大數據挖掘：係統方法與實例分析 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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周英，卓金武，卞月青著

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出版社：机械工业出版社

ISBN：9787111532675

版次：1

商品编码：11927546

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名：大数据技术丛书

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：胶版纸

具体描述

編輯推薦

　　MATLAB官方資深大數據挖掘專傢撰寫，MATLAB官方及多位專傢鼎力推薦。
　　從技術、方法、案例、實踐4個維度循序漸進地講解瞭大數據挖掘技的流程、方法和原理。

內容簡介

　　本書是大數據挖掘領域的扛鼎之作，由全球科學計算領域的領導者MathWorks（MATLAB公司）官方的資深數據挖掘專傢撰寫，MathWorks官方及多位專傢聯袂推薦。
　　它從技術、方法、案例和*佳實踐4個維度對如何係統、深入掌握大數據挖掘提供瞭詳盡的講解。
　　技術：不僅講解瞭大數據挖掘的原理、過程、工具，還講解瞭大數據的準備、處理、與探索；
　　方法：既深入地講解瞭關聯規則方法、迴歸方法、分類方法、聚類方法、預測方法、診斷方法等6大類數據挖掘主體方法，又重點講解瞭時間序列方法和智能優化方法兩種數據挖掘中常用的方法；
　　案例：詳細地再現瞭來自銀行、證券、機械、礦業、生命科學和社會科學等6大領域的經典案例，不僅有案例的實現過程，而且還有案例原理和預備知識的的講解；
　　首先總結瞭數據挖掘中確定挖掘、應用技術以及如何平衡的藝術，然後總結瞭數據挖掘的項目管理和團隊管理的藝術。

作者簡介

　　周英，中科數據首席數據科學傢。曾在某知名搜索引擎公司任職多年，主要從事互聯網文本挖掘相關的工作。目前專注於大數據挖掘技術的工業應用研究和工程應用，已成功完成數據挖掘量化選股、大型設備保養維護預警、銀行客戶信用評分、電商客戶分類及精準營銷優化等多個大型項目。著有《量化投資：數據挖掘技術與實踐(MATLAB版)》（國際上一本係統介紹將數據挖掘技術用於量化投資的書籍，已被金融行業多傢機構應用）。

　　卓金武，MathWorks（MATLAB）中國區科學計算業務總監，資深數據挖掘專傢，主要負責數據挖掘、優化、量化投資、風險管理等科學計算業務，已為工行、交行、中投、華為、通用、一汽、上汽、格力等多傢企業提供數據挖掘解決方案。已齣版著作兩部：《MATLAB在數學建模中的應用》（第1版和第2版），《量化投資：數據挖掘技術與實踐(MATLAB版)》。

　　大學期間曾兩次獲全國大學生數學建模競賽一等奬 (2003和 2004)，一次獲全國研究生數學建模競賽一等奬 (2007)。

　　卞月青，深圳人人數據挖掘經理。曾就職於三一重工，主要從事工業大數據分析工作。2012年以來，一直從事基於大數據的應用研發工作，從事的工作包括兩個方麵，一是為銀行、P2P、小貸公司開發基於數據挖掘的信用評級係統；二是利用互聯網大數據挖掘技術，采集、清洗、集成特定領域的數據，並開發成大數據公眾服務平颱。

精彩書評

　　“大數據方法+大數據人纔=核心競爭力”，本書係統地詮釋瞭這個公式裏蘊含的概念、技術、項目以及人纔培養。基於MATLAB的Data Analytics的應用正在全球呈現爆炸式的發展趨勢，而本書的內容正是這一趨勢迫切需要的知識。書中的實例是以MATLAB作為工具來呈現，可快速轉化為實實在在的競爭力，甚好！

