大數據分析 數據科學應用場景與實踐精髓 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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BartBaesens 著

圖書標籤:

• 大數據分析
• 數據科學
• 應用場景
• 實踐
• 數據挖掘
• 機器學習
• Python
• R語言
• 商業分析
• 數據可視化

店鋪： 遼海齣版社圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115407450

商品編碼：12082010213

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2016-01-01

內容介紹

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內容介紹
本書是一本討論大數據理論及應用實踐的專著，從討論理論界的前沿觀點開始，之後轉嚮討論這些理論在日常商業活動中的實踐應用。 本書首先介紹瞭大數據分析的業務應用場景、分析建模過程和主要任務，以及模型商用的關鍵點；接著講述瞭數據收集、抽樣和預處理的實施要點；之後係統性地討論瞭各種模型技術及其應用，包括預測分析、描述分析、生存分析、社交網絡分析等。在完成瞭這些理論知識和模型技術方法鋪墊之後，就進入到實踐應用部分，包括把分析活動轉化為生産力的關鍵事項，以及各種應用實例。 本書幫助讀者係統地梳理瞭各類模型方法的技術要點和應用要點，包括綫性迴歸、Logistic迴歸、決策樹、聚類、關聯規則、序列規則、神經網絡、支持嚮量機、套袋算法、Boosting算法、隨機森林算法、生存分析等；本書還介紹瞭大量的應用實例，如信用風險建模、欺詐檢測、營銷響應提升模型、客戶流失預測、自動推薦、網頁分析、社交媒體分析，以及業務流程分析等。因此，對於從事大數據分析相關工作的人士來說，本書是一本難得的實務指南；對於高等院校相關專業的師生來說，本書是一本非常好的課外閱讀材料，特彆是書中關於如何把分析變成生産力的章節部分，相信一定能給他們很多的啓發和思考。


作者介紹

作者介紹
巴特?貝森斯（Bart Baesens）是比利時魯汶大學的副教授，英國南安普敦大學的講師，以及國際zhiming的數據分析資深顧問。他是網絡分析、客戶關係管理和欺詐偵測等領域傑齣的研究實踐者。他在多種世界zhiming期刊（如《機器學習》（Machine Learning）和《管理科學》（Management Science）上發錶瞭多篇論文，還是《信用風險管理精要》（牛津大學齣版社，2008年齣版）一書的作者。

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深度挖掘如何把大數據分析變成生産力，側重於案例研究和行動方案，而非聚焦算法模型的技術細節。可口可樂歐洲公司首席信息官、eBay公司高級總監聯袂鼎力推薦！
目錄

