写给程序员的数据挖掘实践指南 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Ron，Zacharski，扎哈尔斯基 著，王斌 译

图书标签:

• 数据挖掘
• 程序员
• 实践
• 机器学习
• Python
• 数据分析
• 算法
• 案例
• 实战
• 编程

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115336354

版次：01

商品编码：11801697

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-11-01

页数：309

正文语种：中文

编辑推荐

大多数数据挖掘的教材都专注于介绍理论基础，因而往往难以理解和学习。
本书是介绍写给程序员的一本数据挖掘指南，可以帮助读者动手实践进行数据挖掘、集体智慧并构建推荐系统。
本书作者采用在实践中学的方式，提供了Python的代码和案例，详细介绍如何应用数据挖掘技术，开发出实用的推荐系统。
本书英文版在网络上放出样章，得到很多业内知名人士的推荐和好评。
知名技术译者王斌老师译作，翻译质量上乘

数据挖掘一般是指通过算法搜索隐藏于大量的数据之中的信息的过程。众多的数据挖掘教材都专注于介绍理论基础，因而往往难以理解和学习。
本书是专门写给程序员的一本数据挖掘指南，可以帮助读者动手实践，进行数据挖掘、应用集体智慧并构建推荐系统。
全书共8 章，介绍了数据挖掘的基本知识和理论、协同过滤、内容过滤及分类、算法评估、朴素贝叶斯、非结构化文本分类以及聚类等内容；用生动的图示、大量的表格、简明的公式以及实用的Python 代码示例，阐释数据挖掘的知识和技能。
每章还给出了习题和练习，帮助读者巩固所学的知识。
本书采用"在实践中学习"的思路来组织内容。建议读者不是被动地阅读本书，而是通过课后习题和本书提供的Python 代码进行实践。此外，读者还应当积极参与到数据挖掘技术的编程实践中。
本书适合对数据挖掘、数据分析和推荐系统感兴趣的程序员及相关领域的从业者阅读参考；同时，本书也可以作为
一本轻松有趣的数据挖掘课程教学参考书。本书由一系列互为基础的小的知识点累积而成，学完本书以后，能够为理解
数据挖掘的各种技术打下坚实的基础。
读者可通过http://guidetodatamining.com/ 或http://www.epubit.com.cn 获取本书相关资源。

内容简介

数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。大多数数据挖掘的教材都专注于介绍理论基础，因而往往难以理解和学习。
本书是介绍写给程序员的一本数据挖掘指南，可以帮助读者动手实践进行数据挖掘、集体智慧并构建推荐系统。全书共8章，介绍了数据挖掘的基本知识和理论、协同过滤、内容过滤及分类、算法评估、朴素贝叶斯、非结构化文本分类以及聚类等内容。全书采用做中学的方式，用生动的图示、大量的表格、简明的公式，实用的Python代码示例，阐释数据挖掘的知识和技能。每章还给出了习题和练习，帮助读者巩固所学的知识。
本书专注适合对数据挖掘、数据分析和推荐系统感兴趣的程序员及相关领域的从业者阅读参考；同时，本书也可以作为一本轻松有趣的数据挖掘课程教学参考书。

作者简介

Ron Zacharski是一名软件开发工程师，曾在威斯康辛大学获美术学士学位，之后还在明尼苏达大学获得了计算机科学博士学位。博士后期间，他在爱丁堡大学研究语言学。正是基于广博的学识，他不仅在新墨西哥州立大学的计算研究实验室工作，期间还接触过自然语言处理相关的项目，而该实验室曾被《连线》杂志评为机器翻译研究领域翘楚。除此之外，他还曾教授计算机科学、语言学、音乐等课程，是一名博学多才的科技达人。

