大數據挖掘與機器學習：工業4.0時代重塑商業價值 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Jared Dean（傑瑞德·迪安） 著，林清怡 譯，鄧煜照 校

圖書標籤:

• 大數據
• 機器學習
• 工業4
• 0
• 商業分析
• 數據挖掘
• 人工智能
• 商業價值
• 預測分析
• 算法
• 數據科學

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115397362

版次：1

商品編碼：11775574

包裝：平裝

叢書名： 新信息時代商業經濟與管理譯叢

開本：小16開

齣版時間：2015-10-01

用紙：膠版紙

頁數：233

正文語種：中文

編輯推薦

在今天的商業環境中，無窮無盡的大數據潮流經常影響著重要的決策流程。為瞭保持和延續業務盈利，利用大數據的能力勢在必行。但是，隻是獲得數據和具有處理能力並不足以得到有意義的結果。

《大數據挖掘與機器學習》為市場營銷主管、商業領袖和技術專傢提供一套綜閤手段，使其能開發齣不斷産生有效結果並提高利潤率的戰略和方法，並且能將這些戰略和方法貫徹實施下去。在本書中，Jared Dean對大數據分析現狀以及日益提升的高性能計算體係結構的趨勢進行深入淺齣的迴顧。《大數據挖掘與機器學習》明確地展示瞭如何利用大數據分析促進積極改變並且驅動效率。

Jared Dean循序漸進地揭示瞭如何應用技術創建數據挖掘、機器學習及大數據處理的分析環境。該作者還探索權衡瞭不同技術選擇的結果。《大數據挖掘與機器學習》囊括瞭能夠加以應用從被挖掘的數據中獲取信息的算法和方法，並提供瞭對如何有效地應用這些方法的解釋。本書還提供瞭許多案例研究的說明，給齣瞭許多已經成功應用瞭新的技術和算法來建立其競爭優勢的組織的例子。作者還對預測建模和如何應用這些工具於決策流程進行瞭討論。

對任何希望獲得數據分析能力的組織，這本重要的書都可以作為理解大數據基本技術和大數據分析的關鍵指引。現在你可以充滿自信地掌控你所在組織的大數據分析，創造齣能夠一擊即中的結果。

內容簡介

《大數據挖掘與機器學習：工業4.0時代重塑商業價值》分為3個部分，共17章。第Ⅰ部分“計算環境”，包括第1章到第3章。第Ⅱ部分“將數據轉化為商業價值”，包括第4章到第10章。這一部分聚焦於數據挖掘活動中所要用到的方法、算法和路徑。第Ⅲ部分“將其全部結閤起來的成功案例”包括第11章到第17章。本部分主要描述瞭作者參與過的成功應用大數據分析優化企業決策、提高企業價值的公司案例。
《大數據挖掘與機器學習：工業4.0時代重塑商業價值》可作為企業管理人員、營銷主管、分析人員、IT人員等作為理解大數據、應用大數據為企業創造價值的指引，同時，本書也可供統計學、應用數學及計算機專業學者和研究人員參考學習。

作者簡介

Jared Dean（傑瑞德·迪安）是SAS研究院的研發高級總監。他負責SAS全球數據挖掘解決方案的開發。這包括客戶互動、新功能開發、技術支持、銷售支持和産品集成。在加入SAS之前，Dean是美國人口調查局的數學統計學傢。

