大數據分析：方法與應用（附光盤）/應用統計學係列教材 [Big Data Analysis：Method and Application] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王星 等 著

圖書標籤:

• 大數據分析
• 數據挖掘
• 統計學
• 應用統計學
• 機器學習
• 數據科學
• 商業分析
• 數據分析方法
• 光盤
• 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

內容簡介

　　《大數據分析：方法與應用/應用統計學係列教材》介紹數據挖掘、統計學習和模式識彆中與大數據分析相關的理論、方法及工具。理論學習的目標是使學生掌握復雜數據的分析與建模；方法學習的目標是使學生能夠按照實證研究的規範和數據挖掘的步驟進行大數據研發，工具學習的目標是使學生熟練掌握一種數據分析的語言。《大數據分析：方法與應用/應用統計學係列教材》內容由10章構成：大數據分析概述，數據挖掘流程，有指導的學習，無指導的學習，貝葉斯分類和因果學習，高維迴歸及變量選擇，圖模型，客戶關係管理、社會網絡分析、自然語言模型和文本挖掘。

目錄

第1章 大數據分析概述
1．1 大數據概述
1．1．1 什麼是大數據
1．1．2 數據、信息與認知
1．1．3 數據管理與數據庫
1．1．4 數據倉庫
1．1．5 數據挖掘的內涵和基本特徵
1．2 數據挖掘的産生與功能
1．2．1 數據挖掘的曆史
1．2．2 數據挖掘的功能
1．3 數據挖掘與相關領域之間的關係
1．3．1 數據挖掘與機器學習
1．3．2 數據挖掘與數據倉庫
1．3．3 數據挖掘與統計學
1．3．4 數據挖掘與智能決策
1．3．5 數據挖掘與雲計算
1．4 大數據研究方法
1．5 討論題目
1．6 推薦閱讀

第2章 數據挖掘流程
2．1 數據挖掘流程概述
2．1．1 問題識彆
2．1．2 數據理解
2．1．3 數據準備
2．1．4 建立模型
2．1．5 模型評價
2．1．6 部署應用
2．2 離群點發現
2．2．1 基於統計的離群點檢測
2．2．2 基於距離的離群點檢測
2．2．3 局部離群點算法
2．3 不平衡數據級聯算法
2．4 討論題目
2．5 推薦閱讀

第3章 有指導的學習
3．1 有指導的學習概述
3．2 k-近鄰
3．3 決策樹
3．3．1 決策樹的基本概念
3．3．2 分類迴歸樹
3．3．3 決策樹的剪枝
3．4 提升方法
3．5 隨機森林樹
3．5．1 隨機森林樹算法的定義
3．5．2 如何確定隨機森林樹算法中樹的節點分裂變量
3．5．3 隨機森林樹的迴歸算法
3．6 人工神經網絡
3．6．1 人工神經網絡基本概念
3．6．2 感知器算法
3．6．3 LMS算法
3．6．4 反嚮傳播算法
3．6．5 神經網絡相關問題討論
3．7 支持嚮量機
3．7．1 最大邊距分類
3．7．2 支持嚮量機問題的求解
3．7．3 支持嚮量機的核方法
3．8 多元自適應迴歸樣條
3．9 討論題目
3．1 0推薦閱讀

第4章 無指導的學習
4．1 關聯規則
4．1．1 靜態關聯規則算法Apriori算法
4．1．2 動態關聯規則算法Carma算法
4．1．3 序列規則挖掘算法
4．2 聚類分析
4．2．1 聚類分析的含義及作用
4．2．2 距離的定義
4．2．3 係統層次聚類法
4．2．4 k-均值算法
4．2．5 BIRCH算法
4．2．6 基於密度的聚類算法
4．3 基於預測強度的聚類方法
4．3．1 預測強度
4．3．2 預測強度方法的應用
4．3．3 案例分析
4．4 聚類問題的變量選擇
4．4．1 高斯成對罰模型聚類
4．4．2 各類異方差成對罰模型聚類
4．4．3 幾種聚類變量選擇的比較
4．5 討論題目
4．6 推薦閱讀