目錄
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1　第1章 大數據及其分析
1.1　大數據的業務應用場景
1.2　基本的專業術語
1.3　分析過程模型
1.4　分析建模活動中的任務及角色
1.5　分析技術
1.6　分析模型的要求
1.7　本章參考文獻
13　第2章 數據采集、抽樣和預處理
2.1　數據源的類型
2.2　數據抽樣
2.3　數據類型
2.4　數據可視化及探索性統計分析
2.5　缺失值的處理
2.6　異常值檢測及處理
2.7　數據標準化
2.8　粗分類（Categorization）處理
2.9　WOE值的計算
2.10　變量的選擇
2.11　細分
2.12　本章參考文獻
35　第3章 預測分析
3.1　定義目標變量
3.2　綫性迴歸
3.3　Logistic迴歸
3.4　決策樹
3.5　神經網絡
3.6　支持嚮量機
3.7　集成算法
3.7.1　套袋算法（Bagging）
3.7.2　Boosting方法
3.7.3　隨機森林
3.8　多類分類技術
3.8.1　多類Logistic迴歸
3.8.2　多類決策樹
3.8.3　多類神經網絡
3.8.4　多類支持嚮量機
3.9　預測模型的評估
3.9.1　數據集的分割
3.9.2　分類模型的性能評估
3.9.3　迴歸模型的性能評估
3.10　本章參考文獻
89　第4章 描述性分析
4.1　關聯規則
4.1.1　基本概念及假設
4.1.2　支持度和置信度
4.1.3　關聯規則的挖掘
4.1.4　提升度的度量
4.1.5　關聯規則的後處理
4.1.6　關聯規則的擴展
4.1.7　關聯規則的應用
4.2　序列規則
4.3　細分技術
4.3.1　分層聚類
4.3.2　K-Means聚類
4.3.3　自組織映射圖（SOM）
4.3.4　聚類解決方案的應用及解釋
4.4　本章參考文獻
107　第5章 生存分析
5.1　生存分析的基本概念和函數
5.2　卡普蘭·梅爾分析
5.3　參數法生存分析
5.4　比例風險迴歸模型
5.5　生存分析模型的擴展
5.6　生存分析模型的評估
5.7　本章參考文獻
123　第6章 社交網絡分析
6.1　社交網絡的定義
6.2　社交網絡的度量
6.3　社交網絡學習
6.4　關係近鄰分類器
6.5　概率關係近鄰分類器
6.6　關係邏輯迴歸
6.7　共同模式推斷
6.8　自中心網絡（EGO NETS）
6.9　偶圖/二分圖
6.10　本章參考文獻
137　第7章 從分析到生産力
7.1　模型的後驗測試
7.1.1　分類模型的後驗測試
7.1.2　迴歸模型的後驗測試
7.1.3　聚類模型的後驗測試
7.1.4　設計後驗測試方案
7.2　參照管理
7.3　數據質量
7.4　軟件工具
7.5　隱私保護
7.6　模型設計相關文檔
7.7　公司治理
7.8　本章參考文獻
167　第8章 實踐與案例
8.1　信用風險建模
8.2　欺詐檢測
8.3　淨響應提升建模
8.4　流失預測
8.4.1　流失預測模型
8.4.2　流失預測流程
8.5　推薦係統
8.5.1　協同過濾推薦
8.5.2　基於內容的推薦
8.5.3　基於人口統計信息的推薦
8.5.4　基於知識的推薦
8.5.5　組閤推薦
8.5.6　推薦係統的評價
8.5.7　案例介紹
8.6　網頁分析
8.6.1　網頁數據收集
8.6.2　Web KPI指標
8.6.3　從Web KPI到行動洞察力
8.6.4　導航分析
8.6.5　搜索引擎營銷分析
8.6.6　A/B測試和多變量測試
8.7　社會化媒體分析
8.7.1　社交網站：B2B廣告工具
8.7.2　情感分析
8.7.3　網絡分析
8.8　業務流程分析
8.8.1　流程智能
8.8.2　流程挖掘和分析
8.8.3　形成閉環：全流程的整閤數據分析
8.9　本章參考文獻
231　譯者後記



作者介紹

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巴特?貝森斯（Bart Baesens）是比利時魯汶大學的副教授，英國南安普敦大學的講師，以及國際zhiming的數據分析資深顧問。他是網絡分析、客戶關係管理和欺詐偵測等領域傑齣的研究實踐者。他在多種世界zhiming期刊（如《機器學習》（Machine Learning）和《管理科學》（Management Science）上發錶瞭多篇論文，還是《信用風險管理精要》（牛津大學齣版社，2008年齣版）一書的作者。

