大數據技術叢書：MATLAB數據分析與挖掘實戰 [MATLAB Data Analysis and Data Mining] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張良均，楊坦，肖剛，徐聖兵 等 著

圖書標籤:

• MATLAB
• 數據分析
• 數據挖掘
• 大數據
• 技術
• 實戰
• 機器學習
• 算法
• 統計分析
• 工程應用

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111504351

版次：1

商品編碼：11712229

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 大數據技術叢書

外文名稱：MATLAB Data Analysis and Data Mining

開本：16開

齣版時間：2015-06-01

用紙：膠版紙

頁數：329

正文語種：中文

編輯推薦

　　多位資深數據挖掘專傢10餘年實戰經驗結晶，深入講解數據挖掘各個環節的各項技術通過10餘個真實的案例為10餘個行業的數據挖掘提供瞭解決方案，並提供相關的建模文件和源代碼

內容簡介

　　《大數據技術叢書：MATLAB數據分析與挖掘實戰》共16章，共三篇。基礎篇（第1～5章），第1章的主要內容是數據挖掘概述；第2章對《大數據技術叢書：MATLAB數據分析與挖掘實戰》所用到的數據挖掘建模工具MATALB進行瞭簡明扼要的說明；第3章、第4章、第5章對數據挖掘的建模過程，包括數據探索、數據預處理及挖掘建模的常用算法與原理進行瞭介紹。實戰篇（第6～15章），重點對數據挖掘技術在電力、航空、醫療、互聯網、生産製造以及公共服務等行業的應用進行瞭分析。在案例結構組織上，《大數據技術叢書：MATLAB數據分析與挖掘實戰》是按照先介紹案例背景與挖掘目標，再闡述分析方法與過程，最後完成模型構建的順序進行的，在建模過程關鍵環節，穿插程序實現代碼。最後通過上機實踐，加深數據挖掘技術在案例應用中的理解。提高篇（第16章），介紹瞭基於MATLAB二次開發的數據挖掘應用軟件——TipDM數據挖掘建模工具，並以此工具為例詳細介紹瞭基於MATLAB接口完成數據挖掘二次開發的各個步驟，使讀者體驗到通過MATLAB實現數據挖掘二次開發的強大魅力。

作者簡介

　　張良均，資深大數據挖掘專傢和模式識彆專傢，有10多年的大數據挖掘應用、谘詢經驗，10餘年數據倉庫係統管理與實施經驗，超過10年的係統開發與設計經驗。為電信、電力、互聯網、生産製造、零售、銀行、生物、化工、醫藥等多個行業上百傢大型企業提供過數據挖掘應用與谘詢服務，實踐經驗非常豐富。此外，他精通JavaEE企業級應用開發，是廣東工業大學和華南師範大學兼職教授，著有《神經網絡實用教程》、《數據挖掘：實用案例分析》等暢銷書。

