大数据技术丛书：MATLAB数据分析与挖掘实战 [MATLAB Data Analysis and Data Mining] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张良均，杨坦，肖刚，徐圣兵 等 著

图书标签:

• MATLAB
• 数据分析
• 数据挖掘
• 大数据
• 技术
• 实战
• 机器学习
• 算法
• 统计分析
• 工程应用

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111504351

版次：1

商品编码：11712229

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 大数据技术丛书

外文名称：MATLAB Data Analysis and Data Mining

开本：16开

出版时间：2015-06-01

用纸：胶版纸

页数：329

正文语种：中文

编辑推荐

　　多位资深数据挖掘专家10余年实战经验结晶，深入讲解数据挖掘各个环节的各项技术通过10余个真实的案例为10余个行业的数据挖掘提供了解决方案，并提供相关的建模文件和源代码

内容简介

　　《大数据技术丛书：MATLAB数据分析与挖掘实战》共16章，共三篇。基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对《大数据技术丛书：MATLAB数据分析与挖掘实战》所用到的数据挖掘建模工具MATALB进行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。实战篇（第6～15章），重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上，《大数据技术丛书：MATLAB数据分析与挖掘实战》是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建的顺序进行的，在建模过程关键环节，穿插程序实现代码。最后通过上机实践，加深数据挖掘技术在案例应用中的理解。提高篇（第16章），介绍了基于MATLAB二次开发的数据挖掘应用软件——TipDM数据挖掘建模工具，并以此工具为例详细介绍了基于MATLAB接口完成数据挖掘二次开发的各个步骤，使读者体验到通过MATLAB实现数据挖掘二次开发的强大魅力。

作者简介

　　张良均，资深大数据挖掘专家和模式识别专家，有10多年的大数据挖掘应用、咨询经验，10余年数据仓库系统管理与实施经验，超过10年的系统开发与设计经验。为电信、电力、互联网、生产制造、零售、银行、生物、化工、医药等多个行业上百家大型企业提供过数据挖掘应用与咨询服务，实践经验非常丰富。此外，他精通JavaEE企业级应用开发，是广东工业大学和华南师范大学兼职教授，著有《神经网络实用教程》、《数据挖掘：实用案例分析》等畅销书。

目录

基础篇
第1章 数据挖掘基础
1.1 某知名连锁餐饮企业的困惑
1.2 从餐饮服务到数据挖掘
1.3 数据挖掘的基本任务
1.4 数据挖掘的建模过程
1.4.1 定义挖掘目标
1.4.2 数据取样
1.4.3 数据探索
1.4.4 数据预处理
1.4.5 挖掘建模
1.4.6 模型评价
1.5 常用的数据挖掘建模工具
1.6 小结
第2章 MATLAB数据分析工具箱简介
2.1 MATLAB的安装
2.2 MATLAB使用入门
2.2.1 MATLAB R2014a操作界面
2.2.2 MATLAB常用操作
2.3 MATLAB数据分析工具箱
2.4 配套附件使用设置
2.5 小结
第3章 数据探索
3.1 数据质量分析
3.1.1 缺失值分析
3.1.2 异常值分析
3.1.3 一致性分析
3.2 数据特征分析
3.2.1 分布分析
3.2.2 对比分析
3.2.3 统计量分析
3.2.4 周期性分析
3.2.5 贡献度分析
3.2.6 相关性分析
3.3 MATLAB主要数据的探索函数
3.3.1 统计特征函数
3.3.2 统计作图函数
3.4 小结
第4章 数据预处理
4.1 数据清洗
4.1.1 缺失值处理
4.1.2 异常值处理
4.2 数据集成
4.2.1 实体识别
4.2.2 冗余属性识别
4.3 数据变换
4.3.1 简单的函数变换
4.3.2 规范化
4.3.3 连续属性离散化
4.3.4 属性构造
4.3.5 小波变换
4.4 数据规约
4.4.1 属性规约
4.4.2 数值规约
4.5 MATLAB主要的数据预处理函数
4.6 小结
第5章 挖掘建模
5.1 分类与预测
5.1.1 实现过程
5.1.2 常用的分类与预测算法
5.1.3 回归分析
5.1.4 决策树
5.1.5 人工神经网络
5.1.6 分类与预测算法评价
5.1.7 MATLAB主要分类与预测算法函数
5.2 聚类分析
5.2.1 常用的聚类分析算法
5.2.2 K-Means聚类算法
5.2.3 聚类分析算法评价
5.2.4 MATLAB主要聚类分析算法函数
5.3 关联规则
5.3.1 常用的关联规则算法
5.3.2 Apriori算法
5.4 时序模式
5.4.1 时间序列算法
5.4.2 时间序列的预处理
5.4.3 平稳时间序列分析
5.4.4 非平稳时间序列分析
5.4.5 MATLAB主要时序模式算法函数
5.5 离群点检测
5.5.1 离群点的检测方法
5.5.2 基于统计模型的离群点的检测方法
5.5.3 基于聚类的离群点的检测方法
5.6 小结