第5章 貝葉斯分類和因果學習
5．1 貝葉斯分類
5．2 決策論與統計決策論
5．2．1 決策與風險
5．2．2 統計決策
5．3 綫性判彆函數和二次判彆函數
5．4 樸素貝葉斯分類
5．5 貝葉斯網絡
5．5．1 基本概念
5．5．2 貝葉斯網絡的應用
5．5．3 貝葉斯網絡的構建
5．6 案例：貝葉斯網絡模型在信用卡違約概率建模中的應用
5．7 討論題目
5．8 推薦閱讀

第6章 高維迴歸及變量選擇
6．1 綫性迴歸模型
6．2 模型選擇
6．2．1 模型選擇概述
6．2．2 偏差-方差分解
6．2．3 模型選擇準則
6．2．4 迴歸變量選擇
6．3 廣義綫性模型
6．3．1 二點分布迴歸
6．3．2 指數族概率分布
6．3．3 廣義綫性模型
6．3．4 模型估計
6．3．5 模型檢驗與診斷
6．4 高維迴歸係數壓縮
6．4．1 嶺迴歸
6．4．2 LASSO
6．4．3 Shooting算法
6．4．4 路徑算法
6．4．5 其他懲罰項及Oracle性質
6．4．6 軟件實現
6．5 總結
6．6 討論題目
6．7 推薦閱讀

第7章 圖模型
7．1 圖模型基本概念和性質
7．1．1 圖矩陣
7．1．2 概率圖模型概念和性質
7．2 協方差選擇
7．2．1 用迴歸估計圖模型
7．2．2 基於最大似然框架的方法
7．3 指數族圖模型
7．3．1 基本定義
7．3．2 參數估計及假設檢驗
7．4 譜聚類
7．4．1 聚類和圖劃分
7．4．2 譜聚類
7．5 總結
7．6 討論題目
77推薦閱讀

第8章 客戶關係管理
8．1 協同推薦模型
8．1．1 基於鄰域的算法
8．1．2 矩陣分解模型
8．2 客戶價值隨機模型
8．2．1 客戶價值的定義
8．2．2 客戶價值分析模型
8．2．3 客戶購買狀態轉移矩陣
8．2．4 利潤矩陣
8．2．5 客戶價值的計算
8．3 案例：銀行卡消費客戶價值模型
8．4 推薦閱讀

第9章 社會網絡分析
9．1 社會網絡概述
9．1．1 社會網絡概念與發展
9．1．2 社會網絡的基本特徵
9．1．3 社群挖掘算法
9．1．4 模型的評價
9．2 案例：社會網絡在學術機構閤作關係上的研究
9．3 討論題目
9．4 推薦閱讀
附錄A本章R程序

第10章 自然語言模型和文本挖掘
10．1 嚮量空間模型
10．1．1 嚮量空間模型基本概念
10．1．2 特徵選擇準則
10．2 統計語言模型
10．2．1 n-gram模型
10．2．2 主題n-元模型
10．3 LDA模型
10．4 案例：LDA模型的熱點新聞發現
10．5 推薦閱讀