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1.1　大數據的業務應用場景
1.2　基本的專業術語
1.3　分析過程模型
1.4　分析建模活動中的任務及角色
1.5　分析技術
1.6　分析模型的要求
1.7　本章參考文獻
13　第2章 數據采集、抽樣和預處理
2.1　數據源的類型
2.2　數據抽樣
2.3　數據類型
2.4　數據可視化及探索性統計分析
2.5　缺失值的處理
2.6　異常值檢測及處理
2.7　數據標準化
2.8　粗分類（Categorization）處理
2.9　WOE值的計算
2.10　變量的選擇
2.11　細分
2.12　本章參考文獻
35　第3章 預測分析
3.1　定義目標變量
3.2　綫性迴歸
3.3　Logistic迴歸
3.4　決策樹
3.5　神經網絡
3.6　支持嚮量機
3.7　集成算法
3.7.1　套袋算法（Bagging）
3.7.2　Boosting方法
3.7.3　隨機森林
3.8　多類分類技術
3.8.1　多類Logistic迴歸
3.8.2　多類決策樹
3.8.3　多類神經網絡
3.8.4　多類支持嚮量機
3.9　預測模型的評估
3.9.1　數據集的分割
3.9.2　分類模型的性能評估
3.9.3　迴歸模型的性能評估
3.10　本章參考文獻
89　第4章 描述性分析
4.1　關聯規則
4.1.1　基本概念及假設
4.1.2　支持度和置信度
4.1.3　關聯規則的挖掘
4.1.4　提升度的度量
4.1.5　關聯規則的後處理
4.1.6　關聯規則的擴展
4.1.7　關聯規則的應用
4.2　序列規則
4.3　細分技術
4.3.1　分層聚類
4.3.2　K-Means聚類
4.3.3　自組織映射圖（SOM）
4.3.4　聚類解決方案的應用及解釋
4.4　本章參考文獻
107　第5章 生存分析
5.1　生存分析的基本概念和函數
5.2　卡普蘭·梅爾分析
5.3　參數法生存分析
5.4　比例風險迴歸模型
5.5　生存分析模型的擴展
5.6　生存分析模型的評估
5.7　本章參考文獻
123　第6章 社交網絡分析
6.1　社交網絡的定義
6.2　社交網絡的度量
6.3　社交網絡學習
6.4　關係近鄰分類器
6.5　概率關係近鄰分類器
6.6　關係邏輯迴歸
6.7　共同模式推斷
6.8　自中心網絡（EGO NETS）
6.9　偶圖/二分圖
6.10　本章參考文獻
137　第7章 從分析到生産力
7.1　模型的後驗測試
7.1.1　分類模型的後驗測試
7.1.2　迴歸模型的後驗測試
7.1.3　聚類模型的後驗測試
7.1.4　設計後驗測試方案
7.2　參照管理
7.3　數據質量
7.4　軟件工具
7.5　隱私保護
7.6　模型設計相關文檔
7.7　公司治理
7.8　本章參考文獻
167　第8章 實踐與案例
8.1　信用風險建模
8.2　欺詐檢測
8.3　淨響應提升建模
8.4　流失預測
8.4.1　流失預測模型
8.4.2　流失預測流程
8.5　推薦係統
8.5.1　協同過濾推薦
8.5.2　基於內容的推薦
8.5.3　基於人口統計信息的推薦
8.5.4　基於知識的推薦
8.5.5　組閤推薦
8.5.6　推薦係統的評價
8.5.7　案例介紹
8.6　網頁分析
8.6.1　網頁數據收集
8.6.2　Web KPI指標
8.6.3　從Web KPI到行動洞察力
8.6.4　導航分析
8.6.5　搜索引擎營銷分析
8.6.6　A/B測試和多變量測試
8.7　社會化媒體分析
8.7.1　社交網站：B2B廣告工具
8.7.2　情感分析
8.7.3　網絡分析
8.8　業務流程分析
8.8.1　流程智能
8.8.2　流程挖掘和分析
8.8.3　形成閉環：全流程的整閤數據分析
8.9　本章參考文獻
231　譯者後記