王斌 博士，中国科学院信息工程研究所研究员，博士生导师，中国科学院大学兼职教授，研究方向为信息检索、自然语言处理与数据挖掘。主持国家973、863、国家自然科学基金、国际合作基金、部委及企业合作等课题近30项，发表学术论文130余篇，领导研制的多个系统上线使用，曾获国家科技进步二等奖和北京市科学技术二等奖各一项。现为中国中文信息学会理事、信息检索、社会媒体处理、语言与知识计算等多个专业委员会委员、《中文信息学报》编委、中国计算机学会高级会员及中文信息处理专业委员会委员。多次担任SIGIR、ACL、CIKM等会议的程序委员会委员。《信息检索导论》、《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》、《机器学习实战》、《Mahout实战》译者。2006年起在中国科学院大学讲授《现代信息检索》研究生课程，累计选课人数已超过1500人。迄今培养博士、硕士研究生近40名。

内页插图

目录

目　　录
目录

第1章 数据挖掘简介及本书使用方法 1
欢迎来到21世纪 2
并不只是对象 5
TB级挖掘是现实不是科幻 7
本书体例 9
第2章 协同过滤—爱你所爱 14
如何寻找相似用户 15
曼哈顿距离 16
欧氏距离 16
N维下的思考 18
一般化 22
Python中数据表示方法及代码 24
计算曼哈顿距离的代码 25
用户的评级差异 28
皮尔逊相关系数 30
在继续之前稍微休息一下 35
最后一个公式—余弦相似度 36
相似度的选择 40
一些怪异的事情 43
k近邻 44
Python的一个推荐类 47
一个新数据集 54
第3章 协同过滤—隐式评级及基于物品的过滤 56
隐式评级 57
调整后的余弦相似度 67
Slope One算法 76
Slope One算法的粗略描述图 77
基于Python的实现 83
加权Slope One：推荐模块 88
MovieLens数据集 90
第4章 内容过滤及分类—基于物品属性的过滤 93
一个简单的例子 98
用Python实现 101
给出推荐的原因 102
一个取值范围的问题 104
归一化 105
改进的标准分数 109
归一化 vs． 不归一化 111
回到Pandora 112
体育项目的识别 119
Python编程 123
就是它了 133
汽车MPG数据 135
杂谈 137
第5章 分类的进一步探讨—算法评估及kNN 139
训练集和测试集 140
10折交叉验证的例子 142
混淆矩阵 146
一个编程的例子 148
Kappa统计量 154
近邻算法的改进 159
一个新数据集及挑战 163
更多数据、更好的算法以及一辆破公共汽车 168
第6章 概率及朴素贝叶斯—朴素贝叶斯 170
微软购物车 174
贝叶斯定理 177
为什么需要贝叶斯定理 185
i100 i500 188
用Python编程实现 191
共和党 vs． 民主党 197
数字 205
Python实现 214
这种做法会比近邻算法好吗 221
第7章 朴素贝叶斯及文本—非结构化文本分类 226
一个文本正负倾向性的自动判定系统 228
训练阶段 232
第8章 聚类—群组发现 256
k-means聚类 281
SSE或散度 289
小结 303
安然公司 305