大數據時代下的決策利器：洞察機遇，驅動變革 在信息爆炸的時代，海量數據以前所未有的速度湧現，蘊藏著巨大的價值。如何從這片汪洋大海中提取有價值的信息，轉化為驅動業務增長和科學研究的洞察，已成為個人、組織乃至國傢麵臨的關鍵挑戰。本書正是應運而生，旨在為讀者構建一個全麵、深入理解大數據分析的知識體係，賦能讀者掌握駕馭數據的能力，在激烈的競爭中脫穎而齣。 本書的目標讀者： 數據科學從業者與愛好者： 無論是初入職場的新手，還是經驗豐富的數據科學傢，本書都將提供寶貴的理論指導和實踐工具，幫助您提升分析能力，解決實際問題。 IT專業人士： 瞭解大數據分析的原理與技術，有助於您更好地設計、部署和管理數據基礎設施，為業務提供強有力的數據支撐。 業務決策者與管理者： 掌握大數據分析的視角，能幫助您更精準地理解市場趨勢、客戶需求，製定更明智的戰略，優化資源配置，實現業績飛躍。 科研人員與學生： 在學術研究領域，大數據分析是探索未知、驗證假設、發現新規律的強大引擎。本書將為您提供堅實的理論基礎和方法論支持。 對數據驅動的未來充滿好奇的任何人： 如果您希望理解數據如何改變世界，如何影響我們的生活和工作，那麼本書將是您開啓這段探索之旅的絕佳起點。 本書的核心內容概述： 本書將帶您係統地走進大數據分析的廣闊天地，從基礎概念的梳理到前沿技術的探討，再到實際應用的展示，力求讓您構建起一個清晰、完整的認知框架。 第一部分：大數據分析的基石——理論與方法 理解大數據的本質： 我們將從“4V”等經典維度齣發，深入剖析大數據的特點、挑戰與機遇。您將瞭解到，大數據不僅僅是“量大”，更包含著多樣性、時效性以及潛在的價值密度不均等復雜性。 核心分析技術概覽： 本部分將係統介紹大數據分析中最常用、最核心的統計學和機器學習方法。這包括但不限於： 描述性統計： 如何通過匯總統計量和可視化手段，快速理解數據的基本分布和特徵。 推斷性統計： 如何基於樣本數據對總體進行推斷，進行假設檢驗和置信區間估計，從而做齣科學的決策。 迴歸分析： 探索變量之間的數量關係，預測未來趨勢，識彆關鍵影響因素。 分類模型： 如邏輯迴歸、支持嚮量機、決策樹、隨機森林等，用於將數據劃分到不同的類彆，實現預測和識彆。 聚類分析： 發現數據中隱藏的自然分組，用於客戶細分、模式識彆等場景。 降維技術： 如主成分分析（PCA），用於處理高維數據，提取最重要的特徵，降低計算復雜度，避免過擬閤。 時間序列分析： 針對具有時間順序的數據進行建模和預測，如股票價格預測、銷售趨勢分析等。 文本挖掘與自然語言處理（NLP）基礎： 學習如何從非結構化文本數據中提取信息，理解文本的情感、主題等。 數據預處理與特徵工程： 任何成功的分析都離不開高質量的數據。我們將詳細講解數據清洗（缺失值處理、異常值檢測與處理）、數據轉換（標準化、歸一化）、特徵選擇與構建等關鍵步驟，它們是提升模型性能的基石。 模型評估與選擇： 如何客觀地評價模型的優劣？本書將介紹各種評價指標（如準確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值、均方誤差等）以及交叉驗證等技術，幫助您選擇最適閤特定問題的模型。 第二部分：大數據分析的實踐——工具與流程 大數據處理框架： 瞭解分布式計算框架如Hadoop、Spark等的工作原理，以及它們在大數據處理中的作用，使您能夠處理PB級彆的數據。 主流分析工具與語言： 重點介紹在數據分析領域廣泛應用的編程語言和工具，如Python（及其強大的數據科學庫如NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn）、R語言。您將瞭解如何運用這些工具來實現理論中的各種分析方法。 數據可視化： 強大的可視化能力是將復雜數據轉化為易於理解的洞察的關鍵。本書將指導您如何使用各種圖錶（柱狀圖、摺綫圖、散點圖、熱力圖、箱綫圖等）和工具，有效地傳達分析結果，支持決策。 端到端分析流程： 從問題定義、數據獲取、數據探索、建模、評估到結果解釋和部署，我們將為您梳理一個完整的大數據分析工作流程，幫助您形成係統性的思維方式。 第三部分：大數據分析的應用——賦能各行各業 商業智能與市場營銷： 如何利用大數據分析進行客戶畫像、精準營銷、用戶行為分析、市場趨勢預測，以提升客戶滿意度和銷售額。 金融服務： 信用風險評估、欺詐檢測、量化交易、個性化金融産品推薦等。 醫療健康： 疾病預測與診斷、藥物研發、個性化治療方案製定、公共衛生監測等。 互聯網與科技： 搜索引擎優化、推薦係統、廣告精準投放、用戶體驗改進、社交網絡分析等。 製造業與供應鏈： 生産效率優化、質量控製、預測性維護、供應鏈風險管理等。 智慧城市與公共服務： 交通流量優化、能源管理、犯罪預測、環境監測等。 本書的亮點與特色： 理論與實踐並重： 本書不僅深入淺齣地講解大數據分析的理論基礎，更注重通過實際案例和工具演示，幫助讀者將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 體係化構建： 從基礎概念到前沿應用，本書構建瞭一個邏輯嚴謹、層次分明的知識體係，適閤不同層次的讀者。 前沿性與實用性結閤： 涵蓋瞭當前大數據分析領域最熱門的技術和應用方嚮，確保內容的實用性和前瞻性。 清晰易懂的語言： 采用通俗易懂的語言，輔以豐富的圖錶和示例，降低學習門檻，讓復雜的技術概念變得生動有趣。 掌握大數據分析，就是掌握未來的關鍵。本書將是您在這條道路上不可或缺的良師益友，助您洞察數據中的奧秘，發掘無限的商業價值與科學機遇。翻開本書，開啓您的智能決策之旅！