內頁插圖

目錄

1 概述
大數據大事年錶
為何這個主題現在很重要
大數據是否隻是一時的狂熱？
在何處應用大數據會産生重大影響？
21　第Ⅰ部分 計算環境
23　第1章 硬件
1．1　存儲器（磁盤）
1．2　中央處理器
1．3　內存
1．4　網絡
31　第2章 分布式係統
2．1　數據庫計算
2．2　文件係統計算
2．3　考慮因素
37　第3章 分析工具
3．1　Weka
3．2　Java和JVM語音
3．3　R語言
3．4　Python
3．5　SAS
47　第Ⅱ部分 將數據轉化為商業價值
49　第4章 預測建模
4．1　一個建模方法
4．2　sEMMA
4．3　二元分類法
4．4　多層分類法
4．5　區間預測
4．6　預測模型評估
63　第5章 一般預測建模技術
5．1　RFM
5．2　迴歸
5．3　廣義綫性模型
5．4　神經網絡
5．5　決策樹和迴歸樹
5．6　支持嚮量機
5．7　貝葉斯網絡分類方法
5．8　組閤方法
117　第6章 細分
6．1　聚類分析
6．2　距離測度（指標）
6．3　聚類評估
6．4　聚類數量
6．5　K-means算法
6．6　分層聚類法
6．7　群特徵刻畫
129　第7章 增量響應建模
7．1　建立響應模型
7．2　評估增量響應
137　第8章 時間序列數據挖掘
8．1　降維
8．2　探查模式
8．3　時間序列數據挖掘的應用：Nike+Fuelband智能手環
149　第9章 推薦係統
9．1　何為推薦係統？
9．2　應用於何處？
9．3　如何起作用？
9．4　推薦質量評估
9．5　推薦係統的應用：SAS 圖書館
161　第10章 文本分析
10．1　信息檢索
10．2　內容分類
10．3　文本挖掘
10．4　文本分析應用：讓我們來玩《危險邊緣》（Jeopardy！）
177　第Ⅲ部分 將其全都結閤起來的成功案例
179　第11章 基於某大型美國金融服務公司的案例研究
11．1　傳統市場營銷活動流程
11．2　高效的營銷解決方案
11．3　變革的價值主張
187　第12章 主要衛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 技術製造商案例研究
13．1　發現設備缺陷
13．2　如何降低成本
201　第14章 在綫品牌管理的案例研究
205　第15章 移動應用推薦的案例研究
209　第16章 高科技産品製造商的案例研究
16．1　處理缺失數據
16．2　超越生産的應用
213　第17章 展望未來
17．1　重復性研究
17．2　隱私與公共數據集
17．3　物聯網
17．4　未來的軟件開發
17．5　未來算法開發
17．6　總結
221　關於作者
223　附錄
225　參考文獻
231　譯者後記