前言/序言

《数据驱动的洞察：现代数据分析与应用》 在当今信息爆炸的时代，数据已不再仅仅是冰冷的数字，而是蕴藏着巨大潜力的宝藏。从海量用户行为的蛛丝马迹中挖掘出有价值的信息，并将其转化为可执行的策略，是企业在激烈市场竞争中脱颖而出的关键。本书《数据驱动的洞察：现代数据分析与应用》正是为帮助读者掌握这一核心能力而精心打造。我们深知，数据分析的魅力并非只属于统计学专家或数学家，而是每一位渴望理解数据、驾驭数据、并从中获益的专业人士。 本书将带领您踏上一段系统而深入的学习之旅，从数据分析的基本概念出发，逐步深入到各种先进的分析技术和实际应用场景。我们力求以清晰的逻辑、丰富的案例和实用的指导，帮助您建立起扎实的数据分析理论基础，并掌握将理论付诸实践的技能。 第一部分：数据分析的基石——理解与准备 在深入探索数据分析的海洋之前，我们首先需要建立坚固的基石。本部分将引导您理解数据分析在现代商业环境中的核心地位，以及它如何赋能决策、驱动创新。 数据分析的价值与维度： 我们将从宏观角度探讨数据分析如何成为企业战略的关键组成部分。您将了解不同类型的数据（结构化、非结构化、半结构化）及其潜在价值。数据分析不仅仅是简单的报表生成，它更是关于发现模式、预测趋势、理解因果关系、以及优化业务流程的系统性工程。我们将深入探讨数据分析在市场营销、产品开发、运营优化、风险管理等多个领域的实际应用，让您体会到数据驱动的强大力量。 数据采集与预处理： 数据的质量直接决定了分析的有效性。本部分将详细讲解数据采集的各种渠道和方法，包括数据库查询、API接口、网络爬虫、传感器数据等。更重要的是，我们将花费大量篇幅讲解数据预处理的核心技术。这包括： 数据清洗： 如何识别和处理缺失值、异常值、重复数据，以及如何对数据进行一致性检查。我们将介绍多种填充缺失值的方法（均值填充、中位数填充、回归填充等）及其适用场景，并讨论异常值检测的技术（如IQR、Z-score、聚类等）。 数据转换： 如何对数据进行标准化（Standardization）和归一化（Normalization），以消除不同量纲对模型的影响。我们将解释何时需要对数据进行对数转换、平方根转换等，以处理偏态数据。 特征工程： 这是提升模型性能的关键环节。我们将讲解如何从原始数据中创建新的、更有意义的特征，例如时间序列的滞后特征、组合特征、编码分类变量（如独热编码、标签编码、目标编码）等。您将学习如何利用领域知识来设计有效的特征，使模型能够更好地捕捉数据中的信号。 数据集成： 如何将来自不同源头的数据进行合并，解决数据格式不一致、字段命名冲突等问题。 探索性数据分析（EDA）： 在正式建模之前，深入理解数据的分布、关系和潜在模式至关重要。本部分将引导您掌握EDA的艺术，包括： 描述性统计： 计算均值、中位数、方差、标准差、百分位数等，全面刻画数据的中心趋势和离散程度。 数据可视化： 学会利用各种图表（直方图、箱线图、散点图、折线图、热力图等）来直观地展示数据分布、变量之间的关系、以及数据中的趋势和异常。我们将重点介绍如何选择合适的图表类型来传达特定的信息，以及如何通过可视化来发现隐藏的洞察。 相关性分析： 理解变量之间的线性关系，利用相关系数（如Pearson、Spearman）来量化相关性强度，并通过热力图可视化。 第二部分：核心分析技术——挖掘数据的深度价值 掌握了数据准备和探索的基础后，我们将进入数据分析的核心技术领域。本部分将系统介绍各种经典而强大的分析模型和算法。 统计建模基础： 回归分析： 从简单线性回归到多元线性回归，理解模型构建、参数估计、假设检验以及模型评估（R²、 Adjusted R²、p值等）。我们将讨论多重共线性、异方差性等问题及其处理方法。 分类模型： 逻辑回归： 理解其原理、输出解释以及如何用于二分类和多分类问题。 决策树： 学习其分裂标准（如基尼指数、信息增益），理解剪枝技术，以及如何构建和解释决策树模型。 支持向量机（SVM）： 介绍其核函数（线性、多项式、径向基函数）和最大间隔原理，以及其在分类和回归中的应用。 聚类分析： K-Means聚类： 理解其算法流程、初始化方法、以及选择合适的k值（如肘部法则、轮廓系数）。 层次聚类： 学习其凝聚型和分裂型方法，以及如何解读树状图。 DBSCAN： 掌握基于密度的聚类方法，以及其在发现任意形状簇中的优势。 降维技术： 主成分分析（PCA）： 理解其目标是找到数据方差最大的方向，以及如何通过最大化方差来降低数据维度，同时保留尽可能多的信息。 t-SNE： 学习其在可视化高维数据中的应用，以及如何保留数据的局部结构。 关联规则挖掘： Apriori算法： 学习如何发现频繁项集，以及如何从频繁项集中生成置信度高的关联规则。