大数据分析：方法与应用（附光盘）/应用统计学系列教材 [Big Data Analysis：Method and Application] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王星 等 著

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• 大数据分析
• 数据挖掘
• 统计学
• 应用统计学
• 机器学习
• 数据科学
• 商业分析
• 数据分析方法
• 光盘
• 教材

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302334170

版次：1

商品编码：12163509

包装：平装

丛书名： 应用统计学系列教材

外文名称：Big Data Analysis：Method and Application

开本：16开

出版时间：2013-09-01

用纸：胶版纸

正文语种：中文

附件：光盘

内容简介

　　《大数据分析：方法与应用/应用统计学系列教材》介绍数据挖掘、统计学习和模式识别中与大数据分析相关的理论、方法及工具。理论学习的目标是使学生掌握复杂数据的分析与建模；方法学习的目标是使学生能够按照实证研究的规范和数据挖掘的步骤进行大数据研发，工具学习的目标是使学生熟练掌握一种数据分析的语言。《大数据分析：方法与应用/应用统计学系列教材》内容由10章构成：大数据分析概述，数据挖掘流程，有指导的学习，无指导的学习，贝叶斯分类和因果学习，高维回归及变量选择，图模型，客户关系管理、社会网络分析、自然语言模型和文本挖掘。

目录

第1章 大数据分析概述
1．1 大数据概述
1．1．1 什么是大数据
1．1．2 数据、信息与认知
1．1．3 数据管理与数据库
1．1．4 数据仓库
1．1．5 数据挖掘的内涵和基本特征
1．2 数据挖掘的产生与功能
1．2．1 数据挖掘的历史
1．2．2 数据挖掘的功能
1．3 数据挖掘与相关领域之间的关系
1．3．1 数据挖掘与机器学习
1．3．2 数据挖掘与数据仓库
1．3．3 数据挖掘与统计学
1．3．4 数据挖掘与智能决策
1．3．5 数据挖掘与云计算
1．4 大数据研究方法
1．5 讨论题目
1．6 推荐阅读

第2章 数据挖掘流程
2．1 数据挖掘流程概述
2．1．1 问题识别
2．1．2 数据理解
2．1．3 数据准备
2．1．4 建立模型
2．1．5 模型评价
2．1．6 部署应用
2．2 离群点发现
2．2．1 基于统计的离群点检测
2．2．2 基于距离的离群点检测
2．2．3 局部离群点算法
2．3 不平衡数据级联算法
2．4 讨论题目
2．5 推荐阅读

第3章 有指导的学习
3．1 有指导的学习概述
3．2 k-近邻
3．3 决策树
3．3．1 决策树的基本概念
3．3．2 分类回归树
3．3．3 决策树的剪枝
3．4 提升方法
3．5 随机森林树
3．5．1 随机森林树算法的定义
3．5．2 如何确定随机森林树算法中树的节点分裂变量
3．5．3 随机森林树的回归算法
3．6 人工神经网络
3．6．1 人工神经网络基本概念
3．6．2 感知器算法
3．6．3 LMS算法
3．6．4 反向传播算法
3．6．5 神经网络相关问题讨论
3．7 支持向量机
3．7．1 最大边距分类
3．7．2 支持向量机问题的求解
3．7．3 支持向量机的核方法
3．8 多元自适应回归样条
3．9 讨论题目
3．1 0推荐阅读

第4章 无指导的学习
4．1 关联规则
4．1．1 静态关联规则算法Apriori算法
4．1．2 动态关联规则算法Carma算法
4．1．3 序列规则挖掘算法
4．2 聚类分析
4．2．1 聚类分析的含义及作用
4．2．2 距离的定义
4．2．3 系统层次聚类法
4．2．4 k-均值算法
4．2．5 BIRCH算法
4．2．6 基于密度的聚类算法
4．3 基于预测强度的聚类方法
4．3．1 预测强度
4．3．2 预测强度方法的应用
4．3．3 案例分析
4．4 聚类问题的变量选择
4．4．1 高斯成对罚模型聚类
4．4．2 各类异方差成对罚模型聚类
4．4．3 几种聚类变量选择的比较
4．5 讨论题目
4．6 推荐阅读