实战篇
第6章 电力企业的窃漏电用户自动识别
6.1 背景与挖掘目标
6.2 分析方法与过程
6.2.1 数据抽取
6.2.2 数据探索分析
6.2.3 数据预处理
6.2.4 构建专家样本
6.2.5 构建模型
6.3 上机实验
6.4 拓展思考
6.5 小结
第7章 航空公司的客户价值分析
7.1 背景与挖掘目标
7.2 分析方法与过程
7.2.1 数据抽取
7.2.2 数据探索分析
7.2.3 数据预处理
7.2.4 模型构建
7.3 上机实验
7.4 拓展思考
7.5 小结
第8章 中医证型关联规则挖掘
8.1 背景与挖掘目标
8.2 分析方法与过程
8.2.1 数据获取
8.2.2 数据预处理
8.2.3 模型构建
8.3 上机实验
8.4 拓展思考
8.5 小结
第9章 基于水色图像的水质评价
9.1 背景与挖掘目标
9.2 分析方法与过程
9.2.1 数据预处理
9.2.2 构建模型
9.2.3 水质评价
9.3 上机实验
9.4 拓展思考
9.5 小结
第10章 基于关联规则的网站智能推荐服务
10.1 背景与挖掘目标
10.2 分析方法与过程
10.2.1 数据抽取
10.2.2 数据预处理
10.2.3 构建模型
10.3 上机实验
10.4 拓展思考
10.5 小结
第11章 应用系统负载分析与磁盘容量预测
11.1 背景与挖掘目标
11.2 分析方法与过程
11.2.1 数据抽取
11.2.2 数据探索分析
11.2.3 数据预处理
11.2.4 构建模型
11.3 上机实验
11.4 拓展思考
11.5 小结
第12章 面向网络舆情的关联度分析
12.1 背景与挖掘目标
12.2 分析方法与过程
12.2.1 数据抽取
12.2.2 数据预处理
12.2.3 构建模型
12.3 上机实验
12.4 拓展思考
12.5 小结
第13章 家用电器用户行为分析及事件识别
13.1 背景与挖掘目标
13.2 分析方法与过程
13.2.1 数据抽取
13.2.2 数据探索分析
13.2.3 数据预处理
13.2.4 模型构建
13.2.5 模型检验
13.3 上机实验
13.4 拓展思考
13.5 小结
第14章 基于基站定位数据的商圈分析
14.1 背景与挖掘目标
14.2 分析方法与过程
14.2.1 数据抽取
14.2.2 数据探索分析
14.2.3 数据预处理
14.2.4 构建模型
14.3 上机实验
14.4 拓展思考
14.5 小结
第15章 气象与输电线路的缺陷关联分析
15.1 背景与挖掘目标
15.2 分析方法与过程
15.2.1 数据抽取
15.2.2 数据探索分析
15.2.3 数据预处理
15.2.4 模型构建
15.3 上机实验
15.4 拓展思考
15.5 小结