我们将讨论支持度、置信度和提升度等度量指标。 时间序列分析： 平稳性、自相关性与偏自相关性： 理解时间序列数据的基本特性。 ARIMA模型： 掌握其构成（AR, I, MA），以及如何识别和拟合ARIMA模型进行预测。 指数平滑法： 介绍其简单指数平滑、霍尔特指数平滑和霍尔特-温特指数平滑，以及在短期预测中的应用。 第三部分：高级分析方法与实践——面向应用的深度挖掘 在掌握了基础和核心技术后，本部分将进一步拓展您的视野，介绍更先进的分析技术，并强调在实际业务场景中的应用。 机器学习导论： 监督学习与无监督学习： 明确两者的区别与联系。 模型评估与选择： 学习交叉验证、留一法等技术，以及如何根据业务目标选择合适的评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等）。 模型调优： 掌握网格搜索、随机搜索等超参数优化方法，以及正则化技术（L1、L2）来防止过拟合。 预测模型进阶： 集成学习： 深入理解Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM）的工作原理，以及它们如何通过组合多个弱学习器来构建强大的预测模型。 深度学习基础（概念性介绍）： 简要介绍神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在图像识别、自然语言处理等领域的应用潜力，为读者提供进一步探索的方向。 文本挖掘与自然语言处理（NLP）基础： 文本预处理： 分词、词性标注、去除停用词、词干提取、词形还原等。 特征提取： TF-IDF、词袋模型（Bag-of-Words）、Word Embeddings（如Word2Vec, GloVe）的概念和应用。 情感分析与主题建模： 介绍如何从文本中提取情感倾向和潜在主题。 推荐系统基础： 协同过滤（User-based, Item-based）： 理解其核心思想和实现方式。 基于内容的推荐： 介绍如何根据物品的属性来匹配用户偏好。 混合推荐系统： 探讨如何结合多种方法来提升推荐效果。 数据分析流程与项目实践： CRISP-DM方法论： 介绍通用的数据挖掘项目流程，从业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估到部署。 案例研究： 通过多个贴近实际的案例，演示如何应用前面章节介绍的技术来解决具体的业务问题，例如： 客户细分与精准营销： 如何利用聚类分析将客户分成不同的群体，并为每个群体制定个性化的营销策略。 流失用户预测： 如何构建分类模型来识别有流失风险的客户，并采取措施进行挽留。 销售额预测： 如何利用时间序列模型或回归模型来预测未来的销售趋势。 异常交易检测： 如何利用聚类或异常检测算法来识别潜在的欺诈行为。 第四部分：工具与实践环境——让数据分析触手可及 理论的学习需要与实践相结合。本部分将介绍常用的数据分析工具和环境，帮助您轻松上手。 编程语言与库： Python： 作为数据科学领域最流行的语言，我们将介绍其在数据分析中的核心库，如NumPy（数值计算）、Pandas（数据处理和分析）、Matplotlib/Seaborn（数据可视化）、Scikit-learn（机器学习）。 SQL： 强调其作为数据库查询语言的重要性，以及如何编写有效的SQL语句来提取和操作数据。 数据可视化工具： Tableau / Power BI（概念性介绍）： 简要介绍这些商业智能工具在创建交互式仪表板和报告中的强大功能，为不熟悉编程的读者提供另一种选择。 开发环境： Jupyter Notebook / JupyterLab： 介绍其作为交互式计算环境的优势，方便代码编写、执行、可视化和文档撰写。 部署与应用（概念性介绍）： 简要提及如何将训练好的模型部署到生产环境，以及如何构建数据驱动的应用。 学习本书，您将能够： 建立清晰的数据分析思维框架： 从理解问题到提出解决方案，掌握整个数据分析流程。 掌握核心的数据处理与清洗技术： 确保您分析的数据是干净、可靠的。 熟练运用多种统计与机器学习模型： 能够根据业务需求选择并应用合适的分析方法。 深入理解数据背后的模式与洞察： 发现隐藏的趋势、关联和驱动因素。 将数据分析结果转化为可执行的业务策略： 赋能您的决策，推动业务增长。 提升您在数据驱动时代的竞争力： 成为一名能够用数据说话的优秀专业人士。 《数据驱动的洞察：现代数据分析与应用》不仅仅是一本技术手册，更是一份引您入门、伴您成长的路线图。无论您是想在现有工作中提升数据分析能力，还是渴望跨入数据科学领域，本书都将是您宝贵的伙伴。让我们一起，用数据点亮智慧，驱动未来！