前言/序言

現代企業數據驅動決策：從數據海洋到商業洞察的實戰指南 擁抱數據洪流：重塑企業運營與戰略的基石 在信息爆炸的今天，數據已成為企業最寶貴的資産，但“擁有數據”與“利用數據”之間存在著巨大的鴻溝。本書旨在為企業管理者、數據分析師以及技術決策者提供一套清晰、實用的框架，指導他們如何有效地駕馭海量復雜數據，將其轉化為可衡量的商業價值。我們不聚焦於深奧的算法理論，而是深入探討如何將先進的數據處理和分析技術，落地到實際的業務場景中，實現從原始數據到戰略洞察的無縫對接。 本書構建瞭一個全麵的“數據驅動成熟度模型”，幫助企業識彆自身在數據生命周期管理（Data Lifecycle Management）、數據治理（Data Governance）以及應用場景開發中的當前位置，並清晰規劃通往下一階段的路徑。我們強調，數據驅動的變革不是一個純粹的技術項目，而是一場深刻的組織文化和流程再造。 第一部分：數據基建與治理的藝術 數據資産的構建與清洗：擺脫“髒數據”的睏境 任何高級分析的基礎都建立在高質量的數據之上。本部分將詳細闡述構建穩固數據基石的實踐方法。我們首先探討現代企業數據生態係統的構成，從事務型數據庫、日誌文件到社交媒體流，數據來源的多樣性對整閤能力提齣瞭前期的嚴峻挑戰。 數據集成策略的演進： 介紹批處理、流處理在不同業務場景下的適用性，重點講解構建統一數據視圖（Single Source of Truth）的關鍵技術路徑，如數據湖（Data Lake）與數據倉庫（Data Warehouse）的協同工作模式。 數據質量的量化與保證： 討論如何建立一套行之有效的數據質量指標體係（準確性、完整性、時效性、一緻性）。我們將分享企業級數據清洗的自動化流程設計，包括異常值檢測、缺失值填補的業務驅動方法，而非單純依賴默認算法。 數據治理的落地實踐： 深入剖析數據治理框架的構建，強調“誰擁有數據、誰負責質量、誰有權使用”的明確界定。討論如何通過元數據管理係統，實現數據血緣的可追溯性，確保閤規性與審計的便捷性。 第二部分：洞察的提取與可視化錶達 從數據透視到商業敘事：讓數據會說話 數據分析的價值在於其傳遞齣的洞察力。本部分將重點關注如何利用成熟的分析技術，將復雜的數據轉化為決策者能夠理解和信任的商業語言。 描述性分析與診斷性分析的深化應用： 探討如何超越基礎的KPI報告，利用時間序列分析、同期群分析（Cohort Analysis）等技術，深入挖掘曆史錶現背後的驅動因素。我們將展示如何構建動態儀錶闆，實時反映關鍵業務健康度。 商業智能（BI）係統的選型與部署： 評估主流BI工具的優劣勢，重點不在於工具本身，而在於如何根據企業特定的分析需求（如自助式分析、嵌入式分析）來定製化部署方案。 數據敘事的力量： 分析如何構建有說服力的商業報告。講解如何通過數據可視化設計原則，避免誤導性展示，專注於“結果-原因-建議”的邏輯鏈條，將數據分析報告轉化為可執行的商業行動方案。 第三部分：驅動業務變革的應用場景 精細化運營與客戶體驗的重塑 本部分聚焦於將數據分析能力直接嵌入到企業的核心業務流程中，實現運營效率的飛躍和客戶價值的提升。 供應鏈與庫存的優化： 介紹需求預測在不同波動性環境下的應用策略。探討如何結閤外部宏觀經濟數據和內部曆史交易數據，實現安全庫存水平的動態調整，降低資金占用成本。 客戶生命周期價值（CLV）的精細化管理： 分析如何通過客戶行為數據，進行客戶細分（Segmentation）和流失預警（Churn Prediction）。闡述如何設計差異化的營銷觸點和挽留策略，最大化每位客戶的長期貢獻。 風險控製與欺詐檢測的實時化： 探討在金融、電商等高風險領域，如何利用異常檢測技術，實現毫秒級的交易風險評估。強調模型可解釋性在閤規性審查中的重要地位。 第四部分：數據驅動的組織轉型與倫理考量 構建適應未來的數據文化 成功的數字化轉型，其核心在於人與流程的變革。本部分提供組織層麵的指導方針。 跨職能團隊的協作模式： 討論如何打破傳統的數據孤島，建立“業務專傢-數據工程師-分析師”三位一體的敏捷數據項目團隊。 培養數據素養（Data Literacy）： 提齣麵嚮不同層級員工的數據培訓路徑圖，確保決策層能夠有效質疑和利用分析結果，一綫員工能夠準確記錄和輸入高質量數據。 數據倫理與隱私保護的製度化： 隨著監管日益趨嚴，探討在數據采集、存儲和使用過程中，如何嚴格遵守GDPR、CCPA等相關法規。重點討論如何在利用個人數據實現個性化服務的同時，保障用戶的隱私權，建立企業的數據使用紅綫。 本書最終的目標是，為企業提供一套務實的工具箱和思維模式，確保數據投資能夠真正轉化為持久的競爭優勢和可衡量的商業成果。它是一本關於如何“使用”數據來管理企業，而不是僅僅關於“如何處理”數據的實戰手冊。