评分☆☆☆☆☆

我是一名獨立數據科學傢，自由職業者。我的工作性質決定瞭我必須時刻保持對新技術的敏感度，並不斷學習和更新自己的知識庫。在大數據分析領域，技術的迭代速度非常快，算法和工具層齣不窮。因此，擁有一本能夠快速概覽全局、梳理脈絡的經典著作是必不可少的。《大數據分析：方法與應用》這本書，正是這樣一本著作。它不僅涵蓋瞭大數據分析的各個方麵，從基礎理論到高級應用，而且結構清晰，邏輯嚴謹。我尤其欣賞書中對各種算法的詳細闡述，以及它們在不同場景下的適用性。我計劃將這本書作為我學習新算法和新技術的重要參考，特彆是書中關於深度學習和圖分析的內容，這正是我目前正在探索的領域。附帶的光盤，也為我提供瞭豐富的實踐資源，我可以利用其中的代碼和數據集來驗證和優化我自己的模型。這本書將極大地幫助我提升工作效率和解決問題的能力，讓我能夠更好地為我的客戶提供服務。

评分☆☆☆☆☆

在互聯網行業，數據就是生産力。我所在的公司，業務涉及電商、社交、內容等多個領域，每天都會産生海量的數據。如何有效地利用這些數據，為産品優化、用戶增長、商業變現提供支持，是我們團隊麵臨的巨大挑戰。《大數據分析：方法與應用》這本書，為我們提供瞭一個係統性的解決方案。它不僅介紹瞭各種大數據分析的方法和模型，更重要的是，它通過大量的實際應用案例，展示瞭這些方法是如何在真實的商業場景中發揮作用的。我尤其關注書中關於用戶畫像構建、流失預警、推薦係統優化等章節，這些內容與我們當前的工作高度相關。我計劃組織團隊成員一起學習這本書，共同探討其中的方法和技術，並嘗試將其應用於我們的實際項目中。附帶的光盤，也為我們提供瞭寶貴的實踐資源，我們可以利用其中的代碼和數據集進行深入的研究和開發，相信這本書將極大地提升我們團隊在大數據分析方麵的能力。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在金融領域從事風險管理工作多年的專業人士，我深切感受到數據在風險識彆、評估和控製中的關鍵作用。過去，我們更多地依賴於經驗和傳統的統計模型，但隨著金融市場的復雜化和數據量的爆炸式增長，這些方法已逐漸顯得力不從心。《大數據分析：方法與應用》這本書，為我們提供瞭全新的視角和強大的工具。它不僅係統地介紹瞭大數據分析的各種方法，如機器學習、深度學習、異常檢測等，更重要的是，它通過大量的金融風險管理案例，生動地展現瞭這些方法是如何在欺詐檢測、信用評分、市場風險預測等領域發揮巨大作用的。我尤其希望能夠深入研究書中關於時間序列分析、圖分析以及模型可解釋性的章節，這些對於我們建立更精確、更可靠的風險模型至關重要。附帶的光盤，也為我們提供瞭實踐操作的機會，我計劃利用其中的工具和數據，嘗試對我們現有的風險模型進行優化和升級。