第5章 贝叶斯分类和因果学习
5．1 贝叶斯分类
5．2 决策论与统计决策论
5．2．1 决策与风险
5．2．2 统计决策
5．3 线性判别函数和二次判别函数
5．4 朴素贝叶斯分类
5．5 贝叶斯网络
5．5．1 基本概念
5．5．2 贝叶斯网络的应用
5．5．3 贝叶斯网络的构建
5．6 案例：贝叶斯网络模型在信用卡违约概率建模中的应用
5．7 讨论题目
5．8 推荐阅读

第6章 高维回归及变量选择
6．1 线性回归模型
6．2 模型选择
6．2．1 模型选择概述
6．2．2 偏差-方差分解
6．2．3 模型选择准则
6．2．4 回归变量选择
6．3 广义线性模型
6．3．1 二点分布回归
6．3．2 指数族概率分布
6．3．3 广义线性模型
6．3．4 模型估计
6．3．5 模型检验与诊断
6．4 高维回归系数压缩
6．4．1 岭回归
6．4．2 LASSO
6．4．3 Shooting算法
6．4．4 路径算法
6．4．5 其他惩罚项及Oracle性质
6．4．6 软件实现
6．5 总结
6．6 讨论题目
6．7 推荐阅读

第7章 图模型
7．1 图模型基本概念和性质
7．1．1 图矩阵
7．1．2 概率图模型概念和性质
7．2 协方差选择
7．2．1 用回归估计图模型
7．2．2 基于最大似然框架的方法
7．3 指数族图模型
7．3．1 基本定义
7．3．2 参数估计及假设检验
7．4 谱聚类
7．4．1 聚类和图划分
7．4．2 谱聚类
7．5 总结
7．6 讨论题目
77推荐阅读

第8章 客户关系管理
8．1 协同推荐模型
8．1．1 基于邻域的算法
8．1．2 矩阵分解模型
8．2 客户价值随机模型
8．2．1 客户价值的定义
8．2．2 客户价值分析模型
8．2．3 客户购买状态转移矩阵
8．2．4 利润矩阵
8．2．5 客户价值的计算
8．3 案例：银行卡消费客户价值模型
8．4 推荐阅读

第9章 社会网络分析
9．1 社会网络概述
9．1．1 社会网络概念与发展
9．1．2 社会网络的基本特征
9．1．3 社群挖掘算法
9．1．4 模型的评价
9．2 案例：社会网络在学术机构合作关系上的研究
9．3 讨论题目
9．4 推荐阅读
附录A本章R程序

第10章 自然语言模型和文本挖掘
10．1 向量空间模型
10．1．1 向量空间模型基本概念
10．1．2 特征选择准则
10．2 统计语言模型
10．2．1 n-gram模型
10．2．2 主题n-元模型
10．3 LDA模型
10．4 案例：LDA模型的热点新闻发现
10．5 推荐阅读