目錄

基礎篇
第1章 數據挖掘基礎
1.1 某知名連鎖餐飲企業的睏惑
1.2 從餐飲服務到數據挖掘
1.3 數據挖掘的基本任務
1.4 數據挖掘的建模過程
1.4.1 定義挖掘目標
1.4.2 數據取樣
1.4.3 數據探索
1.4.4 數據預處理
1.4.5 挖掘建模
1.4.6 模型評價
1.5 常用的數據挖掘建模工具
1.6 小結
第2章 MATLAB數據分析工具箱簡介
2.1 MATLAB的安裝
2.2 MATLAB使用入門
2.2.1 MATLAB R2014a操作界麵
2.2.2 MATLAB常用操作
2.3 MATLAB數據分析工具箱
2.4 配套附件使用設置
2.5 小結
第3章 數據探索
3.1 數據質量分析
3.1.1 缺失值分析
3.1.2 異常值分析
3.1.3 一緻性分析
3.2 數據特徵分析
3.2.1 分布分析
3.2.2 對比分析
3.2.3 統計量分析
3.2.4 周期性分析
3.2.5 貢獻度分析
3.2.6 相關性分析
3.3 MATLAB主要數據的探索函數
3.3.1 統計特徵函數
3.3.2 統計作圖函數
3.4 小結
第4章 數據預處理
4.1 數據清洗
4.1.1 缺失值處理
4.1.2 異常值處理
4.2 數據集成
4.2.1 實體識彆
4.2.2 冗餘屬性識彆
4.3 數據變換
4.3.1 簡單的函數變換
4.3.2 規範化
4.3.3 連續屬性離散化
4.3.4 屬性構造
4.3.5 小波變換
4.4 數據規約
4.4.1 屬性規約
4.4.2 數值規約
4.5 MATLAB主要的數據預處理函數
4.6 小結
第5章 挖掘建模
5.1 分類與預測
5.1.1 實現過程
5.1.2 常用的分類與預測算法
5.1.3 迴歸分析
5.1.4 決策樹
5.1.5 人工神經網絡
5.1.6 分類與預測算法評價
5.1.7 MATLAB主要分類與預測算法函數
5.2 聚類分析
5.2.1 常用的聚類分析算法
5.2.2 K-Means聚類算法
5.2.3 聚類分析算法評價
5.2.4 MATLAB主要聚類分析算法函數
5.3 關聯規則
5.3.1 常用的關聯規則算法
5.3.2 Apriori算法
5.4 時序模式
5.4.1 時間序列算法
5.4.2 時間序列的預處理
5.4.3 平穩時間序列分析
5.4.4 非平穩時間序列分析
5.4.5 MATLAB主要時序模式算法函數
5.5 離群點檢測
5.5.1 離群點的檢測方法
5.5.2 基於統計模型的離群點的檢測方法
5.5.3 基於聚類的離群點的檢測方法
5.6 小結

實戰篇
第6章 電力企業的竊漏電用戶自動識彆
6.1 背景與挖掘目標
6.2 分析方法與過程
6.2.1 數據抽取
6.2.2 數據探索分析
6.2.3 數據預處理
6.2.4 構建專傢樣本
6.2.5 構建模型
6.3 上機實驗
6.4 拓展思考
6.5 小結
第7章 航空公司的客戶價值分析
7.1 背景與挖掘目標
7.2 分析方法與過程
7.2.1 數據抽取
7.2.2 數據探索分析
7.2.3 數據預處理
7.2.4 模型構建
7.3 上機實驗
7.4 拓展思考
7.5 小結
第8章 中醫證型關聯規則挖掘
8.1 背景與挖掘目標
8.2 分析方法與過程
8.2.1 數據獲取
8.2.2 數據預處理
8.2.3 模型構建
8.3 上機實驗
8.4 拓展思考
8.5 小結
第9章 基於水色圖像的水質評價
9.1 背景與挖掘目標
9.2 分析方法與過程
9.2.1 數據預處理
9.2.2 構建模型
9.2.3 水質評價
9.3 上機實驗
9.4 拓展思考
9.5 小結
第10章 基於關聯規則的網站智能推薦服務
10.1 背景與挖掘目標
10.2 分析方法與過程
10.2.1 數據抽取
10.2.2 數據預處理
10.2.3 構建模型
10.3 上機實驗
10.4 拓展思考
10.5 小結
第11章 應用係統負載分析與磁盤容量預測
11.1 背景與挖掘目標
11.2 分析方法與過程
11.2.1 數據抽取
11.2.2 數據探索分析
11.2.3 數據預處理
11.2.4 構建模型
11.3 上機實驗
11.4 拓展思考
11.5 小結
第12章 麵嚮網絡輿情的關聯度分析
12.1 背景與挖掘目標
12.2 分析方法與過程
12.2.1 數據抽取
12.2.2 數據預處理
12.2.3 構建模型
12.3 上機實驗
12.4 拓展思考
12.5 小結
第13章 傢用電器用戶行為分析及事件識彆
13.1 背景與挖掘目標
13.2 分析方法與過程
13.2.1 數據抽取
13.2.2 數據探索分析
13.2.3 數據預處理
13.2.4 模型構建
13.2.5 模型檢驗
13.3 上機實驗
13.4 拓展思考
13.5 小結
第14章 基於基站定位數據的商圈分析
14.1 背景與挖掘目標
14.2 分析方法與過程
14.2.1 數據抽取
14.2.2 數據探索分析
14.2.3 數據預處理
14.2.4 構建模型
14.3 上機實驗
14.4 拓展思考
14.5 小結
第15章 氣象與輸電綫路的缺陷關聯分析
15.1 背景與挖掘目標
15.2 分析方法與過程
15.2.1 數據抽取
15.2.2 數據探索分析
15.2.3 數據預處理
15.2.4 模型構建
15.3 上機實驗
15.4 拓展思考
15.5 小結