评分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習任何一門技術，都離不開動手實踐。理論知識固然重要，但隻有通過實際操作，纔能真正掌握精髓。《大數據分析：方法與應用》這本書，恰恰滿足瞭我對實踐學習的需求。它在講解各種大數據分析方法的同時，提供瞭大量的代碼示例和應用案例，並且附帶瞭光盤，這對於我們這些希望邊學邊練的學習者來說，是莫大的幫助。我是一名正在學習數據科學的愛好者，希望能通過這本書，係統地掌握大數據分析的核心技能，並且能夠獨立完成一些數據分析項目。我尤其喜歡書中關於數據清洗、特徵工程以及模型評估的章節，這些都是實際分析過程中至關重要的環節。我迫不及待地想要開始閱讀這本書，並且跟隨光盤中的指導，進行一步步的實踐操作。我相信，通過這本書的學習，我能夠快速提升自己的大數據分析能力，為我未來的職業發展打下堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

我是一名對人工智能和數據科學充滿熱情的研究生，目前正在攻讀機器學習方嚮的博士學位。在我的研究過程中，我發現自己經常需要查閱大量的文獻，學習各種前沿的算法和技術。然而，很多文獻都過於專業化，缺乏係統性的梳理和總結。《大數據分析：方法與應用》這本書，恰好填補瞭這一空白。它以“應用統計學係列教材”的定位，將統計學原理與大數據分析方法緊密結閤，形成瞭一個完整的知識體係。我尤其關注書中關於高級迴歸模型、非參數統計方法以及貝葉斯統計在機器學習中的應用等章節，這些都是我博士研究的重要基礎。附帶的光盤，也為我提供瞭豐富的實驗資源，我可以利用其中的代碼和數據集來驗證我的研究假設，並探索新的算法。我相信，這本書將成為我學術研究的重要助手，幫助我更深入地理解大數據分析的理論和應用。

评分☆☆☆☆☆

作為一個在市場營銷領域摸爬滾打多年的老兵，我深切體會到數據在現代營銷策略製定中的重要性。過去，我們更多地依賴經驗和直覺，但隨著大數據時代的到來，一切都發生瞭翻天覆地的變化。如何精準地識彆目標客戶，如何優化營銷活動，如何提升用戶轉化率，這些問題都離不開大數據的支持。《大數據分析：方法與應用》這本書，正是我一直在尋找的“作戰指南”。它不僅詳細講解瞭各種數據分析方法，如用戶畫像、細分營銷、A/B測試等，還提供瞭大量實際應用的案例，讓我能夠清晰地看到這些方法是如何在真實場景中解決營銷難題的。我尤其感興趣的是書中關於用戶行為分析和精準推薦的部分，這對於我們公司目前的個性化營銷項目至關重要。我希望能通過學習這本書，掌握更多先進的數據分析工具和技術，從而更好地理解我的客戶，製定齣更具成效的營銷策略。附帶的光盤，也為我提供瞭寶貴的實踐機會，我迫不及待地想要將書中的理論知識轉化為實際操作，看看大數據分析能為我的營銷工作帶來多大的突破。

评分☆☆☆☆☆

作為一名初入職場的數據分析師，我對未來的職業發展充滿期待，但也深知自己還有很多不足之處。我渴望能夠快速掌握大數據分析的核心技能，並且能夠將所學知識應用到實際工作中。在學校期間，我學習瞭一些基礎的統計學和機器學習知識，但總感覺缺乏係統性的梳理和實踐。這本書的齣版，無疑為我提供瞭絕佳的學習機會。《大數據分析：方法與應用》這本書，以其“應用統計學係列教材”的定位，強調理論與實踐的結閤，這正是我的需求。我希望通過學習這本書，能夠係統地理解大數據分析的整個流程，掌握各種常用的分析方法和工具，並且能夠通過光盤中的案例，將理論知識轉化為實際操作能力。我特彆期待書中關於數據可視化和報告撰寫的章節，因為這對於我嚮團隊和領導清晰地傳達分析結果至關重要。我相信，這本書將成為我職業生涯中重要的“啓濛書”，幫助我打下堅實的基礎，為我未來的發展鋪平道路。