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习一门新技术，最重要的是掌握其核心思想和解决问题的思路，而不是死记硬背各种API。而《写给程序员的数据挖掘实践指南》恰恰抓住了这一点。这本书并没有试图让你成为一个算法专家，而是致力于教会你如何运用数据挖掘的思维和工具来解决实际的业务问题。作者在书中花费了大量的篇幅来讲解如何将业务需求转化为数据挖掘的任务，如何选择合适的算法，以及如何评估模型的性能并将其部署到实际应用中。我特别欣赏书中关于“数据理解”和“特征工程”的章节，作者用非常生动的语言和贴切的例子，阐述了这两步在整个数据挖掘流程中的重要性。他甚至还提醒读者，很多时候，花费更多时间在数据理解和特征工程上，比花费大量时间去调整复杂的模型参数，能带来更显著的收益。书中的代码示例都是用Python编写的，并且注释非常详细，即使你是Python初学者，也能够轻松理解。而且，作者在讲解完每个算法之后，都会给出一个相关的实践案例，让你能够立刻将所学知识应用到实践中。这本书让我觉得，数据挖掘不再是遥不可及的神秘领域，而是我们程序员可以轻松掌握并应用于日常工作的强大武器。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在业务一线摸爬滚打多年的程序员，我深知理论知识与实际应用之间的鸿沟。市面上关于数据挖掘的书籍，要么过于偏重算法理论，读起来像在啃天书；要么过于注重工具的使用，但却缺乏对底层原理的解释，学完之后感觉自己像个“调包侠”。《写给程序员的数据挖掘实践指南》的出现，恰好填补了这一空白。这本书的作者显然对程序员的思维方式和痛点有着深刻的理解。它不像很多书那样上来就堆砌一堆算法名词，而是从实际业务问题出发，循序渐进地引导读者理解数据挖掘的流程和方法。书中对于如何构建一个完整的数据挖掘项目，从数据收集、清洗、特征工程，到模型选择、训练、评估，都有详尽的阐述，并且提供了大量的代码示例。我尤其喜欢作者在讲解模型评估指标时，会结合具体的业务场景来解释这些指标的意义，比如“准确率”在不同场景下的适用性，“召回率”在哪些情况下更为关键等等。这些细节的处理，让原本枯燥的理论变得生动且有价值。书中的附录部分还列举了一些常用的数据挖掘工具和库，并给出了快速上手指南，这对于我们程序员来说，无疑是极大的便利。总而言之，这是一本非常务实的、能够帮助程序员快速掌握数据挖掘核心技能的优秀读物。

