大数据分析 数据科学应用场景与实践精髓 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[英] 巴特·贝森斯（Bart Baesens） 著，柯晓燕，张纪元 译

图书标签:

• 大数据分析
• 数据科学
• 应用场景
• 实践
• 数据挖掘
• 机器学习
• Python
• R语言
• 商业分析
• 数据可视化

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115407450

版次：1

商品编码：11855136

包装：平装

丛书名： 新信息时代商业经济与管理译丛

开本：16开

出版时间：2016-01-01

用纸：胶版纸

页数：232

正文语种：中文

编辑推荐

几年前，大数据不过是一个口号。今天，在每一个企业里，大数据已经在事实上存在，但只有少数企业能走进这个新的信息世界，并获得丰厚收益。分析科学，是一种深入洞察客户思维、理解复杂的客户行为动态，进而影响企业商业模式的方法手段。《大数据分析：数据科学应用场景与实践精髓》是一本讨论大数据理论及应用的专著，始于理论界的前沿观点讨论，然后转向这些理论研究在日常商业活动中的实践应用。
有人说，数据就是“新石油”，是一种价值巨大的新资源，而且取之不尽、用之不竭。这样评价数据的价值前景，一点也不为过。正如1级分析专家巴特·贝森斯（Bart Baesens）所说，数据是每个人都拥有的资源，石油则不是，这是两者的极大差别。在很多商业应用领域，如风险管理、欺诈侦测、客户关系管理、潜在客户获取等，大数据分析都提供了有价值的探索，很多企业获得了巨大的收益。阅读《大数据分析：数据科学应用场景与实践精髓》一书，迈出从数据库资源中提取有价值信息的第1步！
本书以实践者的视角，向读者展示如何利用大数据技术的全新发现和新理念，建立支撑商业活动的分析战略。鉴于分析科学相关的基础数学理论已经相当成熟，本书侧重于案例研究和行动方案，而非聚焦算法模型的技术细节。对于那些希望获知全新技术动向、尝试拓展数据分析应用领域的分析专家来说，这种务实的聚焦应用的思路，能给他们更多的启迪，真正地发挥数据资源的效用。
数据的增长速度如火箭飞天，数据分析的各种应用也同步快速增长，学习如何从大数据中获取商业价值，已成为企业打造竞争力的常备条件。巴特·贝森斯（Bart Baesens）把自己多年的经验都写进了本书中，这是一本面向行动的参考书，旨在帮助企业利用全新的分析技术，维持和提升竞争力。

内容简介

《大数据分析 数据科学应用场景与实践精髓》是一本讨论大数据理论及应用实践的专著，从讨论理论界的前沿观点开始，之后转向讨论这些理论在日常商业活动中的实践应用。
《大数据分析 数据科学应用场景与实践精髓》首先介绍了大数据分析的业务应用场景、分析建模过程和主要任务，以及模型商用的关键点；接着讲述了数据收集、抽样和预处理的实施要点；之后系统性地讨论了各种模型技术及其应用，包括预测分析、描述分析、生存分析、社交网络分析等。在完成了这些理论知识和模型技术方法铺垫之后，就进入到实践应用部分，包括把分析活动转化为生产力的关键事项，以及各种应用实例。
《大数据分析 数据科学应用场景与实践精髓》帮助读者系统地梳理了各类模型方法的技术要点和应用要点，包括线性回归、Logistic回归、决策树、聚类、关联规则、序列规则、神经网络、支持向量机、套袋算法、Boosting算法、随机森林算法、生存分析等；本书还介绍了大量的应用实例，如信用风险建模、欺诈检测、营销响应提升模型、客户流失预测、自动推荐、网页分析、社交媒体分析，以及业务流程分析等。因此，对于从事大数据分析相关工作的人士来说，本书是一本难得的实务指南；对于高等院校相关专业的师生来说，本书是一本非常好的课外阅读材料，特别是书中关于如何把分析变成生产力的章节部分，相信一定能给他们很多的启发和思考。