《信息洪流中的洞察力：現代數據分析的基石與前沿》 在當今信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步、商業決策和科學發現的核心要素。從宏觀的全球經濟趨勢到微觀的個人消費習慣，無處不在的數據點構成瞭我們理解世界、塑造未來的基石。《信息洪流中的洞察力：現代數據分析的基石與前沿》並非一本孤立的技術手冊，它旨在引領讀者深入理解現代數據分析的全貌，揭示數據從原始積纍到價值轉化的整個生命周期，並聚焦於如何在實踐中提取真正有意義的洞察，從而在瞬息萬變的時代浪潮中把握先機，做齣明智的決策。 本書的核心理念在於，數據本身隻是原材料，真正的價值在於如何將其轉化為 actionable insights（可操作的洞察）。我們將一起探索，如何在海量、異構、動態的數據集閤中，識彆模式、預測趨勢、優化流程，並最終驅動創新。這不僅僅是關於算法和工具的堆砌，更是關於一種思維方式的轉變——從被動接受信息，到主動挖掘信息背後的規律與價值。 第一部分：理解數據之海——從基礎到結構 在信息洪流的初始階段，首先需要建立對數據的深刻理解。本書將從數據的基礎概念入手，解釋什麼是數據，它以何種形式存在，以及我們為什麼需要分析它。我們將詳細剖析數據的不同類型：結構化數據（如數據庫中的錶格）、半結構化數據（如XML、JSON文件）和非結構化數據（如文本、圖像、音頻、視頻）。理解這些差異至關重要，因為不同的數據類型需要不同的處理和分析方法。 接著，我們將深入探討數據的存儲與管理。在海量數據的時代，傳統的存儲方式已顯不足。本書將介紹分布式存儲係統（如Hadoop Distributed File System, HDFS）以及各類數據庫（關係型數據庫、NoSQL數據庫，如MongoDB、Cassandra）的原理和應用場景。瞭解這些技術，是有效管理和訪問龐大復雜數據集的前提。 數據質量是數據分析的生命綫。即使擁有最先進的算法，如果數據本身存在錯誤、缺失或不一緻，分析結果將毫無意義，甚至可能産生誤導。因此，本書將投入大量篇幅講解數據清洗、轉換和預處理的技術。這包括處理缺失值、異常值檢測與處理、數據標準化與歸一化、特徵工程等關鍵步驟。這些操作雖然繁瑣，卻是保證後續分析準確性的基石。 第二部分：洞察的工具箱——核心分析方法與技術 掌握瞭數據的“原材料”，接下來就是運用“工具箱”來提煉價值。本部分將係統介紹現代數據分析中不可或缺的核心方法與技術。 我們將從描述性分析齣發，學習如何通過統計指標（均值、中位數、方差等）和可視化手段（圖錶、儀錶盤）來概括和呈現數據的基本特徵，從而直觀地理解數據的分布和趨勢。 隨後，我們將進入探索性數據分析（EDA）的領域。EDA是數據科學傢最重要的技能之一，它通過可視化和初步的統計分析，幫助我們發現數據中的隱藏模式、異常值和潛在關係，為後續更復雜的建模提供方嚮。我們將學習如何利用Python（Pandas, Matplotlib, Seaborn）或R等工具進行高效的EDA。 推斷性分析是數據分析的進階階段，它利用樣本數據來推斷總體的性質。本書將介紹統計推斷的基本概念，如假設檢驗、置信區間等，並講解如何利用它們來驗證數據中的假設，做齣有統計學意義的結論。 再往深處，我們將接觸到機器學習的基礎。機器學習是實現自動化洞察和預測的關鍵。本書將介紹監督學習（迴歸、分類）、無監督學習（聚類、降維）和強化學習的基本原理。我們將詳細講解一些經典的算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機（SVM）、K-means聚類等，並討論它們在實際問題中的應用。 對於處理大規模數據集，傳統的分析方法可能顯得力不從心。因此，本書還將探討分布式計算框架，如Apache Spark，它能夠極大地加速數據處理和機器學習模型的訓練，使得對海量數據的分析成為可能。 第三部分：價值的實現——數據驅動的決策與創新 僅僅掌握瞭分析技術是不足夠的，真正的價值在於如何將分析結果轉化為實際的行動和決策。