提高篇
第16章 基于MATLAB的数据挖掘二次开发
16.1 混合编程应用体验——TipDM数据挖掘平台
16.1.1 建设目标
16.1.2 模型构建
16.1.3 模型发布
16.1.4 模型调用
16.1.5 模型更新
16.2 二次开发过程
16.2.1 接口算法编程
16.2.2 用Library Compiler创建Java组件
16.2.3 安装MATLAB运行时环境
16.2.4 JDK环境及设置
16.2.5 接口函数的调用
16.3 小结
参考文献

精彩书摘

　　决策树是一树状结构，它的每一个叶节点对应着一个分类，非叶节点对应着在某个属性上的划分，根据样本在该属性上的不同取值将其划分成若干个子集。对于非纯的叶节点，多数类的标号给出到达这个节点的样本所属的类。构造决策树的核心问题是在每一步如何选择适当的属性对样本进行拆分。对一个分类问题，从已知类标记的训练样本中学习并构造出决策树是一个自上而下分而治之的过程。 　　本节将详细介绍ID3算法，其也是最经典的决策树分类算法。 　　1.ID3算法简介及基本原理 　　ID3算法基于信息熵来选择最 佳的测试属性，它选择当前样本集中具有最大信息增益值的属性作为测试属性；样本集的划分则依据测试属性的取值进行，测试属性有多少个不同的取值就将样本集划分为多少个子样本集，同时决策树上相应于该样本集的节点长出新的叶子节点。ID3算法根据信息论的理论，采用划分后样本集的不确定性作为衡量划分好坏的标准，用信息增益值度量不确定性：信息增益值越大，不确定性越小。因此，ID3算法在每个非叶节点选择信息增益最大的属性作为测试属性，这样可以得到当前情况下最纯的拆分，从而得到较小的决策树。　　……

前言/序言

　　为什么要写这本书LinkedIn 对全球超过3.3亿用户的工作经历和技能进行分析后得出，在目前最炙手可热的25项技能中，数据挖掘人才需求排名第一。那么数据挖掘是什么？数据挖掘是从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，以及提供预测性决策支持的方法、工具和过程。数据挖掘有助于企业发现业务的趋势，揭示已知的事实，预测未知的结果，因此“数据挖掘”已成为企业保持竞争力的必要方法。
　　但和国外相比，我国由于信息化程度不太高，企业内部信息不完整，所以零售业、银行、保险、证券等行业对数据挖掘的应用并不太理想。但随着市场竞争的加剧，各行业对数据挖掘技术的意愿越来越强烈，可以预计，未来几年，各行业的数据分析应用一定会从传统的统计分析发展到大规模的数据挖掘应用。在大数据时代，数据过剩、人才短缺，数据挖掘专业人才的培养又需要专业知识和职业经验的积累。所以，本书注重数据挖掘理论与项目案例实践相结合，可以让读者获得真实的数据挖掘学习与实践环境，更快、更好地学习数据挖掘知识与积累职业经验。
　　总的来说，随着云时代的来临，大数据技术将具有越来越重要的战略意义。大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产要素，人们对于海量数据的运用预示着新一轮生产率增长和消费者激增浪潮的到来。大数据分析技术将帮助企业用户在合理的时间内攫取、管理、处理、整理海量数据，也为企业经营决策提供积极的帮助；大数据分析作为数据存储和挖掘分析的前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略性的新兴产业。虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是其商业价值已经显现出来，特别是有实践经验的大数据分析人才更是各企业争夺的热门。为了满足日益增长的大数据分析人才的需求，很多大学开始尝试开设不同程度的大数据分析课程。“大数据分析”作为大数据时代的核心技术，必将成为高校数学与统计学专业的重要课程之一。
　　本书特色本书作者从实践出发，结合大量数据挖掘工程案例及教学经验，以真实案例为主线，深入浅出地介绍数据挖掘建模过程中的有关任务：数据探索、数据预处理、分类与预测、聚类分析、时序预测、关联规则挖掘、智能推荐、偏差检测等。因此，本书的编排以解决某个应用的挖掘目标为前提，先介绍案例背景并提出挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建，在介绍建模的过程中穿插操作训练，把相关的知识点嵌入相应的操作过程中。为方便读者轻松地获取一个真实的实验环境，本书使用大家熟知的MATLAB工具对样本数据进行处理以进行挖掘建模。

