大数据挖掘与机器学习：工业4.0时代重塑商业价值 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Jared Dean（杰瑞德·迪安） 著，林清怡 译，邓煜照 校

图书标签:

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• 机器学习
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• 商业分析
• 数据挖掘
• 人工智能
• 商业价值
• 预测分析
• 算法
• 数据科学

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115397362

版次：1

商品编码：11775574

包装：平装

丛书名： 新信息时代商业经济与管理译丛

开本：小16开

出版时间：2015-10-01

用纸：胶版纸

页数：233

正文语种：中文

编辑推荐

在今天的商业环境中，无穷无尽的大数据潮流经常影响着重要的决策流程。为了保持和延续业务盈利，利用大数据的能力势在必行。但是，只是获得数据和具有处理能力并不足以得到有意义的结果。

《大数据挖掘与机器学习》为市场营销主管、商业领袖和技术专家提供一套综合手段，使其能开发出不断产生有效结果并提高利润率的战略和方法，并且能将这些战略和方法贯彻实施下去。在本书中，Jared Dean对大数据分析现状以及日益提升的高性能计算体系结构的趋势进行深入浅出的回顾。《大数据挖掘与机器学习》明确地展示了如何利用大数据分析促进积极改变并且驱动效率。

Jared Dean循序渐进地揭示了如何应用技术创建数据挖掘、机器学习及大数据处理的分析环境。该作者还探索权衡了不同技术选择的结果。《大数据挖掘与机器学习》囊括了能够加以应用从被挖掘的数据中获取信息的算法和方法，并提供了对如何有效地应用这些方法的解释。本书还提供了许多案例研究的说明，给出了许多已经成功应用了新的技术和算法来建立其竞争优势的组织的例子。作者还对预测建模和如何应用这些工具于决策流程进行了讨论。

对任何希望获得数据分析能力的组织，这本重要的书都可以作为理解大数据基本技术和大数据分析的关键指引。现在你可以充满自信地掌控你所在组织的大数据分析，创造出能够一击即中的结果。

内容简介

《大数据挖掘与机器学习：工业4.0时代重塑商业价值》分为3个部分，共17章。第Ⅰ部分“计算环境”，包括第1章到第3章。第Ⅱ部分“将数据转化为商业价值”，包括第4章到第10章。这一部分聚焦于数据挖掘活动中所要用到的方法、算法和路径。第Ⅲ部分“将其全部结合起来的成功案例”包括第11章到第17章。本部分主要描述了作者参与过的成功应用大数据分析优化企业决策、提高企业价值的公司案例。
《大数据挖掘与机器学习：工业4.0时代重塑商业价值》可作为企业管理人员、营销主管、分析人员、IT人员等作为理解大数据、应用大数据为企业创造价值的指引，同时，本书也可供统计学、应用数学及计算机专业学者和研究人员参考学习。

作者简介

Jared Dean（杰瑞德·迪安）是SAS研究院的研发高级总监。他负责SAS全球数据挖掘解决方案的开发。这包括客户互动、新功能开发、技术支持、销售支持和产品集成。在加入SAS之前，Dean是美国人口调查局的数学统计学家。