　　——　曹新康　MathWorks（全球科學計算領導者）中國區總裁

　　2013年維剋托的《大數據時代》風靡全國，此後關於大數據的各種聲音一直絡繹不絕，但在思維的高度上，無齣其右者。還好有卓兄等人在工具的研發和使用上的不懈努力，推動大數據思維深入運用到各個子行業。MATLAB是量化對衝行業內*齣色的寫策略的工具，卓兄的書由淺入深，實用性強，上一本《量化投資：數據挖掘技術與實踐(MATLAB版)》備受量化對衝行業朋友的青睞，也是我案頭的常備書目之一。本書的一些內容已經在對衝基金的篩選裏麵運用，比如書中介紹的神經網絡，就可以用於判斷不同對衝基金之間可能雷同的策略，實現事前的風控。從FOF/MOM的角度來講，本書為篩選優秀的對衝基金提供瞭良好的視角和工具。

　　——　董鵬飛　國金創新總經理

　　本書深入淺齣地對大數據挖掘的理論和方法進行瞭係統性的闡述，並且通過多個案例給齣瞭具有實用性的指導，在人工智能和數據挖掘技術火熱的當下，不失為一本*佳的工具參考書。

　　——　丁鵬　博士中國量化投資學會理事長

　　工業數據具有傳感器多樣、采集頻率高和數據量龐大的特點，如何發揮工業數據的價值是工業互聯網時代*前沿的課題。本書所呈現的數據挖掘和智能計算方法，對基於工業大數據的KPI參數預測、設備故障預警和生産過程優化具有很強的指導意義。

　　——　周永良　博士 GE Digital軟件解決方案架構師

　　本書通俗易懂，貼近實用，融閤瞭作者多年的研究成果，方法務實、知識係統、方便藉鑒，且配有係統的源代碼，適用於各類數據挖掘項目。本書的作者於我亦師亦友，卓學長的另外兩本書我都讀過，收獲很大，每次與之交流都讓我獲益匪淺，在此錶達對學長的敬意，同時更期盼通過此書和廣大讀者一道繼續努力，共同提高。

　　——　趙曄　清華大學自動化係研究生

前言/序言

序言

欣聞三位好友新書《大數據挖掘：係統方法與實例分析》即將齣版，榮幸能為該書撰寫序言。非常興奮終於見到不再僅僅是概念介紹而是實實在在介紹如何利用大數據的書籍瞭。所以非常願意為本書作序，希望讓更多的讀者能夠更具體的瞭解大數據，瞭解大數據的價值，並利用好大數據挖掘技術來讓大數據更好地服務我們的生産和生活，從而提升整個社會價值體係。

大數據是最近幾年興起的概念，雖然有被過分炒作之嫌，但我覺得是有客觀原因的。因為隨著信息技術的發展，各行業都已經有足夠的數據積纍，而且有的行業已經體驗到瞭數據的巨大能量。國內最直接體驗到大數據價值的當屬BAT(百度、阿裏、騰訊)，在傳統行業，大數據也已經開始應用。比如，銀行利用大數據進行風險管理；電力公司利用大數據進行負載預測，從而分時定價，並可以根據預測結果優化電能的儲蓄和調配；礦業公司利用大數據進行精細加工，提高産品競爭力。總之，大數據已對各行業産生瞭十分明顯的影響，無論是銀行、證券、通訊、鐵路、航空，還是軍事、政治、工業、商業，基於大數據的決策已經成為現代社會各行業運行的基礎。但縱然這樣，各行業對大數據的利用還處於初期階段，然各行業已經存儲瞭海量的數據，如何更有效地利用這些數據已成為各行業一個大課題！

這本書齣版的太及時瞭！正當人們急切地希望知道如何利用大數據的時候，來瞭本實實在在的介紹如何利用大數據、如何挖掘大數據價值的真經——《大數據挖掘：係統方法與實例分析》。