評分☆☆☆☆☆

一直對工業4.0的發展趨勢充滿好奇，尤其想瞭解在數字化浪潮下，傳統行業如何轉型升級，創造新的商業價值。讀瞭這本書的題目，感覺它正好觸及瞭我的痛點。我印象最深的是書裏提到的“智能製造”概念，它不僅僅是機械的自動化，更包含瞭數據的采集、分析和應用。書中好像用瞭不少篇幅來闡述如何通過大數據技術，從海量生産數據中挖掘齣潛在的洞察，從而優化生産流程，降低成本，甚至預測設備故障，提前進行維護。這一點讓我覺得非常實用，對於那些正在經曆數字化轉型的企業來說，這無疑是寶貴的經驗。 此外，我也對機器學習在工業領域的應用産生瞭濃厚的興趣。書中似乎介紹瞭如何利用機器學習算法來解決一些復雜的問題，比如産品質量的智能檢測、生産綫的效率優化、甚至是客戶需求的精準預測。我一直覺得，機器如果能像人一樣“學習”和“思考”，那將是多麼大的飛躍。這本書提供的案例和方法論，讓我看到瞭這種可能性。它不隻是停留在理論層麵，而是很接地氣地講述瞭如何在實際的工業場景中落地，如何讓機器真正為我們所用，提升生産力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名讓我感受到一種強烈的時代感和前瞻性。“大數據挖掘與機器學習”是當前最熱門的技術領域之一，“工業4.0時代”代錶著生産方式的深刻變革，“重塑商業價值”則直指企業發展的核心目標。我期待這本書能夠為我提供一個關於如何在工業4.0背景下，利用大數據和機器學習技術來實現商業價值創新的全麵視角。 我特彆感興趣的是書中對於“重塑商業價值”的具體闡釋，它是否會涉及如何通過數據分析來理解和預測市場需求，如何優化産品設計和生産流程以滿足個性化需求，以及如何通過數據驅動的營銷策略來提升客戶滿意度和忠誠度。我設想書中可能會提供一係列的案例研究，來展示不同行業的企業是如何運用這些技術來顛覆傳統的商業模式，創造新的競爭優勢，並最終實現可持續增長的。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最大驚喜，是它不僅僅停留在技術層麵，而是深入探討瞭大數據挖掘和機器學習如何“重塑商業價值”。我理解的“重塑”不僅僅是提升效率，更是一種商業模式的創新。書中應該有很多關於如何利用數據分析來發現新的市場機會，如何根據用戶行為數據來定製個性化的産品和服務，甚至如何構建新的數據驅動型服務生態係統的探討。這一點尤其吸引我，因為它觸及到瞭商業的核心——如何創造和交付價值。 我很好奇書中對於“工業4.0時代”的定義和理解，它是否描繪瞭一個宏大而清晰的願景，讓我們能夠更具體地想象未來工業的形態？它所提供的理論框架和實踐案例，是否能幫助讀者理解，在這個技術飛速發展的時代，企業應該如何抓住機遇，應對挑戰，纔能在激烈的市場競爭中脫穎而齣？我期待這本書能夠給我帶來一些啓發，讓我看到大數據和機器學習不僅僅是工具，更是推動商業變革的強大引擎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名很吸引我，尤其是“工業4.0時代重塑商業價值”這個副標題，讓我覺得它涵蓋瞭技術和商業的深度融閤。我一直覺得，單純的技術堆砌是無法帶來真正的商業價值的，關鍵在於如何將這些先進的技術有效地應用到實際的商業場景中，解決痛點，創造新的增長點。書中關於大數據挖掘和機器學習的探討，應該會詳細闡述如何從數據中提煉齣有價值的信息，並將其轉化為可行的商業策略。 我特彆想瞭解書中是如何解釋“重塑商業價值”的，它是否包含瞭例如通過數據分析來優化供應鏈管理，提升客戶體驗，甚至創造全新的商業模式？我設想書中可能會通過一些實際的案例分析，來展示大數據和機器學習在不同行業中的應用，以及這些應用是如何幫助企業實現業務增長和市場領先的。這種深入的商業洞察，是我在這本書中非常期待的部分。

評分☆☆☆☆☆

對於“大數據挖掘”這一部分，我一直抱有極大的興趣，但有時會覺得它過於抽象，難以把握。這本書的題目讓我感覺它能將這一概念與具體的工業場景相結閤，並進一步延伸到“重塑商業價值”的層麵，這對我來說非常有吸引力。我希望書中能夠提供一些清晰的、可操作的框架，來指導讀者如何從海量數據中有效地提取齣有用的信息，並將其轉化為實際的商業洞察。 我猜測書中可能會討論到各種數據挖掘的技術和算法，但更重要的是，它應該會強調這些技術如何應用於解決工業生産中的具體問題，例如如何通過數據分析來優化生産流程，提高産品質量，或者預測設備故障。另外，“重塑商業價值”這一部分，讓我非常期待書中能夠分享一些成功的商業案例，展示大數據挖掘如何在實際應用中為企業帶來切實的商業效益，甚至創造新的盈利模式。

評分☆☆☆☆☆

實用，不錯，好好好好好好好好好好好！

評分☆☆☆☆☆

很及時的大數據分析，非常到位

評分☆☆☆☆☆

書的質量不錯，內容豐富，深入淺齣。

評分☆☆☆☆☆

貨物收到6天，電子發票都沒齣來，嚴重耽誤報銷。

評分☆☆☆☆☆

數據挖掘，大數據，機器學習及工業4.0是這本書吸引我的地方。

評分☆☆☆☆☆

好東西 好東西 很好用 哈哈 下次再來

評分☆☆☆☆☆

書不錯！書不錯！書不錯！書不錯！書不錯！書不錯！

評分☆☆☆☆☆

幫同學買的書

評分☆☆☆☆☆

很及時的大數據分析，非常到位