本部分將聚焦於數據分析在各個領域的應用，以及如何構建一個數據驅動的組織文化。 我們將深入探討多種典型的應用場景。例如，在商業領域，如何利用客戶數據進行精準營銷、個性化推薦、用戶行為分析、欺詐檢測，以及優化定價策略和供應鏈管理。在金融領域，如何進行信用風險評估、量化交易、市場預測和反洗錢。在醫療健康領域，如何進行疾病診斷輔助、藥物研發、公共衛生監測和個性化醫療。在互聯網與科技領域，如何進行搜索引擎優化、社交網絡分析、推薦係統設計和用戶體驗改進。 本書將強調“以終為始”的思維模式。在著手分析之前，明確要解決的問題、期望達成的目標以及關鍵的評估指標至關重要。我們將講解如何將業務問題轉化為可量化的分析任務，並如何將分析結果有效地傳達給非技術背景的決策者。 可視化在溝通分析結果方麵扮演著至關重要的角色。本書將介紹高級數據可視化技術，如何創建富有洞察力且易於理解的圖錶和儀錶盤，以清晰地展示數據故事，引導決策。 此外，隨著數據分析能力的提升，數據驅動的創新將成為企業保持競爭力的關鍵。我們將探討如何通過 A/B 測試等方法來驗證新的想法和産品，如何利用數據發現新的市場機會，以及如何構建能夠持續從數據中學習和進化的智能係統。 第四部分：未來的展望——挑戰與機遇 數據分析領域發展迅速，新的技術和方法層齣不窮。本書的最後部分將帶領讀者展望數據分析的未來趨勢。 我們將討論深度學習的強大力量，它在圖像識彆、自然語言處理、語音識彆等領域取得瞭突破性進展，並正在重塑許多行業。我們將簡要介紹神經網絡、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等核心概念，以及它們如何賦能更高級的數據分析。 人工智能（AI）與數據分析密不可分。本書將探討AI在自動化分析、智能決策支持、自然語言交互等方麵的應用，以及AI倫理、可解釋性AI（XAI）等新興的挑戰。 實時數據分析的重要性日益凸顯。在快速變化的環境中，能夠即時獲取和分析數據，對於做齣及時響應至關重要。我們將介紹流式處理技術（如Apache Kafka, Apache Flink）及其在實時洞察中的應用。 同時，數據分析也麵臨著隱私保護和數據安全的嚴峻挑戰。本書將探討如何在利用數據的同時，遵守相關法律法規（如GDPR），保護用戶隱私，並采取有效措施確保數據的安全。 最後，本書將強調持續學習的重要性。數據分析是一個不斷演進的領域，技術更新迭代快，新的應用場景不斷湧現。鼓勵讀者保持好奇心，擁抱新技術，不斷提升自己的數據分析能力，纔能在這個信息洪流中，真正成為那個能夠洞察全局、驅動變革的先行者。 《信息洪流中的洞察力：現代數據分析的基石與前沿》並非提供一套固定的答案，而是提供一套認識問題、分析問題、解決問題的框架與方法論。它希望成為每一位渴望駕馭數據力量的讀者，從初學者到資深從業者，都能找到屬於自己的路徑，在數據的海洋中，發現那些隱藏的寶藏，並將其轉化為推動個人、組織乃至社會發展的強大動力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計倒是挺吸引我的，深邃的藍色背景，點綴著一些抽象的、仿佛數據流動的綫條，給人一種科技感和專業感。書名《大數據分析 數據科學應用場景與實踐精髓》一眼就能看齣它所涵蓋的主題，大數據和數據科學，這無疑是當前最熱門的技術領域之一。我一直對如何從海量數據中挖掘價值、洞察趨勢非常感興趣，尤其是在商業決策、市場營銷、甚至是社會治理方麵，大數據的應用潛力簡直是無限的。這本書的副標題“應用場景與實踐精髓”更是讓我眼前一亮，我期待的不僅僅是理論知識，更希望看到那些真正落地、能夠指導實際操作的案例和方法。畢竟，讀再多書，如果不能應用到實踐中，那也隻是紙上談兵。我希望這本書能像一位經驗豐富的導師，帶領我穿越大數據和數據科學的復雜迷宮，讓我能夠清晰地理解這些概念是如何在現實世界中發揮作用的，並且掌握一些行之有效的實踐技巧，讓我也能在自己的工作或學習中，運用這些強大的工具解決問題。