大数据时代下的决策利器：洞察机遇，驱动变革 在信息爆炸的时代，海量数据以前所未有的速度涌现，蕴藏着巨大的价值。如何从这片汪洋大海中提取有价值的信息，转化为驱动业务增长和科学研究的洞察，已成为个人、组织乃至国家面临的关键挑战。本书正是应运而生，旨在为读者构建一个全面、深入理解大数据分析的知识体系，赋能读者掌握驾驭数据的能力，在激烈的竞争中脱颖而出。 本书的目标读者： 数据科学从业者与爱好者： 无论是初入职场的新手，还是经验丰富的数据科学家，本书都将提供宝贵的理论指导和实践工具，帮助您提升分析能力，解决实际问题。 IT专业人士： 了解大数据分析的原理与技术，有助于您更好地设计、部署和管理数据基础设施，为业务提供强有力的数据支撑。 业务决策者与管理者： 掌握大数据分析的视角，能帮助您更精准地理解市场趋势、客户需求，制定更明智的战略，优化资源配置，实现业绩飞跃。 科研人员与学生： 在学术研究领域，大数据分析是探索未知、验证假设、发现新规律的强大引擎。本书将为您提供坚实的理论基础和方法论支持。 对数据驱动的未来充满好奇的任何人： 如果您希望理解数据如何改变世界，如何影响我们的生活和工作，那么本书将是您开启这段探索之旅的绝佳起点。 本书的核心内容概述： 本书将带您系统地走进大数据分析的广阔天地，从基础概念的梳理到前沿技术的探讨，再到实际应用的展示，力求让您构建起一个清晰、完整的认知框架。 第一部分：大数据分析的基石——理论与方法 理解大数据的本质： 我们将从“4V”等经典维度出发，深入剖析大数据的特点、挑战与机遇。您将了解到，大数据不仅仅是“量大”，更包含着多样性、时效性以及潜在的价值密度不均等复杂性。 核心分析技术概览： 本部分将系统介绍大数据分析中最常用、最核心的统计学和机器学习方法。这包括但不限于： 描述性统计： 如何通过汇总统计量和可视化手段，快速理解数据的基本分布和特征。 推断性统计： 如何基于样本数据对总体进行推断，进行假设检验和置信区间估计，从而做出科学的决策。 回归分析： 探索变量之间的数量关系，预测未来趋势，识别关键影响因素。 分类模型： 如逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等，用于将数据划分到不同的类别，实现预测和识别。 聚类分析： 发现数据中隐藏的自然分组，用于客户细分、模式识别等场景。 降维技术： 如主成分分析（PCA），用于处理高维数据，提取最重要的特征，降低计算复杂度，避免过拟合。 时间序列分析： 针对具有时间顺序的数据进行建模和预测，如股票价格预测、销售趋势分析等。 文本挖掘与自然语言处理（NLP）基础： 学习如何从非结构化文本数据中提取信息，理解文本的情感、主题等。 数据预处理与特征工程： 任何成功的分析都离不开高质量的数据。我们将详细讲解数据清洗（缺失值处理、异常值检测与处理）、数据转换（标准化、归一化）、特征选择与构建等关键步骤，它们是提升模型性能的基石。 模型评估与选择： 如何客观地评价模型的优劣？本书将介绍各种评价指标（如准确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值、均方误差等）以及交叉验证等技术，帮助您选择最适合特定问题的模型。 第二部分：大数据分析的实践——工具与流程 大数据处理框架： 了解分布式计算框架如Hadoop、Spark等的工作原理，以及它们在大数据处理中的作用，使您能够处理PB级别的数据。 主流分析工具与语言： 重点介绍在数据分析领域广泛应用的编程语言和工具，如Python（及其强大的数据科学库如NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn）、R语言。您将了解如何运用这些工具来实现理论中的各种分析方法。 数据可视化： 强大的可视化能力是将复杂数据转化为易于理解的洞察的关键。本书将指导您如何使用各种图表（柱状图、折线图、散点图、热力图、箱线图等）和工具，有效地传达分析结果，支持决策。 端到端分析流程： 从问题定义、数据获取、数据探索、建模、评估到结果解释和部署，我们将为您梳理一个完整的大数据分析工作流程，帮助您形成系统性的思维方式。 第三部分：大数据分析的应用——赋能各行各业 商业智能与市场营销： 如何利用大数据分析进行客户画像、精准营销、用户行为分析、市场趋势预测，以提升客户满意度和销售额。 金融服务： 信用风险评估、欺诈检测、量化交易、个性化金融产品推荐等。 医疗健康： 疾病预测与诊断、药物研发、个性化治疗方案制定、公共卫生监测等。 互联网与科技： 搜索引擎优化、推荐系统、广告精准投放、用户体验改进、社交网络分析等。 制造业与供应链： 生产效率优化、质量控制、预测性维护、供应链风险管理等。 智慧城市与公共服务： 交通流量优化、能源管理、犯罪预测、环境监测等。 本书的亮点与特色： 理论与实践并重： 本书不仅深入浅出地讲解大数据分析的理论基础，更注重通过实际案例和工具演示，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 体系化构建： 从基础概念到前沿应用，本书构建了一个逻辑严谨、层次分明的知识体系，适合不同层次的读者。 前沿性与实用性结合： 涵盖了当前大数据分析领域最热门的技术和应用方向，确保内容的实用性和前瞻性。 清晰易懂的语言： 采用通俗易懂的语言，辅以丰富的图表和示例，降低学习门槛，让复杂的技术概念变得生动有趣。 掌握大数据分析，就是掌握未来的关键。本书将是您在这条道路上不可或缺的良师益友，助您洞察数据中的奥秘，发掘无限的商业价值与科学机遇。翻开本书，开启您的智能决策之旅！