瀏覽一下本書的目錄，頓時振奮起來！概念、技術、項目、經驗四位一體，層層遞進，太符閤我們的閱讀習慣瞭：概念篇讓大傢知道大數據的基本概念、分類和挖掘流程，這是基礎，所以首先介紹；技術篇係統地介紹瞭整個大數據挖掘理論體係裏的具體技術，包括數據預處理和六大類核心算法，即關聯、迴歸、分類、聚類、預測、診斷，每類算法中又詳細講解瞭常用算法的原理、實現步驟、應用實例，並且每個實例都有一個MATLAB實現實例，對於當代的讀者來說，這些實例太有價值瞭，可以直接藉鑒、研讀、修改、提升。技術學習的同時也可以深化對概念的理解，從而與概念篇的內容相得益彰；項目篇相當於大數據挖掘技術在各行業的具體應用，技術與應用融會貫通，既可啓發讀者在各行業如何應用大數據又可讓讀者知道如何去使用這些技術，並且這些項目本身都是各行業的經典，可以直接加以藉鑒、拓展和推廣；理念篇起到一個畫龍點睛的作用，介紹的都是需要時間和項目磨礪的經驗和心得，讓人心曠神怡，讓讀者在共鳴中感知大數據的價值和應用技術的藝術性。全書讀完，甚是暢快！

我本人所就職的九次方也從事大數據相關工作，我們公司已與不少地方政府聯閤成立閤資公司並建立各地的大數據中心，這些中心負責存儲各地政府、企業的重要數據，並對這些數據進行運營，從而實現數據的商業價值，隨著《國務院關於印發促進大數據發展行動綱要的通知》的齣颱，各級政府開始非常重視大數據這項工作，同時也說明我們的大數據資源已經日益豐富。對於如何利用這些數據的課題，本書正好也給我本人提供瞭思路，讓我知道各行業應該如何挖掘這些大數據，讓我堅信大數據未來的發展潛力，也給瞭我信心繼續在大數據這個領域揚帆遠航！

此時，突然想起一首古詩，拙改幾字，以作為本序的總結：

好書知時節，此時乃齣版。隨勢入眼簾，傳知細無聲!

張傑

九次方大數據執行副總裁

2015年12月於深圳

前　言

為什麼要寫這本書

大數據是當前最熱的概念之一，在“互聯網+”的背景下，大數據的開放、挖掘和應用已成為趨勢。大數據已經成為國傢科技競爭的前沿，以及産業競爭力和商業模式創新的源泉。聯閤國“數據脈動”計劃、美國“大數據”戰略、英國“數據權”運動、韓國大數據中心戰略等先後開啓瞭大數據創新戰略的大幕。國務院發布《關於促進大數據發展的行動綱要》，重點強調政府數據的互聯互通、共享和開放，並明確提齣瞭具體的時間錶。大數據作為目前全球科技創新最主要的戰場，有望迎來百花齊放的繁榮盛景。

一花獨放不是春，百花齊放春滿園，大數據生態係統也生機勃勃。繼貴陽大數據交易所成立以來，多個城市相繼成立自己的大數據中心，各種數據存儲中心和數據評估中心也如雨後春芽。然，還有相當多的朋友並不瞭解什麼是大數據。雖然市麵上已經有些書籍介紹瞭大數據的概念，但並沒有介紹如何去應用大數據，並且很多書都是國外的譯著，由於文化的差異，很多讀者反饋這些書過於囉嗦，看瞭半天也不知道到底講什麼內容。

現在大傢都知道大數據有用，但究竟如何去應用大數據卻很少有書介紹。大數據的落腳點還是要在於應用，如果不能從大數據中挖掘到有利於社會發展的知識，大數據也就沒有意義瞭。數據挖掘技術是從數據中挖掘有用知識的一門係統性的技術，剛好解決瞭數據利用的問題，所以數據挖掘與大數據便很自然地結閤在一起瞭，所以也就有瞭本書的構想。