内页插图

目录

1 概述
大数据大事年表
为何这个主题现在很重要
大数据是否只是一时的狂热？
在何处应用大数据会产生重大影响？
21　第Ⅰ部分 计算环境
23　第1章 硬件
1．1　存储器（磁盘）
1．2　中央处理器
1．3　内存
1．4　网络
31　第2章 分布式系统
2．1　数据库计算
2．2　文件系统计算
2．3　考虑因素
37　第3章 分析工具
3．1　Weka
3．2　Java和JVM语音
3．3　R语言
3．4　Python
3．5　SAS
47　第Ⅱ部分 将数据转化为商业价值
49　第4章 预测建模
4．1　一个建模方法
4．2　sEMMA
4．3　二元分类法
4．4　多层分类法
4．5　区间预测
4．6　预测模型评估
63　第5章 一般预测建模技术
5．1　RFM
5．2　回归
5．3　广义线性模型
5．4　神经网络
5．5　决策树和回归树
5．6　支持向量机
5．7　贝叶斯网络分类方法
5．8　组合方法
117　第6章 细分
6．1　聚类分析
6．2　距离测度（指标）
6．3　聚类评估
6．4　聚类数量
6．5　K-means算法
6．6　分层聚类法
6．7　群特征刻画
129　第7章 增量响应建模
7．1　建立响应模型
7．2　评估增量响应
137　第8章 时间序列数据挖掘
8．1　降维
8．2　探查模式
8．3　时间序列数据挖掘的应用：Nike+Fuelband智能手环
149　第9章 推荐系统
9．1　何为推荐系统？
9．2　应用于何处？
9．3　如何起作用？
9．4　推荐质量评估
9．5　推荐系统的应用：SAS 图书馆
161　第10章 文本分析
10．1　信息检索
10．2　内容分类
10．3　文本挖掘
10．4　文本分析应用：让我们来玩《危险边缘》（Jeopardy！）
177　第Ⅲ部分 将其全都结合起来的成功案例
179　第11章 基于某大型美国金融服务公司的案例研究
11．1　传统市场营销活动流程
11．2　高效的营销解决方案
11．3　变革的价值主张
187　第12章 主要卫生保健提供者的案例研究
12．1　CAHPS
12．2　HEDIS
12．3　HOS
12．4　IRE
197　第13章 技术制造商案例研究
13．1　发现设备缺陷
13．2　如何降低成本
201　第14章 在线品牌管理的案例研究
205　第15章 移动应用推荐的案例研究
209　第16章 高科技产品制造商的案例研究
16．1　处理缺失数据
16．2　超越生产的应用
213　第17章 展望未来
17．1　重复性研究
17．2　隐私与公共数据集
17．3　物联网
17．4　未来的软件开发
17．5　未来算法开发
17．6　总结
221　关于作者
223　附录
225　参考文献
231　译者后记