作者简介

巴特·贝森斯（Bart Baesens）是比利时鲁汶大学的副教授，英国南安普敦大学的讲师，以及国际知名的数据分析知名顾问。他是网络分析、客户关系管理和欺诈侦测等领域杰出的研究实践者。他在多种世界知名期刊（如《机器学习》（Machine Learning）和《管理科学》（Management Science）上发表了多篇论文，还是《信用风险管理精要》（牛津大学出版社，2008年出版）一书的作者。

目录

目录
1 第1章 大数据及其分析
1．1 大数据的业务应用场景
1．2 基本的专业术语
1．3 分析过程模型
1．4 分析建模活动中的任务及角色
1．5 分析技术
1．6 分析模型的要求
1．7 本章参考文献
13 第2章 数据采集、抽样和预处理
2．1 数据源的类型
2．2 数据抽样
2．3 数据类型
2．4 数据可视化及探索性统计分析
2．5 缺失值的处理
2．6 异常值检测及处理
2．7 数据标准化
2．8 粗分类（Categorization）处理
2．9 WOE值的计算
2．10 变量的选择
2．11 细分
2．12 本章参考文献
35 第3章 预测分析
3．1 定义目标变量
3．2 线性回归
3．3 Logistic回归
3．4 决策树
3．5 神经网络
3．6 支持向量机
3．7 集成算法
3．7．1 套袋算法（Bagging）
3．7．2 Boosting方法
3．7．3 随机森林
3．8 多类分类技术
3．8．1 多类Logistic回归
3．8．2 多类决策树
3．8．3 多类神经网络
3．8．4 多类支持向量机
3．9 预测模型的评估
3．9．1 数据集的分割
3．9．2 分类模型的性能评估
3．9．3 回归模型的性能评估
3．10 本章参考文献
89 第4章 描述性分析
4．1 关联规则
4．1．1 基本概念及假设
4．1．2 支持度和置信度
4．1．3 关联规则的挖掘
4．1．4 提升度的度量
4．1．5 关联规则的后处理
4．1．6 关联规则的扩展
4．1．7 关联规则的应用
4．2 序列规则
4．3 细分技术
4．3．1 分层聚类
4．3．2 K-Means聚类
4．3．3 自组织映射图（SOM）
4．3．4 聚类解决方案的应用及解释
4．4 本章参考文献
107 第5章 生存分析
5．1 生存分析的基本概念和函数
5．2 卡普兰·梅尔分析
5．3 参数法生存分析
5．4 比例风险回归模型
5．5 生存分析模型的扩展
5．6 生存分析模型的评估
5．7 本章参考文献
123 第6章 社交网络分析
6．1 社交网络的定义
6．2 社交网络的度量
6．3 社交网络学习
6．4 关系近邻分类器
6．5 概率关系近邻分类器
6．6 关系逻辑回归
6．7 共同模式推断
6．8 自中心网络（EGO NETS）
6．9 偶图/二分图
6．10 本章参考文献
137 第7章 从分析到生产力
7．1 模型的后验测试
7．1．1 分类模型的后验测试
7．1．2 回归模型的后验测试
7．1．3 聚类模型的后验测试
7．1．4 设计后验测试方案
7．2 参照管理
7．3 数据质量
7．4 软件工具
7．5 隐私保护
7．6 模型设计相关文档
7．7 公司治理
7．8 本章参考文献
167 第8章 实践与案例
8．1 信用风险建模
8．2 欺诈检测
8．3 净响应提升建模
8．4 流失预测
8．4．1 流失预测模型
8．4．2 流失预测流程
8．5 推荐系统
8．5．1 协同过滤推荐
8．5．2 基于内容的推荐
8．5．3 基于人口统计信息的推荐
8．5．4 基于知识的推荐
8．5．5 组合推荐
8．5．6 推荐系统的评价
8．5．7 案例介绍
8．6 网页分析
8．6．1 网页数据收集
8．6．2 Web KPI指标
8．6．3 从Web KPI到行动洞察力
8．6．4 导航分析
8．6．5 搜索引擎营销分析
8．6．6 A/B测试和多变量测试
8．7 社会化媒体分析
8．7．1 社交网站：B2B广告工具
8．7．2 情感分析
8．7．3 网络分析
8．8 业务流程分析
8．8．1 流程智能
8．8．2 流程挖掘和分析
8．8．3 形成闭环：全流程的整合数据分析
8．9 本章参考文献
231 译者后记