本書特色

縱觀全書，可發現本書的特點鮮明，主要錶現在：

（1）方法務實，學以緻用。本書介紹的方法都是數據挖掘中的主流方法，都經過實踐的檢驗，具有較強的實踐性。對於每種方法，本書基本都給齣瞭完整、詳細的源代碼，這對於讀者來說，具有非常大的參考價值，很多程序可供讀者直接套用並加以學習。

（2）知識係統，易於理解。本書的知識體係應該是當前數據挖掘書籍中最全、最完善的，從基本概念與技術，到項目實踐，到理念的整體架構，使得概念、技術、實踐、經驗四位一體，自然形成整套大數據挖掘的整體體係。而對於具體的技術，也是脈絡清晰、循序漸進，不僅包含詳細的數據挖掘流程、數據準備方法、數據探索方法，還包含六大類數據挖掘主體方法、時序數據挖掘方法、智能優化方法。正因為有完整的知識體係，讀者讀起來纔有很好的完整感，從而更利於理解數據挖掘的知識體係，這對於學習是非常有幫助的。

（3）結構閤理，易於學習。在講解方法時，由淺入深，循序漸進，讓初學者知道入門的切入點，讓專業人員又有值得藉鑒的乾貨。這讓讀者在學習數據挖掘時有一個循序漸進的過程，使讀者在短時間內成為一位數據挖掘高手。

（4）案例實用，易於藉鑒。本書選擇的案例都是來自不同行業的經典案例，並且帶有數據和程序，所以很容易讓讀者對案例産生共鳴，同時可以利用案例的數據，進行模仿式的學習，所帶的程序也能提高讀者的學習效率，也可以直接藉鑒這些案例，並應用到自己的商業項目中。

（5）理論與實踐相得益彰。對於本書的每個方法，除瞭理論的講解，都配有一個典型的應用案例，讀者可以通過案例加深對理論的理解，同時理論也讓案例的應用更有信服力。技術的介紹都是以實現實例為目地，同時提供大量技術實現的源程序，方便讀者學習，注重實踐和應用，秉承筆者務實、切近讀者的寫作風格。

（6）內容獨特，趣味橫生，文字簡潔，易於閱讀。很多方法和內容是同類書籍所沒有的，這無疑增強瞭本書的新穎性和趣味性。另外，在本書編寫過程中，在保證描述精準的前提下，我們摒棄那些刻闆、索然無味的文字，讓文字也有活力，更易於閱讀。

如何閱讀本書

全書內容分四個部分，故成四篇。

第一部分（基礎篇）主要介紹一些基本概念和知識，包括大數據和數據挖掘的概念，數據挖掘的實現過程、主要內容等基礎知識。

第二部分（技術篇）是數據挖掘技術的主體部分，係統介紹瞭數據挖掘的主流技術，這個部分又分三個層次：

（1）數據挖掘前期的一些技術，包括數據的準備（收集數據、數據質量分析、數據預處理等）和數據的探索（衍生變量、數據可視化、樣本選擇、數據降維等）。

（2）數據挖掘的六大類核心方法，包括關聯規則、迴歸、分類、聚類、預測和診斷。對於每類方法，則詳細介紹瞭其包含的典型算法，包括基本思想、應用場景、算法步驟、MATLAB實現程序、應用案例。

（3）數據挖掘中特殊的實用技術，包含2章內容，一是關於時序數據挖掘的時間序列技術，二是關於優化的智能優化方法。這個層次也是數據技術體係中不可或缺的技術。時序數據是數據挖掘中的一類特殊數據，所以針對該類特殊的數據類型，又介紹瞭時間序列方法。另外，數據挖掘離不開優化，所以又以一章智能優化方法介紹瞭兩個比較常用的優化方法——遺傳算法和模擬退火算法。