数据科学的广袤世界：探索与洞察的旅程 在这个信息爆炸的时代，数据已然成为驱动创新、洞察规律、预测未来的核心要素。从庞杂的网络行为日志到精密的基因序列，再到瞬息万变的金融市场，数据以其海量、多样、高速的特征，为各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。如何从这些看似杂乱无章的数据中提取有价值的信息，发现隐藏的模式，构建智能化的决策模型，是当下亟需解决的关键问题。本书正是这样一本引领您踏入数据科学广袤世界，掌握探索与洞察之道的指南。 本书并非局限于某个特定领域或工具，而是以一种更加宏观和普适的视角，系统性地阐述数据分析与挖掘的核心理念、关键技术以及实践方法。我们将一同探寻数据生命周期的全貌，理解数据采集、清洗、转换、建模、评估到最终部署的每一个关键环节。这不是一份枯燥的技术手册，而是一次充满启发和实践的旅程，旨在帮助您建立起坚实的数据科学思维框架，并掌握驾驭各类数据挑战的能力。 第一部分：数据思维的基石——理解数据与分析的本质 在正式进入技术细节之前，我们首先需要建立起对数据和数据分析的深刻理解。这一部分将为您打下坚实的基础，让您明白“为何”而做，而非仅仅“如何”操作。 数据时代的黎明与数据科学的兴起： 我们将回顾数据科学发展的历史脉络，探讨大数据出现的背景和驱动力，以及数据科学如何从统计学、计算机科学、机器学习等学科中汲取养分，形成一门独立的交叉学科。您将了解到数据科学并非一个凭空出现的新鲜事物，而是人类探索未知、追求真理的自然延伸。 数据是故事的载体： 数据本身并无意义，它的价值在于能够讲述故事。本章将引导您理解如何从数据的表象下发现其背后蕴含的业务逻辑、用户行为、社会趋势等。我们将学习如何提出有价值的问题，将模糊的业务需求转化为可量化的数据问题，为后续的分析奠定方向。 数据分析的思维模式： 数据分析不仅仅是技术操作，更是一种思维方式。我们将探讨归纳、演绎、类比等逻辑思维在数据分析中的应用。您将学会如何批判性地看待数据，识别潜在的偏见，并构建严谨的分析思路。 探索性数据分析（EDA）的魅力： 在进行复杂的建模之前，充分理解数据至关重要。EDA是发现数据特征、规律、异常值的关键。本章将介绍可视化、统计摘要等常用EDA技术，让您学会如何通过观察数据来“听”懂它的语言，初步洞察数据的分布、相关性、分布模式等，为后续的建模提供直观的认识。 数据的度量与统计学基础： 数据的分析离不开统计学。我们将回顾描述性统计（均值、中位数、方差等）和推断性统计（假设检验、置信区间等）的核心概念，并探讨不同类型数据的特点（定量、定性，连续、离散）。这将帮助您更准确地理解数据的分布和差异，为选择合适的分析方法打下基础。 第二部分：数据处理的艺术——从杂乱到有序的蜕变 原始数据往往是嘈杂、不完整、不一致的，直接将其用于分析和建模将会带来严重的误差。本部分将专注于数据处理的各个环节，帮助您将原始数据转化为干净、可用、有价值的数据集。 数据采集的挑战与策略： 从哪里获取数据？如何高效、准确地采集数据？我们将讨论多种数据来源，包括数据库、API、网络爬虫、传感器数据等，并介绍数据采集过程中的常见问题（如数据丢失、重复、格式不一）及应对策略。 数据清洗：祛除杂质，还原真相： 这是数据处理中最耗时却也最重要的环节。本章将深入讲解数据清洗的各项技术： 缺失值处理： 如何识别缺失值？删除、插补（均值、中位数、回归插补、KNN插补等）各有何优劣？我们将探讨不同情境下的最优选择。 异常值检测与处理： 如何识别那些“不合群”的数据点？箱线图、Z-score、IQR方法等将为您提供工具。是否删除、转换还是保留异常值，我们将进行详细讨论。 数据一致性与标准化： 如何统一数据格式（日期、单位、文本编码）？如何处理重复记录？