前言/序言

《深度学习：模型构建与前沿技术》内容简介 一、全景式覆盖，系统化构建深度学习知识体系 本书旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的深度学习知识框架。我们摒弃了传统教材中晦涩难懂的理论堆砌，转而采用“理论—模型—实践”相结合的结构，确保读者不仅理解其背后的数学原理，更能熟练掌握各类模型的实际操作与优化技巧。 本书内容涵盖了从基础的神经网络结构到当前最前沿的Transformer架构的完整演进路径。第一部分重点梳理了经典神经网络的原理与应用，包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）的精髓，特别是针对图像识别、目标检测和语义分割等核心任务的最新网络设计，如ResNet、DenseNet以及高效的轻量化网络MobileNet系列的原理剖析与PyTorch/TensorFlow实现细节。 第二部分深入探讨了序列数据处理的利器——循环神经网络（RNN）及其变体。详细讲解了标准RNN的局限性、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何解决梯度消失问题，并着重展示它们在自然语言处理（NLP）中的经典应用，如机器翻译、文本生成和情感分析。 第三部分，本书将大量篇幅聚焦于深度学习领域最具革命性的进展——注意力机制与Transformer模型。这部分内容详尽阐述了自注意力（Self-Attention）机制的数学定义、计算流程，并系统地介绍了BERT、GPT系列（特别是侧重于模型结构与预训练策略）等主流预训练语言模型的内部构造、微调方法论（Fine-tuning strategies）以及它们在问答系统、文本摘要等复杂NLP任务中的突破性表现。 二、聚焦前沿，揭示跨模态与生成模型的奥秘 本书的价值不仅在于对经典技术的梳理，更在于对当前研究热点和未来趋势的深度挖掘。我们专门设立章节，详细解析了生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）的生成机制。对于GANs，我们将探讨DCGAN、WGAN、StyleGAN等关键变体的设计哲学，并提供高质量图像生成和图像到图像转换的实战案例。对于VAEs，则侧重于其在潜在空间表示学习上的优势。 此外，随着人工智能向更通用智能迈进，跨模态学习已成为关键方向。本书对如何融合视觉信息和文本信息进行了深入探讨，讲解了CLIP等模型如何通过对比学习建立多模态的语义关联，以及它们在零样本（Zero-shot）识别中的强大能力。 三、实践驱动，提供企业级部署与模型优化策略 理论的价值最终体现在实践中。本书强调“动手做”，每一章节的理论讲解后都紧跟着高质量的代码示例和可复现的实验环境搭建指南。 我们提供了详尽的模型部署与优化策略。这包括： 1. 性能加速技术：如混合精度训练（Mixed Precision Training）、模型量化（Quantization）以及模型剪枝（Pruning）技术，帮助读者在资源受限的环境中部署高性能模型。 2. 可解释性与鲁棒性：介绍了LIME、SHAP等模型解释工具的应用，帮助读者理解“黑箱”决策过程，并探讨了对抗性攻击与防御策略，增强模型的鲁棒性。 3. 大规模训练架构：对于需要处理海量数据的场景，书中详细介绍了分布式训练框架（如PyTorch DDP, Horovod）的配置与参数同步机制，确保读者能够驾驭数以亿计参数的模型训练。 四、面向读者群体 本书内容深度适中，覆盖面广，特别适合以下读者： 有一定编程基础，希望系统学习深度学习理论与实践的工程师和数据科学家。 在校研究生或科研人员，需要一本兼顾前沿性与实用性的参考手册。 希望将深度学习技术应用于实际业务场景，但苦于缺乏系统性知识积累的行业专业人士。 通过阅读本书，读者将不仅掌握构建和训练复杂深度学习模型的“工具箱”，更能深刻理解驱动当前AI革命的核心技术逻辑，为解决现实世界中的复杂问题打下坚实基础。 （总计约1490字）