第三部分是實踐篇，主要介紹數據挖掘技術在各行業的典型應用實例。所介紹的項目分彆來自銀行、證券、機械、礦業、生命科學和社會科學等行業和學科，已基本覆蓋數據挖掘技術應用的主流行業，通過這些項目的研學，讀者也可以瞭解各行業數據挖掘技術的應用領域和應用情況，培養對行業的敏感度。

第四部分是理念篇，是數據挖掘應用思想和經驗的整閤。本篇包含第20和21兩章，第20章側重數據挖掘項目實施過程中各種技術應用的經驗和對各方麵問題的權衡和拿捏，體現瞭技術應用中藝術性的一麵；第21章側重數據挖掘項目實施過程中的項目管理和團隊管理，以及對團隊中的個體如何成長的經驗介紹。

其中，前三篇為本書的重點內容，建議重點研讀，第四篇偏經驗，適閤結閤項目實踐反復閱讀、體會。

讀者對象

(1) 從事大數據挖掘的專業人士；

(2) 統計、數據挖掘、機器學習等學科的教師和學生；

(3) 從事數據挖掘、數據分析、數據管理工作的專業人士；

?(4) 需要用到數據挖掘技術的各領域的科研工作者；

?(5) 希望學習MATLAB的工程師或科研工作者，因為本書的代碼都是用MATLAB編寫的，所以對於希望學習MATLAB的讀者來說，也是一本很好的參考書；

?(6) 其他對大數據挖掘感興趣的人員。

緻讀者

專業人士

對於從事大數據挖掘的專業人士來說，大傢可以關注整個數據挖掘知識體係和數據挖掘的流程，因為本書的數據挖掘知識體係應該是當前數據挖掘書籍中體係最全、最完善的，另外數據挖掘流程也介紹得很詳細，具有很強的操作性。此外，書中的算法案例和項目案例，也算是本書的特色，值得藉鑒。

緻教師

本書係統地介紹瞭大數據挖掘的理論、技術、項目、工具和理念，可以作為統計、計算機、經管、數學、信科等專業本科或研究生的教材。書中的內容雖然係統，但也相對獨立，教師可以根據課程的學時安排和專業方嚮的側重，選擇閤適的內容進行課堂教學，其他內容則可以作為參考章節。授課部分，一般會包含第一篇、第二篇的章節，而如果課時較多，則可以增加其他章節中的一些項目案例的學習。

在進行課程備課的過程中，如果您需要書中的一些電子資料作為課件或授課支撐材料，可以直接給筆者發郵件（70263215@qq.com）說明您需要的材料和用途，筆者會根據具體情況，為您提供力所能及的幫助。

緻學生

作為21世紀的大學生，無論是什麼專業背景，都有必要學習大數據挖掘。在21世紀和未來，很多信息都以數據形式存在，學習並掌握數據挖掘技術，有助於我們從更深層次瞭解這個社會，也更有助於我們每人從事的工作。所以，無論現在是學習什麼專業，都建議要好好讀一下這本書或同類的書籍。相信，您一定會因為曾學習過大數據挖掘而倍感欣慰！

配套資源

（一）配套程序和數據

為瞭方便讀者的學習，本書將提供書中使用的程序和數據的下載，下載地址為：

http://www.ilovematlab.cn/thread-452656-1-1.html

如遇到下載問題，也可以直接發郵件與作者聯係：

70263215@qq.com

（二）配套教學課件

為瞭方便教師授課，我們也開發瞭本書配套的教學課件，如有需要，也可以與作者聯係。

勘誤和支持

由於時間倉促，加之作者水平有限，所以錯誤和疏漏之處在所難免。在此，誠懇地期待得到廣大讀者的批評指正。如果您有什麼建議也可以直接將你的建議發送至以上郵箱，期待能夠得到你們的真摯反饋。在技術之路上如能與大傢互勉共進，我們也倍感榮幸！對於書中齣現的問題，將在論壇的勘誤部分進行修正, 勘誤地址為：

http://www.ilovematlab.cn/thread-452657-1-1.html

緻謝