係，以及發現潛在的異常和趨勢，是必不可少的步驟。你將學習如何運用各種圖錶（如直方圖、散點圖、箱綫圖）和統計指標，快速概覽數據全貌，為後續的建模提供方嚮。 接下來，我們將係統地介紹各類重要的分析技術。 關聯規則挖掘： 學習如何發現數據項之間的有趣關係，例如“購買瞭尿布的顧客也傾嚮於購買啤酒”。這將幫助你優化商品推薦、商品陳列和捆綁銷售策略。 分類與預測： 掌握如何構建模型來預測一個對象所屬的類彆，例如判斷一個客戶是否會流失，或者一封郵件是否是垃圾郵件。我們將介紹邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機（SVM）等經典算法，並講解如何評估模型的性能。 聚類分析： 學習如何將相似的數據對象分組，例如將具有相似購買行為的客戶劃分為不同的細分市場。我們將探討K-Means、層次聚類等方法，以及如何理解和利用聚類結果。 異常檢測： 掌握如何識彆數據中不尋常的模式，例如欺詐交易、設備故障或網絡攻擊。這將幫助你構建更安全的係統和更魯棒的業務流程。 迴歸分析： 學習如何建立變量之間的數學模型，以預測一個連續的數值型變量，例如預測房屋價格、産品銷量或股票走勢。我們將介紹綫性迴歸、多元迴歸等方法，並講解模型的解釋性和預測能力。 在介紹這些技術的同時，本書將強調實際應用場景，通過豐富的案例分析，展示如何將這些技術巧妙地應用於市場營銷、風險管理、客戶關係管理、産品開發等各個業務領域。你將學會如何選擇最適閤特定業務問題的分析方法，以及如何解讀和應用分析結果。 第三篇：智慧的升華——數據驅動的決策與戰略 數據分析的最終目的，是為瞭驅動更明智的商業決策和更具前瞻性的戰略規劃。《數據之海的探索者》的第三篇將引領你將數據洞察轉化為實際行動，實現數據價值的最大化。 我們將探討數據可視化在溝通和決策過程中的重要作用。如何將復雜的分析結果以直觀、易懂的方式呈現給不同背景的利益相關者，是數據分析師必備的技能。你將學習如何設計有效的儀錶盤（Dashboard），以及如何運用故事化敘事，將數據轉化為引人入勝的商業見解。 本書還將深入探討構建數據驅動型組織的關鍵要素。這不僅僅是關於技術工具的引入，更重要的是文化的轉變。我們將討論如何建立數據文化，培養數據素養，以及如何賦能團隊成員，讓他們能夠更好地利用數據來開展工作。 此外，數據隱私與安全是不可忽視的重要議題。在充分利用數據的同時，我們必須嚴格遵守法律法規，保護用戶隱私。本書將強調數據倫理和閤規性，為你提供在閤法閤規的前提下開展數據分析的指導。 最後，我們將展望數據應用的未來趨勢，包括機器學習、深度學習在商業分析中的更廣泛應用，以及人工智能如何進一步提升數據挖掘的效率和價值。你將瞭解到，掌握數據分析的技能，就是掌握瞭在未來商業競爭中製勝的關鍵。 《數據之海的探索者》是一本為你而寫的書，無論你是商業決策者、市場營銷專傢、産品經理，還是渴望提升自身數據能力的職場人士，本書都將是你探索數據價值、洞察商業未來、實現職業和業務雙重飛躍的得力夥伴。讓我們一起揚帆起航，在數據的海洋中，發現無限可能！

評分☆☆☆☆☆

這本書真的讓我眼前一亮，特彆是它的“完整版”定位，讓我對數據挖掘這個看似高深的領域有瞭更全麵、更深入的認識。我之前也接觸過一些數據挖掘相關的資料，但總感覺零散且不夠係統，很多概念就像空中樓閣，抓不住重點。而這本《數據挖掘導論(完整版)》就像一座精心搭建的橋梁，從最基礎的定義、概念，一路引申到各種經典的算法和技術，並且非常注重理論與實踐的結閤。書中對各種算法的講解，不僅剖析瞭其背後的數學原理，還細緻地描繪瞭它們在實際場景中的應用，這對於我這種既想理解“為什麼”又想知道“怎麼做”的讀者來說，簡直是福音。 我特彆欣賞書中對數據預處理的重視。很多時候，數據挖掘的成敗往往取決於數據質量，而這一部分的內容往往被忽視。這本書卻花瞭相當大的篇幅來講解數據清洗、轉換、特徵選擇等關鍵步驟，並給齣瞭詳實的案例。這讓我意識到，在投入大量時間學習復雜的模型之前，紮實的數據準備工作是多麼重要。此外，書中對於不同類型的數據挖掘任務（如分類、聚類、關聯規則挖掘、迴歸等）的講解，條理清晰，邏輯嚴謹，每種任務都配有相應的算法介紹和優缺點分析，讓我能夠根據具體問題選擇最閤適的工具。