评分☆☆☆☆☆

我一直对数据科学这个领域充满好奇，但总觉得它离我比较遥远，很多概念听起来很抽象。这本书的标题，特别是“实践精髓”，让我觉得它可能是一本能够真正帮我入门，并且掌握核心技能的书。我希望它能用一种易于理解的方式，把我从零开始带入大数据分析的世界。我期待书中能够清晰地解释一些基础概念，比如什么是大数据？它与传统数据有什么区别？数据科学的核心是什么？常用的数据分析方法有哪些？我特别希望能够学习到一些实际操作的技巧，比如如何使用Python或者R语言进行数据处理和分析。这本书是否会提供一些基础的代码模板，让我能够快速上手？此外，对于“应用场景”的提及，也让我对这本书充满了期待。我希望它能通过一些生动有趣的故事，展示数据科学在日常生活中的应用，比如天气预报的精准度是如何提高的，社交媒体上的信息是如何被推荐的，甚至是电子商务网站的个性化广告是如何生成的。我希望这本书能够让我看到数据科学的魅力，并且激发我对这个领域的学习热情，让我能够真正掌握一些实用的技能，而不是仅仅停留在理论层面。

评分☆☆☆☆☆

我最近在工作中遇到了一些瓶颈，尤其是在如何将收集到的海量数据转化为有用的商业决策方面，感到力不从心。这本《大数据分析 数据科学应用场景与实践精髓》的出现，对我来说无疑是雪中送炭。我最看重的是它提到的“应用场景”部分，因为我迫切地需要了解大数据和数据科学是如何在真实的商业环境中发挥价值的。我希望能在这本书里看到各种行业的案例，比如零售业的客户细分和推荐系统，银行业的信用评分和反欺诈，制造业的生产优化和质量控制，或者医疗保健领域的疾病诊断和药物研发。我希望这些案例不仅仅是简单的描述，而是能够深入地剖析数据是如何被收集、处理和分析的，以及最终的分析结果是如何指导业务发展的。更重要的是，我希望“实践精髓”能够提供一些切实可行的方法和技术。比如，在进行客户细分时，应该采用哪些聚类算法？如何评估聚类结果的有效性？在构建推荐系统时，是采用协同过滤还是基于内容的推荐？如何处理冷启动问题？我期待这本书能够给我提供一套行之有效的分析框架和实操指南，让我能够将学到的知识快速应用到实际工作中，解决我目前面临的实际问题，为公司创造更多价值。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对于数据可视化和探索性数据分析（EDA）的掌握程度都有些模糊，总觉得自己在面对海量数据时，不知道从何下手，也难以从中发现有价值的洞察。这本书的标题，特别是“大数据分析”和“实践精髓”，让我看到了解决这个痛点的希望。我期待它能为我揭示一套系统性的数据分析流程，从数据导入、初步探索，到特征工程、模型构建，再到结果评估和报告撰写，能够一步步地指导我完成整个分析过程。我特别想知道，在进行EDA时，有哪些高效的图表类型能够帮助我快速理解数据的分布、识别异常值、发现变量间的关系？书中是否会介绍一些常用的可视化库，例如Python中的Matplotlib、Seaborn，或者R语言中的ggplot2，并且给出一些实用的代码示例？我希望作者能够通过真实的、经过 anonymized 的数据集，演示如何运用这些工具进行深入的数据探索，而不是仅仅停留在理论层面。对于“实践精髓”的强调，我更是抱有极高的期望，我希望这本书能够提供一些“独门秘籍”，例如如何有效地处理缺失值和异常值，如何进行特征选择和降 ঋণ，如何选择合适的机器学习模型来解决特定的问题，以及如何优化模型参数以获得更好的性能。我期待这本书能让我摆脱“数据海洋”中的迷茫，学会如何抓住关键信息，用数据讲好故事。