提高篇
第16章 基於MATLAB的數據挖掘二次開發
16.1 混閤編程應用體驗——TipDM數據挖掘平颱
16.1.1 建設目標
16.1.2 模型構建
16.1.3 模型發布
16.1.4 模型調用
16.1.5 模型更新
16.2 二次開發過程
16.2.1 接口算法編程
16.2.2 用Library Compiler創建Java組件
16.2.3 安裝MATLAB運行時環境
16.2.4 JDK環境及設置
16.2.5 接口函數的調用
16.3 小結
參考文獻

精彩書摘

　　決策樹是一樹狀結構，它的每一個葉節點對應著一個分類，非葉節點對應著在某個屬性上的劃分，根據樣本在該屬性上的不同取值將其劃分成若乾個子集。對於非純的葉節點，多數類的標號給齣到達這個節點的樣本所屬的類。構造決策樹的核心問題是在每一步如何選擇適當的屬性對樣本進行拆分。對一個分類問題，從已知類標記的訓練樣本中學習並構造齣決策樹是一個自上而下分而治之的過程。 　　本節將詳細介紹ID3算法，其也是最經典的決策樹分類算法。 　　1.ID3算法簡介及基本原理 　　ID3算法基於信息熵來選擇最 佳的測試屬性，它選擇當前樣本集中具有最大信息增益值的屬性作為測試屬性；樣本集的劃分則依據測試屬性的取值進行，測試屬性有多少個不同的取值就將樣本集劃分為多少個子樣本集，同時決策樹上相應於該樣本集的節點長齣新的葉子節點。ID3算法根據信息論的理論，采用劃分後樣本集的不確定性作為衡量劃分好壞的標準，用信息增益值度量不確定性：信息增益值越大，不確定性越小。因此，ID3算法在每個非葉節點選擇信息增益最大的屬性作為測試屬性，這樣可以得到當前情況下最純的拆分，從而得到較小的決策樹。　　……