如何对不同量纲的数据进行标准化（Min-Max Scaling, Z-score Standardization）以消除量纲影响？ 数据类型转换： 如何将字符串转换为数值，将类别数据转换为数值表示（One-Hot Encoding, Label Encoding）？ 数据转换与特征工程：创造新的视角： 数据转换是将原始数据转化为更有利于模型学习的形式。特征工程则是利用领域知识和数据洞察，创造新的、更具信息量的特征。 聚合与分组： 如何对数据进行汇总统计，提取更高层次的特征？ 拆分与组合： 如何将一个复杂特征拆解成多个简单特征，或将多个简单特征组合成更具代表性的特征？ 时间序列特征提取： 如何从时间序列数据中提取周期性、趋势性、滞后性等特征？ 文本特征提取： 如何将非结构化文本数据转化为数值向量？词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF、词嵌入（Word Embeddings）等技术将一一呈现。 创建交互特征： 组合现有特征，例如乘积、比率，以捕捉特征间的相互作用。 数据集成：汇聚点滴，形成合力： 当数据分散在多个来源时，如何将其有效地整合在一起？本章将介绍不同数据源的连接方式，以及处理数据集成过程中可能出现的键不匹配、数据冗余等问题。 第三部分：数据挖掘的利器——揭示隐藏的规律 在完成数据的预处理后，我们便进入数据挖掘的核心环节。本部分将介绍多种经典且强大的数据挖掘算法，帮助您从数据中提取有价值的模式和洞察。 分类（Classification）：预测归属，识别类别： 分类是预测一个数据点属于哪个预定义类别的任务。 逻辑回归（Logistic Regression）： 简单而强大的线性模型，适用于二分类问题。 决策树（Decision Trees）： 直观易懂，可以处理非线性关系，并生成易于解释的规则。 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）： 在高维空间中寻找最优超平面，鲁棒性强。 K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）： 基于“近朱者赤，近墨者黑”的原则进行分类。 朴素贝叶斯（Naive Bayes）： 基于概率论的分类器，尤其适用于文本分类。 集成学习： 提升模型性能的强大技术，包括Bagging（如随机森林 Random Forests）和Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting）。 回归（Regression）：预测数值，量化关系： 回归是预测连续数值型变量的任务。 线性回归（Linear Regression）： 建立目标变量与一个或多个预测变量之间的线性关系。 多项式回归（Polynomial Regression）： 扩展线性回归以捕捉非线性关系。 岭回归（Ridge Regression）与Lasso回归： 用于处理多重共线性，并进行特征选择。 聚类（Clustering）：无监督发现，分组归类： 聚类是一种无监督学习方法，旨在将相似的数据点划分到同一个簇中，而不同簇之间的数据点差异较大。 K-Means聚类： 最常用、最简单的聚类算法之一，将数据点分配到K个簇。 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 构建一个聚类树（树状图），可以根据需要选择不同数量的簇。 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）： 基于密度的聚类算法，能够发现任意形状的簇，并有效处理噪声。 关联规则挖掘（Association Rule Mining）：发现关联，揭示联系： 探索数据项之间的有趣关系，例如“购买了商品A的顾客也很可能购买商品B”。 