评分☆☆☆☆☆

这本《大数据分析 数据科学应用场景与实践精髓》的标题着实吸引人，让我对大数据和数据科学的实际应用产生了浓厚的兴趣。我一直觉得，理论知识固然重要，但如果不能落地，不能解决实际问题，那么它的价值就会大打折扣。所以，当我看到“应用场景”和“实践精髓”这些词语时，我便对这本书充满了期待。我希望它能带领我走进真实的数据世界，看到大数据是如何在商业、科研、医疗等各个领域发挥作用的。比如，在市场营销方面，大数据是如何帮助企业精准定位客户，制定个性化营销策略的？在金融领域，大数据又如何用于风险控制和欺诈检测？在公共卫生领域，大数据分析能否预测疾病爆发，为政府决策提供支持？我设想这本书会通过大量的案例研究，生动地展示这些应用，并且深入剖析每一个案例背后的数据处理流程、分析模型选择以及最终的成果解读。更重要的是，“实践精髓”这个词，让我相信这本书不仅仅是展示“是什么”，更会告诉我“怎么做”。它应该会从数据采集、清洗、建模、部署等各个环节，提供切实可行的指导和技巧。我希望能从中学习到处理不同类型数据的方法，掌握各种数据分析工具的使用，甚至了解一些高级的数据挖掘技术。这本书，在我看来，应该是一本能够真正帮助我将理论知识转化为实践能力的桥梁，让我摆脱“纸上谈兵”的状态，真正成为一个能够驾驭大数据、运用数据科学解决实际问题的数据人才。

评分☆☆☆☆☆

近年来，随着人工智能和大数据技术的飞速发展，我越发感受到掌握数据分析能力的重要性。这本书的标题，《大数据分析 数据科学应用场景与实践精髓》，深深地吸引了我，因为我一直希望能够深入了解数据科学在不同领域的实际应用，并从中学习到切实可行的实践方法。我特别期待书中能够提供详尽的案例分析，展示大数据是如何在医疗健康、金融服务、智能制造等关键行业中发挥变革性作用的。例如，在医疗领域，我希望了解如何利用大数据分析来预测疾病爆发、辅助诊断，以及优化患者治疗方案。在金融领域，我希望能看到大数据如何被用于风险评估、反洗钱和个性化金融产品的推荐。更重要的是，“实践精髓”这个词，让我对本书充满了信心。我渴望从中学习到一套系统性的数据分析流程，从数据采集、清洗、特征工程，到模型选择、训练、评估，再到最终的部署和解读，都能够得到清晰的指导。我希望书中能够包含丰富的实操技巧，甚至是一些高级的算法解释和代码示例，让我能够真正掌握大数据分析的“十八般武艺”，将理论知识转化为解决实际问题的能力，成为一名合格的数据科学家。

评分☆☆☆☆☆

还不错，简单翻了下。。。。

评分☆☆☆☆☆

物流很快，但是发票有假的啊，好久了客服也没给反馈什么问题，是不是要去投诉一下？

评分☆☆☆☆☆

收藏的经典著作，都是周边朋友推荐的，先买下来。

评分☆☆☆☆☆

帮老婆买的，希望考试能过！

评分☆☆☆☆☆

书写的不错，包装的也不错，慢慢来读！

评分☆☆☆☆☆

书不错，值得读

评分☆☆☆☆☆

目录很多，但每一小节的内容实在是少

评分☆☆☆☆☆

老公买的，不错

评分☆☆☆☆☆

买来备课用的，还行吧。