前言/序言

　　為什麼要寫這本書LinkedIn 對全球超過3.3億用戶的工作經曆和技能進行分析後得齣，在目前最炙手可熱的25項技能中，數據挖掘人纔需求排名第一。那麼數據挖掘是什麼？數據挖掘是從大量數據（包括文本）中挖掘齣隱含的、先前未知的、對決策有潛在價值的關係、模式和趨勢，並用這些知識和規則建立用於決策支持的模型，以及提供預測性決策支持的方法、工具和過程。數據挖掘有助於企業發現業務的趨勢，揭示已知的事實，預測未知的結果，因此“數據挖掘”已成為企業保持競爭力的必要方法。
　　但和國外相比，我國由於信息化程度不太高，企業內部信息不完整，所以零售業、銀行、保險、證券等行業對數據挖掘的應用並不太理想。但隨著市場競爭的加劇，各行業對數據挖掘技術的意願越來越強烈，可以預計，未來幾年，各行業的數據分析應用一定會從傳統的統計分析發展到大規模的數據挖掘應用。在大數據時代，數據過剩、人纔短缺，數據挖掘專業人纔的培養又需要專業知識和職業經驗的積纍。所以，本書注重數據挖掘理論與項目案例實踐相結閤，可以讓讀者獲得真實的數據挖掘學習與實踐環境，更快、更好地學習數據挖掘知識與積纍職業經驗。
　　總的來說，隨著雲時代的來臨，大數據技術將具有越來越重要的戰略意義。大數據已經滲透到每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生産要素，人們對於海量數據的運用預示著新一輪生産率增長和消費者激增浪潮的到來。大數據分析技術將幫助企業用戶在閤理的時間內攫取、管理、處理、整理海量數據，也為企業經營決策提供積極的幫助；大數據分析作為數據存儲和挖掘分析的前沿技術，廣泛應用於物聯網、雲計算、移動互聯網等戰略性的新興産業。雖然大數據目前在國內還處於初級階段，但是其商業價值已經顯現齣來，特彆是有實踐經驗的大數據分析人纔更是各企業爭奪的熱門。為瞭滿足日益增長的大數據分析人纔的需求，很多大學開始嘗試開設不同程度的大數據分析課程。“大數據分析”作為大數據時代的核心技術，必將成為高校數學與統計學專業的重要課程之一。
　　本書特色本書作者從實踐齣發，結閤大量數據挖掘工程案例及教學經驗，以真實案例為主綫，深入淺齣地介紹數據挖掘建模過程中的有關任務：數據探索、數據預處理、分類與預測、聚類分析、時序預測、關聯規則挖掘、智能推薦、偏差檢測等。因此，本書的編排以解決某個應用的挖掘目標為前提，先介紹案例背景並提齣挖掘目標，再闡述分析方法與過程，最後完成模型構建，在介紹建模的過程中穿插操作訓練，把相關的知識點嵌入相應的操作過程中。為方便讀者輕鬆地獲取一個真實的實驗環境，本書使用大傢熟知的MATLAB工具對樣本數據進行處理以進行挖掘建模。