评分☆☆☆☆☆

作为一名初入职场的数据分析师，我对未来的职业发展充满期待，但也深知自己还有很多不足之处。我渴望能够快速掌握大数据分析的核心技能，并且能够将所学知识应用到实际工作中。在学校期间，我学习了一些基础的统计学和机器学习知识，但总感觉缺乏系统性的梳理和实践。这本书的出版，无疑为我提供了绝佳的学习机会。《大数据分析：方法与应用》这本书，以其“应用统计学系列教材”的定位，强调理论与实践的结合，这正是我的需求。我希望通过学习这本书，能够系统地理解大数据分析的整个流程，掌握各种常用的分析方法和工具，并且能够通过光盘中的案例，将理论知识转化为实际操作能力。我特别期待书中关于数据可视化和报告撰写的章节，因为这对于我向团队和领导清晰地传达分析结果至关重要。我相信，这本书将成为我职业生涯中重要的“启蒙书”，帮助我打下坚实的基础，为我未来的发展铺平道路。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习任何一门技术，都离不开动手实践。理论知识固然重要，但只有通过实际操作，才能真正掌握精髓。《大数据分析：方法与应用》这本书，恰恰满足了我对实践学习的需求。它在讲解各种大数据分析方法的同时，提供了大量的代码示例和应用案例，并且附带了光盘，这对于我们这些希望边学边练的学习者来说，是莫大的帮助。我是一名正在学习数据科学的爱好者，希望能通过这本书，系统地掌握大数据分析的核心技能，并且能够独立完成一些数据分析项目。我尤其喜欢书中关于数据清洗、特征工程以及模型评估的章节，这些都是实际分析过程中至关重要的环节。我迫不及待地想要开始阅读这本书，并且跟随光盘中的指导，进行一步步的实践操作。我相信，通过这本书的学习，我能够快速提升自己的大数据分析能力，为我未来的职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期关注科技发展趋势的科技评论员，我始终在寻找能够深刻解读新技术、新趋势的书籍。大数据分析无疑是当下最重要的技术趋势之一，它正在深刻地改变着各行各业。《大数据分析：方法与应用》这本书，以其全面而深入的视角，为我们提供了一个理解大数据分析的绝佳窗口。它不仅梳理了大数据分析的核心方法和技术，更重要的是，它通过丰富的应用案例，向我们展示了大数据分析是如何在商业、医疗、教育、科研等领域发挥巨大价值的。我尤其对书中关于人工智能在各行业的应用和伦理方面的讨论感兴趣，这对于我们如何负责任地发展和应用大数据技术具有重要的指导意义。附带的光盘，也为我们提供了一个直观感受大数据分析力量的途径，我们可以通过光盘中的内容，亲身体验大数据分析的魅力。这本书将有助于我撰写更多有深度、有洞察力的科技评论，为读者提供更全面的信息。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对人工智能和数据科学充满热情的研究生，目前正在攻读机器学习方向的博士学位。