Apriori算法： 经典且基础的关联规则挖掘算法。 FP-growth算法： 效率更高的关联规则挖掘算法。 降维（Dimensionality Reduction）：化繁为简，抓住核心： 当数据维度过高时，模型训练效率降低，容易出现过拟合。降维技术可以减少数据的特征数量，同时保留尽可能多的信息。 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）： 寻找数据方差最大的方向作为新的主成分。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）： 适用于高维数据可视化，能够很好地保留数据的局部结构。 异常检测（Anomaly Detection）：识别异常，防范风险： 发现与大多数数据显著不同的数据点，例如欺诈行为、系统故障等。 基于统计的方法： 如Z-score、IQR。 基于模型的方法： 如Isolation Forest。 基于距离的方法： 如KNN。 第四部分：模型评估与优化——确保结果的可靠性 构建模型只是第一步，如何评估模型的性能，并进行优化，使其达到最佳状态，是确保分析结果有效性的关键。 模型评估指标： 分类模型： 准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score、ROC曲线与AUC值、混淆矩阵。 回归模型： 均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、R²值。 聚类模型： 轮廓系数（Silhouette Coefficient）、Calinski-Harabasz Index。 交叉验证（Cross-Validation）： 避免模型在特定数据集上过拟合，提高模型泛化能力。k折交叉验证、留一法等。 超参数调优： 模型除了学习参数外，还有一些需要人为设定的超参数。网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）、贝叶斯优化（Bayesian Optimization）等方法。 模型解释性： 理解模型为何做出这样的预测，对于业务应用至关重要。我们将介绍一些模型解释的技术，如特征重要性、SHAP值等。 过拟合与欠拟合： 理解这两种常见的模型问题，并学习如何通过正则化、增大数据集、特征选择等方式来解决。 第五部分：数据分析与挖掘的实践应用 理论与实践相结合，方能真正掌握数据科学的技能。本部分将通过实际案例，展示如何将前述的知识和技术应用于解决实际问题。 商业智能（Business Intelligence, BI）： 如何利用数据分析来支持企业决策，如用户画像、市场细分、销售预测、客户流失预警。 推荐系统（Recommendation Systems）： 协同过滤、基于内容的推荐等，如何为用户提供个性化的内容或产品推荐。 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）中的应用： 情感分析、文本分类、主题模型等，从文本数据中提取信息。 时间序列分析（Time Series Analysis）： 股票价格预测、销售趋势分析、交通流量预测等。 欺诈检测与风险管理： 利用数据挖掘技术识别异常行为，降低业务风险。 网络安全中的数据分析： 识别恶意流量、入侵检测。 结语：持续学习，拥抱数据驱动的未来 数据科学是一个快速发展的领域，新的算法、工具和技术层出不穷。本书提供了一个坚实的基础，但更重要的是，它将激发您对数据探索的热情，培养您持续学习和解决问题的能力。数据驱动的未来已然到来，掌握数据分析与挖掘的技能，就是掌握了洞察未来、引领变革的关键力量。愿本书成为您在这条激动人心的道路上，最可靠的伙伴。