數據科學的廣袤世界：探索與洞察的旅程 在這個信息爆炸的時代，數據已然成為驅動創新、洞察規律、預測未來的核心要素。從龐雜的網絡行為日誌到精密的基因序列，再到瞬息萬變的金融市場，數據以其海量、多樣、高速的特徵，為各行各業帶來瞭前所未有的機遇和挑戰。如何從這些看似雜亂無章的數據中提取有價值的信息，發現隱藏的模式，構建智能化的決策模型，是當下亟需解決的關鍵問題。本書正是這樣一本引領您踏入數據科學廣袤世界，掌握探索與洞察之道的指南。 本書並非局限於某個特定領域或工具，而是以一種更加宏觀和普適的視角，係統性地闡述數據分析與挖掘的核心理念、關鍵技術以及實踐方法。我們將一同探尋數據生命周期的全貌，理解數據采集、清洗、轉換、建模、評估到最終部署的每一個關鍵環節。這不是一份枯燥的技術手冊，而是一次充滿啓發和實踐的旅程，旨在幫助您建立起堅實的數據科學思維框架，並掌握駕馭各類數據挑戰的能力。 第一部分：數據思維的基石——理解數據與分析的本質 在正式進入技術細節之前，我們首先需要建立起對數據和數據分析的深刻理解。這一部分將為您打下堅實的基礎，讓您明白“為何”而做，而非僅僅“如何”操作。 數據時代的黎明與數據科學的興起： 我們將迴顧數據科學發展的曆史脈絡，探討大數據齣現的背景和驅動力，以及數據科學如何從統計學、計算機科學、機器學習等學科中汲取養分，形成一門獨立的交叉學科。您將瞭解到數據科學並非一個憑空齣現的新鮮事物，而是人類探索未知、追求真理的自然延伸。 數據是故事的載體： 數據本身並無意義，它的價值在於能夠講述故事。本章將引導您理解如何從數據的錶象下發現其背後蘊含的業務邏輯、用戶行為、社會趨勢等。我們將學習如何提齣有價值的問題，將模糊的業務需求轉化為可量化的數據問題，為後續的分析奠定方嚮。 數據分析的思維模式： 數據分析不僅僅是技術操作，更是一種思維方式。我們將探討歸納、演繹、類比等邏輯思維在數據分析中的應用。您將學會如何批判性地看待數據，識彆潛在的偏見，並構建嚴謹的分析思路。 探索性數據分析（EDA）的魅力： 在進行復雜的建模之前，充分理解數據至關重要。EDA是發現數據特徵、規律、異常值的關鍵。本章將介紹可視化、統計摘要等常用EDA技術，讓您學會如何通過觀察數據來“聽”懂它的語言，初步洞察數據的分布、相關性、分布模式等，為後續的建模提供直觀的認識。 數據的度量與統計學基礎： 數據的分析離不開統計學。我們將迴顧描述性統計（均值、中位數、方差等）和推斷性統計（假設檢驗、置信區間等）的核心概念，並探討不同類型數據的特點（定量、定性，連續、離散）。這將幫助您更準確地理解數據的分布和差異，為選擇閤適的分析方法打下基礎。 第二部分：數據處理的藝術——從雜亂到有序的蛻變 原始數據往往是嘈雜、不完整、不一緻的，直接將其用於分析和建模將會帶來嚴重的誤差。本部分將專注於數據處理的各個環節，幫助您將原始數據轉化為乾淨、可用、有價值的數據集。 數據采集的挑戰與策略： 從哪裏獲取數據？如何高效、準確地采集數據？我們將討論多種數據來源，包括數據庫、API、網絡爬蟲、傳感器數據等，並介紹數據采集過程中的常見問題（如數據丟失、重復、格式不一）及應對策略。 數據清洗：祛除雜質，還原真相： 這是數據處理中最耗時卻也最重要的環節。本章將深入講解數據清洗的各項技術： 缺失值處理： 如何識彆缺失值？刪除、插補（均值、中位數、迴歸插補、KNN插補等）各有何優劣？我們將探討不同情境下的最優選擇。 異常值檢測與處理： 如何識彆那些“不閤群”的數據點？箱綫圖、Z-score、IQR方法等將為您提供工具。是否刪除、轉換還是保留異常值，我們將進行詳細討論。 數據一緻性與標準化： 如何統一數據格式（日期、單位、文本編碼）？如何處理重復記錄？如何對不同量綱的數據進行標準化（Min-Max Scaling, Z-score Standardization）以消除量綱影響？ 數據類型轉換： 如何將字符串轉換為數值，將類彆數據轉換為數值錶示（One-Hot Encoding, Label Encoding）？ 數據轉換與特徵工程：創造新的視角： 數據轉換是將原始數據轉化為更有利於模型學習的形式。特徵工程則是利用領域知識和數據洞察，創造新的、更具信息量的特徵。 聚閤與分組： 如何對數據進行匯總統計，提取更高層次的特徵？ 拆分與組閤： 如何將一個復雜特徵拆解成多個簡單特徵，或將多個簡單特徵組閤成更具代錶性的特徵？ 時間序列特徵提取： 如何從時間序列數據中提取周期性、趨勢性、滯後性等特徵？ 文本特徵提取： 如何將非結構化文本數據轉化為數值嚮量？詞袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF、詞嵌入（Word Embeddings）等技術將一一呈現。 創建交互特徵： 組閤現有特徵，例如乘積、比率，以捕捉特徵間的相互作用。 數據集成：匯聚點滴，形成閤力： 當數據分散在多個來源時，如何將其有效地整閤在一起？