在我的研究过程中，我发现自己经常需要查阅大量的文献，学习各种前沿的算法和技术。然而，很多文献都过于专业化，缺乏系统性的梳理和总结。《大数据分析：方法与应用》这本书，恰好填补了这一空白。它以“应用统计学系列教材”的定位，将统计学原理与大数据分析方法紧密结合，形成了一个完整的知识体系。我尤其关注书中关于高级回归模型、非参数统计方法以及贝叶斯统计在机器学习中的应用等章节，这些都是我博士研究的重要基础。附带的光盘，也为我提供了丰富的实验资源，我可以利用其中的代码和数据集来验证我的研究假设，并探索新的算法。我相信，这本书将成为我学术研究的重要助手，帮助我更深入地理解大数据分析的理论和应用。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在金融领域从事风险管理工作多年的专业人士，我深切感受到数据在风险识别、评估和控制中的关键作用。过去，我们更多地依赖于经验和传统的统计模型，但随着金融市场的复杂化和数据量的爆炸式增长，这些方法已逐渐显得力不从心。《大数据分析：方法与应用》这本书，为我们提供了全新的视角和强大的工具。它不仅系统地介绍了大数据分析的各种方法，如机器学习、深度学习、异常检测等，更重要的是，它通过大量的金融风险管理案例，生动地展现了这些方法是如何在欺诈检测、信用评分、市场风险预测等领域发挥巨大作用的。我尤其希望能够深入研究书中关于时间序列分析、图分析以及模型可解释性的章节，这些对于我们建立更精确、更可靠的风险模型至关重要。附带的光盘，也为我们提供了实践操作的机会，我计划利用其中的工具和数据，尝试对我们现有的风险模型进行优化和升级。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，无疑给广大的数据科学从业者和学习者带来了福音。作为一名在互联网公司从事数据分析工作多年的技术人员，我一直在寻找一本能够系统性地梳理大数据分析方法，并且能够结合实际应用案例的经典著作。当我看到《大数据分析：方法与应用》这本书时，我便被它简洁明了的书名和“应用统计学系列教材”的定位所吸引。翻阅目录，发现它涵盖了从大数据基础概念、数据预处理、主流分析模型（如机器学习、深度学习、图分析等），到具体的业务场景应用（如精准营销、风险控制、用户行为分析等）的方方面面。尤其令我惊喜的是，书中还附带了光盘，这对于我们这些需要动手实践的开发者来说，无疑是如虎添翼。我曾遇到过一个项目，需要对海量的用户评论进行情感分析，以了解用户对产品的满意度，但苦于没有合适的工具和模型。这本书的出版，仿佛为我指明了方向，我迫不及待地想要深入研究其中的机器学习和自然语言处理章节，学习那些能够帮助我解决实际问题的先进算法和技术。而且，它以“应用统计学”为系列教材的定位，也意味着它不会仅仅停留在理论层面，而是更加注重统计学原理在实际大数据分析中的落地，这对于我这样既需要理论基础又需要实践技能的分析师来说，是至关重要的。我期待这本书能带我进入一个更广阔的大数据分析世界。