评分☆☆☆☆☆

作为一个刚刚接触大数据分析领域的新手，我怀着既期待又有些忐忑的心情翻开了这本《大数据技术丛书：MATLAB数据分析与挖掘实战》。初翻开，我就被这本书厚实的体量和精美的排版所吸引。封面上“MATLAB数据分析与挖掘实战”几个大字，仿佛给我指明了一个通往数据世界的神奇入口。我之前对MATLAB的印象仅仅停留在它强大的数值计算能力，但这本书似乎要揭示它在数据分析和挖掘领域更加深邃的潜力。我非常好奇，究竟这本书会以怎样的方式，将MATLAB这样一款工具，与海量、复杂的数据进行巧妙的结合，从而实现那些令人惊叹的分析和挖掘结果。其中，我对书中可能涉及到的数据预处理、特征工程、模型构建以及结果可视化等环节尤为关注。我希望它能提供一套完整且易于理解的实操流程，让像我这样的初学者也能快速上手，避免在浩瀚的数据海洋中迷失方向。这本书的封面设计也颇具匠心，既体现了科技感，又不失学术的严谨，这让我对书中的内容充满信心，相信它能够成为我大数据学习之旅中一份宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在金融行业工作的量化分析师，时间就是金钱，效率就是生命。我们每天都要面对海量的市场数据，需要快速地进行清洗、分析、建模，并从中挖掘出有价值的交易信号。长期以来，我们团队一直在探索更高效、更强大的数据分析工具。当看到《大数据技术丛书：MATLAB数据分析与挖掘实战》这本书时，我感到眼前一亮。我期待这本书能够为我们提供一套基于MATLAB的、能够应对高频交易和海量数据分析场景的解决方案。我尤其关心书中是否会涉及如何利用MATLAB实现快速的数据加载、内存管理和并行计算，以应对数据量的爆炸式增长。同时，在金融数据分析领域，时间序列分析、风险建模、因子挖掘等是核心技术，我非常希望本书能够深入讲解如何利用MATLAB的函数库和算法来高效实现这些任务。例如，书中关于如何构建和回测复杂的交易策略，以及如何利用MATLAB进行异常检测和欺诈识别等方面的介绍，对我来说将具有极高的价值。这本书如果能提供贴合金融实际需求的案例和代码示例，那将是锦上添花。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在数据工程领域摸爬滚打多年的从业者，我深知一个稳定、高效的数据处理流程对于整个大数据平台的成功至关重要。尽管我的主要工作是构建和维护数据管道，但对上层数据分析和挖掘技术也有着浓厚的兴趣和一定的了解。这本《大数据技术丛书：MATLAB数据分析与挖掘实战》的出现，让我看到了将MATLAB这一强大的工程工具，在数据分析和挖掘领域进行深入挖掘的可能性。我更关注的是书中关于如何构建可扩展、高性能的数据分析解决方案的思路和方法。我希望书中能涵盖一些关于如何优化MATLAB代码以处理大规模数据集的技巧，以及如何与其他大数据组件（如Hadoop、Spark等）进行集成，以实现更复杂的分析场景。此外，对于数据挖掘的整个生命周期，从数据准备、特征工程到模型部署，我期待书中能提供一些在实际生产环境中行之有效的实践经验和最佳实践。如果书中能够提供一些关于如何构建数据驱动的应用程序，以及如何利用MATLAB进行A/B测试和模型监控的深入讨论，那将对我非常有帮助。

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我是一名在学术界从事统计建模研究多年的学者，一直以来，我习惯于使用R语言来进行数据分析和建模。然而，随着大数据时代的到来，我敏锐地察觉到，在处理大规模数据集和复杂模型时，MATLAB可能展现出其独特的优势。因此，我选择了这本《大数据技术丛书：MATLAB数据分析与挖掘实战》，希望它能帮助我拓展工具箱，将MATLAB引入我的研究实践中。从我目前快速浏览的章节来看，这本书的切入点似乎非常务实，聚焦于“实战”，这正是我所需要的。我特别期待书中能够深入探讨如何利用MATLAB的高性能计算能力来处理 TB 级甚至 PB 级的数据集，以及如何利用其丰富的工具箱（如 Statistics and Machine Learning Toolbox, Deep Learning Toolbox 等）来实现各种先进的数据挖掘算法。我希望书中不仅仅是罗列算法，更能清晰地阐述算法背后的数学原理，并结合实际案例，演示如何通过MATLAB代码将其转化为可执行的操作。尤其是在模型评估、调优以及部署方面，我希望本书能提供一套严谨且具有指导意义的方法论，帮助我将理论研究与实际应用更紧密地结合起来。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对新兴技术充满好奇心的学生，一直关注着大数据和人工智能的发展趋势。在众多的技术书籍中，《大数据技术丛书：MATLAB数据分析与挖掘实战》这本书的标题深深吸引了我。我之前对MATLAB的了解仅限于一些基础的编程和绘图功能，但我知道它在工程和科学领域有着广泛的应用。这本书的出现，让我看到了将MATLAB应用于更具挑战性的数据科学领域的机会。我非常期待书中能够清晰地介绍大数据分析和挖掘的基本概念，并逐步引导我理解如何运用MATLAB来解决实际问题。从我的角度来看，一本优秀的技术书籍应该具备以下特点：概念清晰、循序渐进、案例丰富、代码可执行。我希望这本书能够从基础的数据导入和清洗开始，一步步带领我掌握更复杂的特征工程、模型选择、训练和评估技术。同时，我也希望书中能提供一些关于如何利用MATLAB来可视化数据，以及如何解释模型结果的指导，这对于我理解和传播数据分析的成果至关重要。

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