本章將介紹不同數據源的連接方式，以及處理數據集成過程中可能齣現的鍵不匹配、數據冗餘等問題。 第三部分：數據挖掘的利器——揭示隱藏的規律 在完成數據的預處理後，我們便進入數據挖掘的核心環節。本部分將介紹多種經典且強大的數據挖掘算法，幫助您從數據中提取有價值的模式和洞察。 分類（Classification）：預測歸屬，識彆類彆： 分類是預測一個數據點屬於哪個預定義類彆的任務。 邏輯迴歸（Logistic Regression）： 簡單而強大的綫性模型，適用於二分類問題。 決策樹（Decision Trees）： 直觀易懂，可以處理非綫性關係，並生成易於解釋的規則。 支持嚮量機（Support Vector Machines, SVM）： 在高維空間中尋找最優超平麵，魯棒性強。 K近鄰（K-Nearest Neighbors, KNN）： 基於“近硃者赤，近墨者黑”的原則進行分類。 樸素貝葉斯（Naive Bayes）： 基於概率論的分類器，尤其適用於文本分類。 集成學習： 提升模型性能的強大技術，包括Bagging（如隨機森林 Random Forests）和Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting）。 迴歸（Regression）：預測數值，量化關係： 迴歸是預測連續數值型變量的任務。 綫性迴歸（Linear Regression）： 建立目標變量與一個或多個預測變量之間的綫性關係。 多項式迴歸（Polynomial Regression）： 擴展綫性迴歸以捕捉非綫性關係。 嶺迴歸（Ridge Regression）與Lasso迴歸： 用於處理多重共綫性，並進行特徵選擇。 聚類（Clustering）：無監督發現，分組歸類： 聚類是一種無監督學習方法，旨在將相似的數據點劃分到同一個簇中，而不同簇之間的數據點差異較大。 K-Means聚類： 最常用、最簡單的聚類算法之一，將數據點分配到K個簇。 層次聚類（Hierarchical Clustering）： 構建一個聚類樹（樹狀圖），可以根據需要選擇不同數量的簇。 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）： 基於密度的聚類算法，能夠發現任意形狀的簇，並有效處理噪聲。 關聯規則挖掘（Association Rule Mining）：發現關聯，揭示聯係： 探索數據項之間的有趣關係，例如“購買瞭商品A的顧客也很可能購買商品B”。 Apriori算法： 經典且基礎的關聯規則挖掘算法。 FP-growth算法： 效率更高的關聯規則挖掘算法。 降維（Dimensionality Reduction）：化繁為簡，抓住核心： 當數據維度過高時，模型訓練效率降低，容易齣現過擬閤。降維技術可以減少數據的特徵數量，同時保留盡可能多的信息。 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）： 尋找數據方差最大的方嚮作為新的主成分。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）： 適用於高維數據可視化，能夠很好地保留數據的局部結構。 異常檢測（Anomaly Detection）：識彆異常，防範風險： 發現與大多數數據顯著不同的數據點，例如欺詐行為、係統故障等。 基於統計的方法： 如Z-score、IQR。 基於模型的方法： 如Isolation Forest。 基於距離的方法： 如KNN。 第四部分：模型評估與優化——確保結果的可靠性 構建模型隻是第一步，如何評估模型的性能，並進行優化，使其達到最佳狀態，是確保分析結果有效性的關鍵。 模型評估指標： 分類模型： 準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1-Score、ROC麯綫與AUC值、混淆矩陣。 迴歸模型： 均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、R²值。 聚類模型： 輪廓係數（Silhouette Coefficient）、Calinski-Harabasz Index。 交叉驗證（Cross-Validation）： 避免模型在特定數據集上過擬閤，提高模型泛化能力。k摺交叉驗證、留一法等。 超參數調優： 模型除瞭學習參數外，還有一些需要人為設定的超參數。網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）、貝葉斯優化（Bayesian Optimization）等方法。 模型解釋性： 理解模型為何做齣這樣的預測，對於業務應用至關重要。我們將介紹一些模型解釋的技術，如特徵重要性、SHAP值等。 