评分☆☆☆☆☆

最近刚结束一个项目的收尾，终于有时间翻翻书架上新购的几本，这本《写给程序员的数据挖掘实践指南》我挑了很久，总觉得名字很吸引人，又有点担心过于理论化，或者不够接地气。拿到书后，第一眼就被它厚实但排版清晰的风格所吸引。我特别喜欢里面开篇的几个案例分析，不是那种空泛的理论推导，而是直接抛出实际业务场景，比如如何通过用户行为数据来预测流失，又或者是如何优化推荐算法以提升转化率。书中并没有直接给出现成的代码模板，而是更侧重于讲解背后的思想和方法论，这一点对我这种喜欢刨根问底的程序员来说，简直是福音。我特别欣赏作者在讲解过程中，会反复强调“为什么”这样做，而不是仅仅告诉“怎么做”。比如在讲到特征工程的时候，作者会详细阐述为什么某些特征对模型至关重要，以及不同的特征工程方法会对模型性能产生怎样的影响。而且，书中的图表和示意图都非常精美，有些甚至是手绘风格的，非常有温度，不像很多技术书籍那样只有枯燥的公式和代码。读这本书的时候，我感觉就像在和一位经验丰富的技术同行在交流，他会不厌其烦地解答你的疑惑，并且引导你思考更深层次的问题。虽然我还没有完全读完，但目前为止，它已经给了我很多启发，让我对数据挖掘这个领域有了更系统、更深入的理解。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数据分析和机器学习领域充满了好奇，但苦于没有一个清晰的入门指引，感觉各种概念和工具杂乱无章。最近偶然看到了《写给程序员的数据挖掘实践指南》，就抱着试试看的心态买了下来。读完前几章，我发现这本书的定位非常精准，它不是那种写给学术研究者看的理论巨著，也不是那种只教你如何调用API的速成手册。它的目标读者群体非常明确——我们这些日常和代码打交道的程序员。书中没有过多地纠缠于复杂的数学公式推导，而是将重点放在了如何将数据挖掘的理论知识转化为实际可行的编程实践上。举个例子，当介绍聚类算法时，作者并没有花费大量篇幅去讲K-Means的数学原理，而是直接给出了Python实现的示例代码，并且详细解释了每个参数的含义和作用，以及如何根据实际业务需求来调整这些参数。更让我惊喜的是，书中还穿插了一些关于数据可视化和结果解释的内容，这对于我们程序员来说非常重要，因为最终的数据挖掘成果需要通过清晰的可视化和易于理解的语言来呈现给业务方。作者的语言风格也很幽默风趣，读起来一点也不枯燥，甚至会让人会心一笑。我强烈推荐这本书给所有想要系统学习数据挖掘，并且希望能够将所学知识付诸实践的程序员。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编辑和排版风格我非常喜欢。封面设计简洁大气，内页采用了大开本，字号适中，阅读起来非常舒适，即使长时间阅读也不会感到疲劳。而且，书中的插图和图表质量非常高，很多关键概念都配有生动形象的图示，帮助我快速理解抽象的知识点。我之前尝试过一些数据挖掘的书，但往往在看图表的时候会感到困惑，因为它们往往晦涩难懂。而这本书的图表则清晰明了，信息量也很足，就像是在和一位资深的数据科学家面对面交流，他用最直观的方式向你展示数据背后的规律。另外，作者在讲解各个章节的时候，会非常巧妙地将理论与代码结合起来。他不会一次性丢给你一堆复杂的代码，而是会分步解析，告诉你为什么要这样写，这样做有什么好处。例如，在讲到数据预处理的时候，作者会详细讲解各种缺失值填充、异常值检测的方法，并提供相应的Python代码实现，还会解释不同方法的优缺点，以及在什么情况下适合使用哪种方法。这种“知其所以然”的教学方式，让我觉得学习过程非常扎实，能够真正内化知识。即使你是一个数据挖掘的初学者，我相信通过这本书，也能够建立起对这个领域的正确认知，并掌握解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

看目录和介绍应该不错的样子，希望有帮助

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绝对是好书，详解互联网实际应用。

评分☆☆☆☆☆

为了拿到豆子，水水更健康

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看到第三章，跟着做了很多例题。

评分☆☆☆☆☆

真正有用的书并不多！

评分☆☆☆☆☆

印刷较清晰，还不错，好好学习中～～～

评分☆☆☆☆☆

不错啊，挺好的，很棒啊真的

评分☆☆☆☆☆

正在看，买了不少数据挖掘方面的东西

评分☆☆☆☆☆

不错~~~不错~~~