前言/序言

现代企业数据驱动决策：从数据海洋到商业洞察的实战指南 拥抱数据洪流：重塑企业运营与战略的基石 在信息爆炸的今天，数据已成为企业最宝贵的资产，但“拥有数据”与“利用数据”之间存在着巨大的鸿沟。本书旨在为企业管理者、数据分析师以及技术决策者提供一套清晰、实用的框架，指导他们如何有效地驾驭海量复杂数据，将其转化为可衡量的商业价值。我们不聚焦于深奥的算法理论，而是深入探讨如何将先进的数据处理和分析技术，落地到实际的业务场景中，实现从原始数据到战略洞察的无缝对接。 本书构建了一个全面的“数据驱动成熟度模型”，帮助企业识别自身在数据生命周期管理（Data Lifecycle Management）、数据治理（Data Governance）以及应用场景开发中的当前位置，并清晰规划通往下一阶段的路径。我们强调，数据驱动的变革不是一个纯粹的技术项目，而是一场深刻的组织文化和流程再造。 第一部分：数据基建与治理的艺术 数据资产的构建与清洗：摆脱“脏数据”的困境 任何高级分析的基础都建立在高质量的数据之上。本部分将详细阐述构建稳固数据基石的实践方法。我们首先探讨现代企业数据生态系统的构成，从事务型数据库、日志文件到社交媒体流，数据来源的多样性对整合能力提出了前期的严峻挑战。 数据集成策略的演进： 介绍批处理、流处理在不同业务场景下的适用性，重点讲解构建统一数据视图（Single Source of Truth）的关键技术路径，如数据湖（Data Lake）与数据仓库（Data Warehouse）的协同工作模式。 数据质量的量化与保证： 讨论如何建立一套行之有效的数据质量指标体系（准确性、完整性、时效性、一致性）。我们将分享企业级数据清洗的自动化流程设计，包括异常值检测、缺失值填补的业务驱动方法，而非单纯依赖默认算法。 数据治理的落地实践： 深入剖析数据治理框架的构建，强调“谁拥有数据、谁负责质量、谁有权使用”的明确界定。讨论如何通过元数据管理系统，实现数据血缘的可追溯性，确保合规性与审计的便捷性。 第二部分：洞察的提取与可视化表达 从数据透视到商业叙事：让数据会说话 数据分析的价值在于其传递出的洞察力。本部分将重点关注如何利用成熟的分析技术，将复杂的数据转化为决策者能够理解和信任的商业语言。 描述性分析与诊断性分析的深化应用： 探讨如何超越基础的KPI报告，利用时间序列分析、同期群分析（Cohort Analysis）等技术，深入挖掘历史表现背后的驱动因素。我们将展示如何构建动态仪表板，实时反映关键业务健康度。 商业智能（BI）系统的选型与部署： 评估主流BI工具的优劣势，重点不在于工具本身，而在于如何根据企业特定的分析需求（如自助式分析、嵌入式分析）来定制化部署方案。 数据叙事的力量： 分析如何构建有说服力的商业报告。讲解如何通过数据可视化设计原则，避免误导性展示，专注于“结果-原因-建议”的逻辑链条，将数据分析报告转化为可执行的商业行动方案。 第三部分：驱动业务变革的应用场景 精细化运营与客户体验的重塑 本部分聚焦于将数据分析能力直接嵌入到企业的核心业务流程中，实现运营效率的飞跃和客户价值的提升。 供应链与库存的优化： 介绍需求预测在不同波动性环境下的应用策略。探讨如何结合外部宏观经济数据和内部历史交易数据，实现安全库存水平的动态调整，降低资金占用成本。 客户生命周期价值（CLV）的精细化管理： 分析如何通过客户行为数据，进行客户细分（Segmentation）和流失预警（Churn Prediction）。阐述如何设计差异化的营销触点和挽留策略，最大化每位客户的长期贡献。 风险控制与欺诈检测的实时化： 探讨在金融、电商等高风险领域，如何利用异常检测技术，实现毫秒级的交易风险评估。强调模型可解释性在合规性审查中的重要地位。 第四部分：数据驱动的组织转型与伦理考量 构建适应未来的数据文化 成功的数字化转型，其核心在于人与流程的变革。本部分提供组织层面的指导方针。 跨职能团队的协作模式： 讨论如何打破传统的数据孤岛，建立“业务专家-数据工程师-分析师”三位一体的敏捷数据项目团队。 培养数据素养（Data Literacy）： 提出面向不同层级员工的数据培训路径图，确保决策层能够有效质疑和利用分析结果，一线员工能够准确记录和输入高质量数据。 数据伦理与隐私保护的制度化： 随着监管日益趋严，探讨在数据采集、存储和使用过程中，如何严格遵守GDPR、CCPA等相关法规。重点讨论如何在利用个人数据实现个性化服务的同时，保障用户的隐私权，建立企业的数据使用红线。 本书最终的目标是，为企业提供一套务实的工具箱和思维模式，确保数据投资能够真正转化为持久的竞争优势和可衡量的商业成果。它是一本关于如何“使用”数据来管理企业，而不是仅仅关于“如何处理”数据的实战手册。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名很吸引我，尤其是“工业4.0时代重塑商业价值”这个副标题，让我觉得它涵盖了技术和商业的深度融合。我一直觉得，单纯的技术堆砌是无法带来真正的商业价值的，关键在于如何将这些先进的技术有效地应用到实际的商业场景中，解决痛点，创造新的增长点。书中关于大数据挖掘和机器学习的探讨，应该会详细阐述如何从数据中提炼出有价值的信息，并将其转化为可行的商业策略。 我特别想了解书中是如何解释“重塑商业价值”的，它是否包含了例如通过数据分析来优化供应链管理，提升客户体验，甚至创造全新的商业模式？我设想书中可能会通过一些实际的案例分析，来展示大数据和机器学习在不同行业中的应用，以及这些应用是如何帮助企业实现业务增长和市场领先的。这种深入的商业洞察，是我在这本书中非常期待的部分。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名让我感受到一种强烈的时代感和前瞻性。“大数据挖掘与机器学习”是当前最热门的技术领域之一，“工业4.0时代”代表着生产方式的深刻变革，“重塑商业价值”则直指企业发展的核心目标。我期待这本书能够为我提供一个关于如何在工业4.0背景下，利用大数据和机器学习技术来实现商业价值创新的全面视角。 我特别感兴趣的是书中对于“重塑商业价值”的具体阐释，它是否会涉及如何通过数据分析来理解和预测市场需求，如何优化产品设计和生产流程以满足个性化需求，以及如何通过数据驱动的营销策略来提升客户满意度和忠诚度。我设想书中可能会提供一系列的案例研究，来展示不同行业的企业是如何运用这些技术来颠覆传统的商业模式，创造新的竞争优势，并最终实现可持续增长的。