评分☆☆☆☆☆

一直以來，我對統計學在現代科技發展中的作用都深感著迷。從最初的概率論到如今的大數據分析，統計學的身影無處不在。而《大數據分析：方法與應用》這本書，恰恰抓住瞭這一核心，將統計學原理與時下最熱門的大數據分析技術完美結閤。我是一名大學統計學專業的教師，在教學過程中，經常會遇到學生反映書本內容過於理論化，難以理解其在實際工作中的應用。因此，我一直緻力於尋找一本既有深度又不失廣度的教材，能夠幫助學生建立起紮實的理論基礎，同時也能讓他們看到統計學在現實世界中的強大生命力。這本書的齣現，讓我眼前一亮。它不僅係統地介紹瞭大數據分析的各種方法，更重要的是，它通過豐富的應用案例，生動地展現瞭統計學是如何在商業決策、科學研究、社會治理等領域發揮關鍵作用的。我尤其關注書中關於統計建模、假設檢驗、迴歸分析等章節，希望能夠從中找到最新的研究成果和教學素材，將這些先進的知識傳授給我的學生。附帶的光盤更是極大地增加瞭這本書的實用性，我計劃在課堂上演示一些案例，讓學生們能夠通過光盤中的代碼和數據進行實踐操作，從而加深對統計學原理的理解。

评分☆☆☆☆☆

作為一名長期關注科技發展趨勢的科技評論員，我始終在尋找能夠深刻解讀新技術、新趨勢的書籍。大數據分析無疑是當下最重要的技術趨勢之一，它正在深刻地改變著各行各業。《大數據分析：方法與應用》這本書，以其全麵而深入的視角，為我們提供瞭一個理解大數據分析的絕佳窗口。它不僅梳理瞭大數據分析的核心方法和技術，更重要的是，它通過豐富的應用案例，嚮我們展示瞭大數據分析是如何在商業、醫療、教育、科研等領域發揮巨大價值的。我尤其對書中關於人工智能在各行業的應用和倫理方麵的討論感興趣，這對於我們如何負責任地發展和應用大數據技術具有重要的指導意義。附帶的光盤，也為我們提供瞭一個直觀感受大數據分析力量的途徑，我們可以通過光盤中的內容，親身體驗大數據分析的魅力。這本書將有助於我撰寫更多有深度、有洞察力的科技評論，為讀者提供更全麵的信息。

评分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，無疑給廣大的數據科學從業者和學習者帶來瞭福音。作為一名在互聯網公司從事數據分析工作多年的技術人員，我一直在尋找一本能夠係統性地梳理大數據分析方法，並且能夠結閤實際應用案例的經典著作。當我看到《大數據分析：方法與應用》這本書時，我便被它簡潔明瞭的書名和“應用統計學係列教材”的定位所吸引。翻閱目錄，發現它涵蓋瞭從大數據基礎概念、數據預處理、主流分析模型（如機器學習、深度學習、圖分析等），到具體的業務場景應用（如精準營銷、風險控製、用戶行為分析等）的方方麵麵。尤其令我驚喜的是，書中還附帶瞭光盤，這對於我們這些需要動手實踐的開發者來說，無疑是如虎添翼。我曾遇到過一個項目，需要對海量的用戶評論進行情感分析，以瞭解用戶對産品的滿意度，但苦於沒有閤適的工具和模型。這本書的齣版，仿佛為我指明瞭方嚮，我迫不及待地想要深入研究其中的機器學習和自然語言處理章節，學習那些能夠幫助我解決實際問題的先進算法和技術。而且，它以“應用統計學”為係列教材的定位，也意味著它不會僅僅停留在理論層麵，而是更加注重統計學原理在實際大數據分析中的落地，這對於我這樣既需要理論基礎又需要實踐技能的分析師來說，是至關重要的。我期待這本書能帶我進入一個更廣闊的大數據分析世界。

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这个时代背景，大数据的知识是必备的

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