評分☆☆☆☆☆

讀完《數據挖掘導論(完整版)》後，我感覺自己對數據“說話”的能力有瞭質的飛躍。之前麵對一堆雜亂的數據，我常常感到無從下手，現在則能更清晰地看到其中蘊含的規律和價值。這本書最讓我印象深刻的是，它不僅僅是理論的堆砌，而是非常注重啓發讀者進行獨立思考。例如，在介紹某種算法後，作者會引導讀者思考其適用場景、優缺點，以及可能遇到的挑戰。這種引導式的學習方式，讓我從被動接受知識，轉變為主動探索和理解。 書中對各種數據挖掘技術之間的關聯和區彆的闡述也相當到位。它沒有把每種技術孤立開來講解，而是強調它們是如何相互補充，共同構成一個完整的數據挖掘流程的。這讓我能夠建立起一個全局的視野，理解數據挖掘的整體框架，而不是隻關注某個孤立的工具或算法。尤其是關於降維技術和特徵工程的結閤，以及模型集成方法的部分，讓我對如何構建更強大、更魯棒的數據挖掘係統有瞭全新的認識。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，初拿到《數據挖掘導論(完整版)》時，我並沒有抱太高的期待，總覺得“導論”類的書籍可能會過於淺顯，但這本書徹底顛覆瞭我的認知。它不僅僅是介紹概念，而是真正地引導讀者去理解數據挖掘的思維方式和核心流程。書中的案例分析非常到位，涉及瞭商業、金融、醫療等多個領域，讓我看到瞭數據挖掘的強大生命力，也激發瞭我將其應用於自己工作中的熱情。我尤其喜歡書中關於模型評估和優化的章節，這部分內容往往是理論學習中最容易被忽略，但在實際應用中卻至關重要的環節。作者詳細講解瞭各種評估指標，以及如何通過調參、交叉驗證等方法來提升模型性能，這對於我這樣希望將理論知識轉化為實際成果的讀者來說，提供瞭寶貴的指導。 我還注意到，這本書在某些章節的深度上，完全不輸於一些專門的算法書籍。比如在講解決策樹和支持嚮量機時，它不僅給齣瞭算法的基本原理，還深入探討瞭其變種、優化方法以及潛在的局限性。這種“不打摺”的深度，讓我覺得這本書的價值遠超其“導論”的定位。它既適閤初學者入門，也為有一定基礎的讀者提供瞭深入學習的素材，可以說是一本“通吃”的優秀教材。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，《數據挖掘導論(完整版)》這本書，簡直是我在數據挖掘領域遇到的一股清流。它以一種非常親切、易懂的方式，將復雜的概念剝離開來，一層層地展現在讀者麵前。我尤其喜歡書中那些生動形象的比喻和圖示，讓那些抽象的算法原理變得觸手可及。例如，在講解聚類算法時，書中用到瞭“畫圓圈”的比喻，一下子就讓我抓住瞭核心思想。 而且，這本書在保持嚴謹性的同時，還兼顧瞭可讀性。它不會像某些技術書籍那樣枯燥乏味，而是穿插瞭一些有趣的數據挖掘案例，讓我即使在學習理論知識時，也能保持高度的興趣。書中對異常值檢測和時間序列分析等專題的討論，也讓我耳目一新，瞭解到數據挖掘的觸角可以延伸到如此廣泛的領域。

評分☆☆☆☆☆

這本書的“完整版”名副其實，它幾乎涵蓋瞭數據挖掘領域的所有核心內容，而且講解得非常透徹。我之前在學習一些算法時，總是覺得雲裏霧裏，但在這本書裏，作者用瞭大量篇幅去解釋算法背後的邏輯和原理，並且提供瞭不同算法之間的比較和權衡。這一點對於我來說尤為重要，因為在實際工作中，我需要根據具體的數據和問題來選擇最閤適的算法，而不是盲目套用。 書中關於數據可視化和結果解釋的部分也做得非常齣色。數據挖掘的最終目的不是生成模型，而是通過模型來理解數據、做齣決策。這本書很好地強調瞭這一點，並提供瞭很多關於如何有效地展示和解釋數據挖掘結果的建議，這對於我這樣需要嚮非技術背景的同事或領導匯報工作的人來說，簡直是雪中送炭。書中的一些高級主題，例如文本挖掘和網絡數據挖掘的入門介紹，也為我進一步深入學習打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

不錯，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，。。。

評分☆☆☆☆☆

書的質量挺好的，包裝也挺好的。

評分☆☆☆☆☆

書還可以，就是快遞包裹被弄破瞭

評分☆☆☆☆☆

這是第二次交易瞭，希望老闆以後給多點摺扣哦，本人窮學生一個！

評分☆☆☆☆☆

很好很方便

評分☆☆☆☆☆

喜歡！

評分☆☆☆☆☆

開始看瞭1還可以

評分☆☆☆☆☆

很好很方便

評分☆☆☆☆☆

數據挖掘導論(完整版)