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

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BartBaesens 著

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• 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

店铺： 辽海出版社图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115407450

商品编码：12082010213

包装：平装

开本：16

出版时间：2016-01-01

内容介绍

内容介绍

内容介绍
本书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。 本书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。 本书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。


作者介绍

作者介绍
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zhiming的数据分析资深顾问。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zhiming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。

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深度挖掘如何把大数据分析变成生产力，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。可口可乐欧洲公司首席信息官、eBay公司高级总监联袂鼎力推荐！
目录

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



作者介绍

作者介绍
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zhiming的数据分析资深顾问。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zhiming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。

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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
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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

《信息洪流中的洞察力：现代数据分析的基石与前沿》 在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步、商业决策和科学发现的核心要素。从宏观的全球经济趋势到微观的个人消费习惯，无处不在的数据点构成了我们理解世界、塑造未来的基石。《信息洪流中的洞察力：现代数据分析的基石与前沿》并非一本孤立的技术手册，它旨在引领读者深入理解现代数据分析的全貌，揭示数据从原始积累到价值转化的整个生命周期，并聚焦于如何在实践中提取真正有意义的洞察，从而在瞬息万变的时代浪潮中把握先机，做出明智的决策。 本书的核心理念在于，数据本身只是原材料，真正的价值在于如何将其转化为 actionable insights（可操作的洞察）。我们将一起探索，如何在海量、异构、动态的数据集合中，识别模式、预测趋势、优化流程，并最终驱动创新。这不仅仅是关于算法和工具的堆砌，更是关于一种思维方式的转变——从被动接受信息，到主动挖掘信息背后的规律与价值。 第一部分：理解数据之海——从基础到结构 在信息洪流的初始阶段，首先需要建立对数据的深刻理解。本书将从数据的基础概念入手，解释什么是数据，它以何种形式存在，以及我们为什么需要分析它。我们将详细剖析数据的不同类型：结构化数据（如数据库中的表格）、半结构化数据（如XML、JSON文件）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频）。理解这些差异至关重要，因为不同的数据类型需要不同的处理和分析方法。 接着，我们将深入探讨数据的存储与管理。在海量数据的时代，传统的存储方式已显不足。本书将介绍分布式存储系统（如Hadoop Distributed File System, HDFS）以及各类数据库（关系型数据库、NoSQL数据库，如MongoDB、Cassandra）的原理和应用场景。