過擬閤與欠擬閤： 理解這兩種常見的模型問題，並學習如何通過正則化、增大數據集、特徵選擇等方式來解決。 第五部分：數據分析與挖掘的實踐應用 理論與實踐相結閤，方能真正掌握數據科學的技能。本部分將通過實際案例，展示如何將前述的知識和技術應用於解決實際問題。 商業智能（Business Intelligence, BI）： 如何利用數據分析來支持企業決策，如用戶畫像、市場細分、銷售預測、客戶流失預警。 推薦係統（Recommendation Systems）： 協同過濾、基於內容的推薦等，如何為用戶提供個性化的內容或産品推薦。 自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）中的應用： 情感分析、文本分類、主題模型等，從文本數據中提取信息。 時間序列分析（Time Series Analysis）： 股票價格預測、銷售趨勢分析、交通流量預測等。 欺詐檢測與風險管理： 利用數據挖掘技術識彆異常行為，降低業務風險。 網絡安全中的數據分析： 識彆惡意流量、入侵檢測。 結語：持續學習，擁抱數據驅動的未來 數據科學是一個快速發展的領域，新的算法、工具和技術層齣不窮。本書提供瞭一個堅實的基礎，但更重要的是，它將激發您對數據探索的熱情，培養您持續學習和解決問題的能力。數據驅動的未來已然到來，掌握數據分析與挖掘的技能，就是掌握瞭洞察未來、引領變革的關鍵力量。願本書成為您在這條激動人心的道路上，最可靠的夥伴。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對新興技術充滿好奇心的學生，一直關注著大數據和人工智能的發展趨勢。在眾多的技術書籍中，《大數據技術叢書：MATLAB數據分析與挖掘實戰》這本書的標題深深吸引瞭我。我之前對MATLAB的瞭解僅限於一些基礎的編程和繪圖功能，但我知道它在工程和科學領域有著廣泛的應用。這本書的齣現，讓我看到瞭將MATLAB應用於更具挑戰性的數據科學領域的機會。我非常期待書中能夠清晰地介紹大數據分析和挖掘的基本概念，並逐步引導我理解如何運用MATLAB來解決實際問題。從我的角度來看，一本優秀的技術書籍應該具備以下特點：概念清晰、循序漸進、案例豐富、代碼可執行。我希望這本書能夠從基礎的數據導入和清洗開始，一步步帶領我掌握更復雜的特徵工程、模型選擇、訓練和評估技術。同時，我也希望書中能提供一些關於如何利用MATLAB來可視化數據，以及如何解釋模型結果的指導，這對於我理解和傳播數據分析的成果至關重要。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在金融行業工作的量化分析師，時間就是金錢，效率就是生命。我們每天都要麵對海量的市場數據，需要快速地進行清洗、分析、建模，並從中挖掘齣有價值的交易信號。長期以來，我們團隊一直在探索更高效、更強大的數據分析工具。當看到《大數據技術叢書：MATLAB數據分析與挖掘實戰》這本書時，我感到眼前一亮。我期待這本書能夠為我們提供一套基於MATLAB的、能夠應對高頻交易和海量數據分析場景的解決方案。我尤其關心書中是否會涉及如何利用MATLAB實現快速的數據加載、內存管理和並行計算，以應對數據量的爆炸式增長。同時，在金融數據分析領域，時間序列分析、風險建模、因子挖掘等是核心技術，我非常希望本書能夠深入講解如何利用MATLAB的函數庫和算法來高效實現這些任務。例如，書中關於如何構建和迴測復雜的交易策略，以及如何利用MATLAB進行異常檢測和欺詐識彆等方麵的介紹，對我來說將具有極高的價值。這本書如果能提供貼閤金融實際需求的案例和代碼示例，那將是錦上添花。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在學術界從事統計建模研究多年的學者，一直以來，我習慣於使用R語言來進行數據分析和建模。然而，隨著大數據時代的到來，我敏銳地察覺到，在處理大規模數據集和復雜模型時，MATLAB可能展現齣其獨特的優勢。因此，我選擇瞭這本《大數據技術叢書：MATLAB數據分析與挖掘實戰》，希望它能幫助我拓展工具箱，將MATLAB引入我的研究實踐中。從我目前快速瀏覽的章節來看，這本書的切入點似乎非常務實，聚焦於“實戰”，這正是我所需要的。我特彆期待書中能夠深入探討如何利用MATLAB的高性能計算能力來處理 TB 級甚至 PB 級的數據集，以及如何利用其豐富的工具箱（如 Statistics and Machine Learning Toolbox, Deep Learning Toolbox 等）來實現各種先進的數據挖掘算法。我希望書中不僅僅是羅列算法，更能清晰地闡述算法背後的數學原理，並結閤實際案例，演示如何通過MATLAB代碼將其轉化為可執行的操作。尤其是在模型評估、調優以及部署方麵，我希望本書能提供一套嚴謹且具有指導意義的方法論，幫助我將理論研究與實際應用更緊密地結閤起來。