评分☆☆☆☆☆

一直对工业4.0的发展趋势充满好奇，尤其想了解在数字化浪潮下，传统行业如何转型升级，创造新的商业价值。读了这本书的题目，感觉它正好触及了我的痛点。我印象最深的是书里提到的“智能制造”概念，它不仅仅是机械的自动化，更包含了数据的采集、分析和应用。书中好像用了不少篇幅来阐述如何通过大数据技术，从海量生产数据中挖掘出潜在的洞察，从而优化生产流程，降低成本，甚至预测设备故障，提前进行维护。这一点让我觉得非常实用，对于那些正在经历数字化转型的企业来说，这无疑是宝贵的经验。 此外，我也对机器学习在工业领域的应用产生了浓厚的兴趣。书中似乎介绍了如何利用机器学习算法来解决一些复杂的问题，比如产品质量的智能检测、生产线的效率优化、甚至是客户需求的精准预测。我一直觉得，机器如果能像人一样“学习”和“思考”，那将是多么大的飞跃。这本书提供的案例和方法论，让我看到了这种可能性。它不只是停留在理论层面，而是很接地气地讲述了如何在实际的工业场景中落地，如何让机器真正为我们所用，提升生产力。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大惊喜，是它不仅仅停留在技术层面，而是深入探讨了大数据挖掘和机器学习如何“重塑商业价值”。我理解的“重塑”不仅仅是提升效率，更是一种商业模式的创新。书中应该有很多关于如何利用数据分析来发现新的市场机会，如何根据用户行为数据来定制个性化的产品和服务，甚至如何构建新的数据驱动型服务生态系统的探讨。这一点尤其吸引我，因为它触及到了商业的核心——如何创造和交付价值。 我很好奇书中对于“工业4.0时代”的定义和理解，它是否描绘了一个宏大而清晰的愿景，让我们能够更具体地想象未来工业的形态？它所提供的理论框架和实践案例，是否能帮助读者理解，在这个技术飞速发展的时代，企业应该如何抓住机遇，应对挑战，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出？我期待这本书能够给我带来一些启发，让我看到大数据和机器学习不仅仅是工具，更是推动商业变革的强大引擎。

评分☆☆☆☆☆

对于“大数据挖掘”这一部分，我一直抱有极大的兴趣，但有时会觉得它过于抽象，难以把握。这本书的题目让我感觉它能将这一概念与具体的工业场景相结合，并进一步延伸到“重塑商业价值”的层面，这对我来说非常有吸引力。我希望书中能够提供一些清晰的、可操作的框架，来指导读者如何从海量数据中有效地提取出有用的信息，并将其转化为实际的商业洞察。 我猜测书中可能会讨论到各种数据挖掘的技术和算法，但更重要的是，它应该会强调这些技术如何应用于解决工业生产中的具体问题，例如如何通过数据分析来优化生产流程，提高产品质量，或者预测设备故障。另外，“重塑商业价值”这一部分，让我非常期待书中能够分享一些成功的商业案例，展示大数据挖掘如何在实际应用中为企业带来切实的商业效益，甚至创造新的盈利模式。

评分☆☆☆☆☆

600-450买的，相当划算啊，啊哈哈哈~~~

评分☆☆☆☆☆

书籍的内容很不错哦！！！！赞赞赞哈！！！！

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评分☆☆☆☆☆

非常好的一本书，受益匪浅了

评分☆☆☆☆☆

正品图书，质量很好，物流很快

评分☆☆☆☆☆

还没来得及看，等考完再追评。现在老是要20个字，好烦。