了解这些技术，是有效管理和访问庞大复杂数据集的前提。 数据质量是数据分析的生命线。即使拥有最先进的算法，如果数据本身存在错误、缺失或不一致，分析结果将毫无意义，甚至可能产生误导。因此，本书将投入大量篇幅讲解数据清洗、转换和预处理的技术。这包括处理缺失值、异常值检测与处理、数据标准化与归一化、特征工程等关键步骤。这些操作虽然繁琐，却是保证后续分析准确性的基石。 第二部分：洞察的工具箱——核心分析方法与技术 掌握了数据的“原材料”，接下来就是运用“工具箱”来提炼价值。本部分将系统介绍现代数据分析中不可或缺的核心方法与技术。 我们将从描述性分析出发，学习如何通过统计指标（均值、中位数、方差等）和可视化手段（图表、仪表盘）来概括和呈现数据的基本特征，从而直观地理解数据的分布和趋势。 随后，我们将进入探索性数据分析（EDA）的领域。EDA是数据科学家最重要的技能之一，它通过可视化和初步的统计分析，帮助我们发现数据中的隐藏模式、异常值和潜在关系，为后续更复杂的建模提供方向。我们将学习如何利用Python（Pandas, Matplotlib, Seaborn）或R等工具进行高效的EDA。 推断性分析是数据分析的进阶阶段，它利用样本数据来推断总体的性质。本书将介绍统计推断的基本概念，如假设检验、置信区间等，并讲解如何利用它们来验证数据中的假设，做出有统计学意义的结论。 再往深处，我们将接触到机器学习的基础。机器学习是实现自动化洞察和预测的关键。本书将介绍监督学习（回归、分类）、无监督学习（聚类、降维）和强化学习的基本原理。我们将详细讲解一些经典的算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）、K-means聚类等，并讨论它们在实际问题中的应用。 对于处理大规模数据集，传统的分析方法可能显得力不从心。因此，本书还将探讨分布式计算框架，如Apache Spark，它能够极大地加速数据处理和机器学习模型的训练，使得对海量数据的分析成为可能。 第三部分：价值的实现——数据驱动的决策与创新 仅仅掌握了分析技术是不足够的，真正的价值在于如何将分析结果转化为实际的行动和决策。本部分将聚焦于数据分析在各个领域的应用，以及如何构建一个数据驱动的组织文化。 我们将深入探讨多种典型的应用场景。例如，在商业领域，如何利用客户数据进行精准营销、个性化推荐、用户行为分析、欺诈检测，以及优化定价策略和供应链管理。在金融领域，如何进行信用风险评估、量化交易、市场预测和反洗钱。在医疗健康领域，如何进行疾病诊断辅助、药物研发、公共卫生监测和个性化医疗。在互联网与科技领域，如何进行搜索引擎优化、社交网络分析、推荐系统设计和用户体验改进。 本书将强调“以终为始”的思维模式。在着手分析之前，明确要解决的问题、期望达成的目标以及关键的评估指标至关重要。我们将讲解如何将业务问题转化为可量化的分析任务，并如何将分析结果有效地传达给非技术背景的决策者。 可视化在沟通分析结果方面扮演着至关重要的角色。本书将介绍高级数据可视化技术，如何创建富有洞察力且易于理解的图表和仪表盘，以清晰地展示数据故事，引导决策。 此外，随着数据分析能力的提升，数据驱动的创新将成为企业保持竞争力的关键。我们将探讨如何通过 A/B 测试等方法来验证新的想法和产品，如何利用数据发现新的市场机会，以及如何构建能够持续从数据中学习和进化的智能系统。 第四部分：未来的展望——挑战与机遇 数据分析领域发展迅速，新的技术和方法层出不穷。本书的最后部分将带领读者展望数据分析的未来趋势。 我们将讨论深度学习的强大力量，它在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展，并正在重塑许多行业。我们将简要介绍神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等核心概念，以及它们如何赋能更高级的数据分析。 人工智能（AI）与数据分析密不可分。本书将探讨AI在自动化分析、智能决策支持、自然语言交互等方面的应用，以及AI伦理、可解释性AI（XAI）等新兴的挑战。 实时数据分析的重要性日益凸显。在快速变化的环境中，能够即时获取和分析数据，对于做出及时响应至关重要。我们将介绍流式处理技术（如Apache Kafka, Apache Flink）及其在实时洞察中的应用。 同时，数据分析也面临着隐私保护和数据安全的严峻挑战。本书将探讨如何在利用数据的同时，遵守相关法律法规（如GDPR），保护用户隐私，并采取有效措施确保数据的安全。 最后，本书将强调持续学习的重要性。数据分析是一个不断演进的领域，技术更新迭代快，新的应用场景不断涌现。鼓励读者保持好奇心，拥抱新技术，不断提升自己的数据分析能力，才能在这个信息洪流中，真正成为那个能够洞察全局、驱动变革的先行者。 《信息洪流中的洞察力：现代数据分析的基石与前沿》并非提供一套固定的答案，而是提供一套认识问题、分析问题、解决问题的框架与方法论。它希望成为每一位渴望驾驭数据力量的读者，从初学者到资深从业者，都能找到属于自己的路径，在数据的海洋中，发现那些隐藏的宝藏，并将其转化为推动个人、组织乃至社会发展的强大动力。