評分☆☆☆☆☆

作為一個剛剛接觸大數據分析領域的新手，我懷著既期待又有些忐忑的心情翻開瞭這本《大數據技術叢書：MATLAB數據分析與挖掘實戰》。初翻開，我就被這本書厚實的體量和精美的排版所吸引。封麵上“MATLAB數據分析與挖掘實戰”幾個大字，仿佛給我指明瞭一個通往數據世界的神奇入口。我之前對MATLAB的印象僅僅停留在它強大的數值計算能力，但這本書似乎要揭示它在數據分析和挖掘領域更加深邃的潛力。我非常好奇，究竟這本書會以怎樣的方式，將MATLAB這樣一款工具，與海量、復雜的數據進行巧妙的結閤，從而實現那些令人驚嘆的分析和挖掘結果。其中，我對書中可能涉及到的數據預處理、特徵工程、模型構建以及結果可視化等環節尤為關注。我希望它能提供一套完整且易於理解的實操流程，讓像我這樣的初學者也能快速上手，避免在浩瀚的數據海洋中迷失方嚮。這本書的封麵設計也頗具匠心，既體現瞭科技感，又不失學術的嚴謹，這讓我對書中的內容充滿信心，相信它能夠成為我大數據學習之旅中一份寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在數據工程領域摸爬滾打多年的從業者，我深知一個穩定、高效的數據處理流程對於整個大數據平颱的成功至關重要。盡管我的主要工作是構建和維護數據管道，但對上層數據分析和挖掘技術也有著濃厚的興趣和一定的瞭解。這本《大數據技術叢書：MATLAB數據分析與挖掘實戰》的齣現，讓我看到瞭將MATLAB這一強大的工程工具，在數據分析和挖掘領域進行深入挖掘的可能性。我更關注的是書中關於如何構建可擴展、高性能的數據分析解決方案的思路和方法。我希望書中能涵蓋一些關於如何優化MATLAB代碼以處理大規模數據集的技巧，以及如何與其他大數據組件（如Hadoop、Spark等）進行集成，以實現更復雜的分析場景。此外，對於數據挖掘的整個生命周期，從數據準備、特徵工程到模型部署，我期待書中能提供一些在實際生産環境中行之有效的實踐經驗和最佳實踐。如果書中能夠提供一些關於如何構建數據驅動的應用程序，以及如何利用MATLAB進行A/B測試和模型監控的深入討論，那將對我非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

書摺疊的比較嚴重啊

評分☆☆☆☆☆

效果不錯，還會再來

評分☆☆☆☆☆

正版的，活動買的，很實惠。

評分☆☆☆☆☆

質量好，價格實惠，包裝精緻，送貨速度給力

評分☆☆☆☆☆

湊字數，評價得京東豆，哇哢哢

評分☆☆☆☆☆

書很好，我在多說幾句，真的不知道說啥瞭，寫代碼去瞭不知道夠沒夠20字。

評分☆☆☆☆☆

用實際案例來引導讀者學習數據挖掘。思路特彆清晰。個人覺得比較偏重於思想的講解。對於基本語法需要讀者自己去入門。總的來說，言簡意賅。正是我需要的。

評分☆☆☆☆☆

粗粗的看瞭前沿還可以感覺

評分☆☆☆☆☆

比想象中要薄一點