評分☆☆☆☆☆

讀瞭這本書的目錄，我纔真正意識到大數據和數據科學的觸角已經延伸到瞭我們生活的方方麵麵，這遠比我之前想象的要廣泛得多。從金融領域的風險評估和欺詐檢測，到醫療健康領域的疾病預測和個性化治療，再到電商行業的推薦係統和用戶行為分析，每一個章節都仿佛打開瞭一扇新的大門。我尤其關注瞭關於“智慧城市”的應用章節，對於如何利用大數據技術來優化交通流量、提升公共安全、管理能源消耗等議題，我一直抱有濃厚的興趣。這本書似乎並沒有迴避那些復雜的算法和模型，而是將它們置於具體的應用場景中進行闡釋，這對我這種更偏嚮應用型學習的讀者來說，簡直是福音。我希望書中能夠詳細介紹一些主流的數據科學框架和工具，比如Python的pandas、scikit-learn，以及R語言等，並能提供一些實用的代碼示例，讓我們可以直接上手模仿和實踐。畢竟，理論知識再紮實，缺乏實踐的支撐，終究是空中樓閣。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我感覺自己對大數據分析和數據科學的理解上升到瞭一個新的層次。它並沒有止步於介紹技術本身，而是深入挖掘瞭這些技術在解決實際問題時所扮演的角色，以及如何將理論知識轉化為可行的解決方案。我尤其喜歡書中在“客戶關係管理與用戶體驗優化”部分的內容，它詳細闡述瞭如何利用大數據分析來理解客戶需求，預測客戶流失，並最終提升客戶滿意度。這本書更像是一本“修煉秘籍”，它不僅傳授瞭“招式”，更重要的是傳授瞭“內功心法”，讓我能夠靈活運用所學知識，應對各種復雜的分析挑戰。我希望書中能夠分享一些關於如何構建高效數據團隊的經驗，以及如何在組織內部推廣數據驅動的文化，因為技術和人纔同樣重要。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習一項新技術，最重要的是理解其背後的“為什麼”和“怎麼做”。這本書在這方麵做得相當不錯，它不僅僅介紹瞭大數據分析和數據科學是什麼，更重要的是解釋瞭它們為什麼能夠解決現實世界中的問題，以及如何一步步地實現這些解決方案。我尤其對書中關於“個性化推薦係統”的講解很感興趣，這幾乎是我們日常生活中接觸最多的數據科學應用之一，而這本書似乎能從算法原理到業務落地，提供一個完整的視角。我希望書中能夠涵蓋一些關於數據預處理、特徵工程、模型評估等關鍵的技術環節，並能解釋這些步驟在實際應用中是如何被優化的。同時，我也期待它能介紹一些關於數據隱私和安全方麵的考量，畢竟在處理海量數據時，這些問題是不可迴避的。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最直觀的感受是，它不僅僅是一本技術手冊，更像是一本戰略指南。它沒有枯燥地羅列一堆算法公式，而是花瞭大量的篇幅去剖析大數據和數據科學在不同行業中的核心價值和潛在驅動力。我特彆欣賞它在“商業智能與決策支持”部分的內容，它深入探討瞭如何將數據轉化為可執行的商業洞察，比如如何通過用戶畫像來精準定位目標客戶，如何通過市場趨勢分析來製定有效的營銷策略，以及如何通過運營數據優化來提升企業效率。這本書似乎強調的是一種“全局觀”，它教你如何從業務需求齣發，再去選擇閤適的數據分析方法和工具，而不是為瞭技術而技術。我非常期待書中能夠分享一些關於數據可視化和報告撰寫的最佳實踐，因為如何有效地將分析結果傳達給非技術背景的決策者，往往是項目成敗的關鍵。