评分☆☆☆☆☆

读了这本书的目录，我才真正意识到大数据和数据科学的触角已经延伸到了我们生活的方方面面，这远比我之前想象的要广泛得多。从金融领域的风险评估和欺诈检测，到医疗健康领域的疾病预测和个性化治疗，再到电商行业的推荐系统和用户行为分析，每一个章节都仿佛打开了一扇新的大门。我尤其关注了关于“智慧城市”的应用章节，对于如何利用大数据技术来优化交通流量、提升公共安全、管理能源消耗等议题，我一直抱有浓厚的兴趣。这本书似乎并没有回避那些复杂的算法和模型，而是将它们置于具体的应用场景中进行阐释，这对我这种更偏向应用型学习的读者来说，简直是福音。我希望书中能够详细介绍一些主流的数据科学框架和工具，比如Python的pandas、scikit-learn，以及R语言等，并能提供一些实用的代码示例，让我们可以直接上手模仿和实践。毕竟，理论知识再扎实，缺乏实践的支撑，终究是空中楼阁。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉自己对大数据分析和数据科学的理解上升到了一个新的层次。它并没有止步于介绍技术本身，而是深入挖掘了这些技术在解决实际问题时所扮演的角色，以及如何将理论知识转化为可行的解决方案。我尤其喜欢书中在“客户关系管理与用户体验优化”部分的内容，它详细阐述了如何利用大数据分析来理解客户需求，预测客户流失，并最终提升客户满意度。这本书更像是一本“修炼秘籍”，它不仅传授了“招式”，更重要的是传授了“内功心法”，让我能够灵活运用所学知识，应对各种复杂的分析挑战。我希望书中能够分享一些关于如何构建高效数据团队的经验，以及如何在组织内部推广数据驱动的文化，因为技术和人才同样重要。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习一项新技术，最重要的是理解其背后的“为什么”和“怎么做”。这本书在这方面做得相当不错，它不仅仅介绍了大数据分析和数据科学是什么，更重要的是解释了它们为什么能够解决现实世界中的问题，以及如何一步步地实现这些解决方案。我尤其对书中关于“个性化推荐系统”的讲解很感兴趣，这几乎是我们日常生活中接触最多的数据科学应用之一，而这本书似乎能从算法原理到业务落地，提供一个完整的视角。我希望书中能够涵盖一些关于数据预处理、特征工程、模型评估等关键的技术环节，并能解释这些步骤在实际应用中是如何被优化的。同时，我也期待它能介绍一些关于数据隐私和安全方面的考量，毕竟在处理海量数据时，这些问题是不可回避的。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最直观的感受是，它不仅仅是一本技术手册，更像是一本战略指南。它没有枯燥地罗列一堆算法公式，而是花了大量的篇幅去剖析大数据和数据科学在不同行业中的核心价值和潜在驱动力。我特别欣赏它在“商业智能与决策支持”部分的内容，它深入探讨了如何将数据转化为可执行的商业洞察，比如如何通过用户画像来精准定位目标客户，如何通过市场趋势分析来制定有效的营销策略，以及如何通过运营数据优化来提升企业效率。这本书似乎强调的是一种“全局观”，它教你如何从业务需求出发，再去选择合适的数据分析方法和工具，而不是为了技术而技术。我非常期待书中能够分享一些关于数据可视化和报告撰写的最佳实践，因为如何有效地将分析结果传达给非技术背景的决策者，往往是项目成败的关键。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺吸引我的，深邃的蓝色背景，点缀着一些抽象的、仿佛数据流动的线条，给人一种科技感和专业感。书名《大数据分析 数据科学应用场景与实践精髓》一眼就能看出它所涵盖的主题，大数据和数据科学，这无疑是当前最热门的技术领域之一。我一直对如何从海量数据中挖掘价值、洞察趋势非常感兴趣，尤其是在商业决策、市场营销、甚至是社会治理方面，大数据的应用潜力简直是无限的。这本书的副标题“应用场景与实践精髓”更是让我眼前一亮，我期待的不仅仅是理论知识，更希望看到那些真正落地、能够指导实际操作的案例和方法。毕竟，读再多书，如果不能应用到实践中，那也只是纸上谈兵。我希望这本书能像一位经验丰富的导师，带领我穿越大数据和数据科学的复杂迷宫，让我能够清晰地理解这些概念是如何在现实世界中发挥作用的，并且掌握一些行之有效的实践技巧，让我也能在自己的工作或学习中，运用这些强大的工具解决问题。