评分☆☆☆☆☆

我是一名独立数据科学家，自由职业者。我的工作性质决定了我必须时刻保持对新技术的敏感度，并不断学习和更新自己的知识库。在大数据分析领域，技术的迭代速度非常快，算法和工具层出不穷。因此，拥有一本能够快速概览全局、梳理脉络的经典著作是必不可少的。《大数据分析：方法与应用》这本书，正是这样一本著作。它不仅涵盖了大数据分析的各个方面，从基础理论到高级应用，而且结构清晰，逻辑严谨。我尤其欣赏书中对各种算法的详细阐述，以及它们在不同场景下的适用性。我计划将这本书作为我学习新算法和新技术的重要参考，特别是书中关于深度学习和图分析的内容，这正是我目前正在探索的领域。附带的光盘，也为我提供了丰富的实践资源，我可以利用其中的代码和数据集来验证和优化我自己的模型。这本书将极大地帮助我提升工作效率和解决问题的能力，让我能够更好地为我的客户提供服务。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对统计学在现代科技发展中的作用都深感着迷。从最初的概率论到如今的大数据分析，统计学的身影无处不在。而《大数据分析：方法与应用》这本书，恰恰抓住了这一核心，将统计学原理与时下最热门的大数据分析技术完美结合。我是一名大学统计学专业的教师，在教学过程中，经常会遇到学生反映书本内容过于理论化，难以理解其在实际工作中的应用。因此，我一直致力于寻找一本既有深度又不失广度的教材，能够帮助学生建立起扎实的理论基础，同时也能让他们看到统计学在现实世界中的强大生命力。这本书的出现，让我眼前一亮。它不仅系统地介绍了大数据分析的各种方法，更重要的是，它通过丰富的应用案例，生动地展现了统计学是如何在商业决策、科学研究、社会治理等领域发挥关键作用的。我尤其关注书中关于统计建模、假设检验、回归分析等章节，希望能够从中找到最新的研究成果和教学素材，将这些先进的知识传授给我的学生。附带的光盘更是极大地增加了这本书的实用性，我计划在课堂上演示一些案例，让学生们能够通过光盘中的代码和数据进行实践操作，从而加深对统计学原理的理解。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在市场营销领域摸爬滚打多年的老兵，我深切体会到数据在现代营销策略制定中的重要性。过去，我们更多地依赖经验和直觉，但随着大数据时代的到来，一切都发生了翻天覆地的变化。如何精准地识别目标客户，如何优化营销活动，如何提升用户转化率，这些问题都离不开大数据的支持。《大数据分析：方法与应用》这本书，正是我一直在寻找的“作战指南”。它不仅详细讲解了各种数据分析方法，如用户画像、细分营销、A/B测试等，还提供了大量实际应用的案例，让我能够清晰地看到这些方法是如何在真实场景中解决营销难题的。我尤其感兴趣的是书中关于用户行为分析和精准推荐的部分，这对于我们公司目前的个性化营销项目至关重要。我希望能通过学习这本书，掌握更多先进的数据分析工具和技术，从而更好地理解我的客户，制定出更具成效的营销策略。附带的光盘，也为我提供了宝贵的实践机会，我迫不及待地想要将书中的理论知识转化为实际操作，看看大数据分析能为我的营销工作带来多大的突破。

评分☆☆☆☆☆

在互联网行业，数据就是生产力。我所在的公司，业务涉及电商、社交、内容等多个领域，每天都会产生海量的数据。如何有效地利用这些数据，为产品优化、用户增长、商业变现提供支持，是我们团队面临的巨大挑战。《大数据分析：方法与应用》这本书，为我们提供了一个系统性的解决方案。它不仅介绍了各种大数据分析的方法和模型，更重要的是，它通过大量的实际应用案例，展示了这些方法是如何在真实的商业场景中发挥作用的。我尤其关注书中关于用户画像构建、流失预警、推荐系统优化等章节，这些内容与我们当前的工作高度相关。我计划组织团队成员一起学习这本书，共同探讨其中的方法和技术，并尝试将其应用于我们的实际项目中。附带的光盘，也为我们提供了宝贵的实践资源，我们可以利用其中的代码和数据集进行深入的研究和开发，相信这本书将极大地提升我们团队在大数据分析方面的能力。

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教材，应该是正版

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希望能有帮助，还没有来得及看，别人推荐的。

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可以哈！质量不错！

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一般吧，开卷有益

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质量好

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真的不错的一次购物。

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