大數據分析師權威教程 大數據分析與預測建模 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Wrox國際IT認證項目組 著，姚軍 譯

圖書標籤:

• 大數據
• 數據分析
• 數據挖掘
• 機器學習
• 預測建模
• Python
• R語言
• 統計學
• 商業分析
• 數據可視化

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115463661

版次：1

商品编码：12255376

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

页数：491

正文语种：中文

編輯推薦

大數據是當今科技行業中受歡迎的流行語之一。全世界的企業都已經意識到瞭可用的大量數據的價值，並努力管理和分析數據、發揮其作用，以建立戰略和發展競爭優勢。與此同時，這項技術的齣現，導緻瞭各種新的和增強的工作角色的演變。
《大數據分析師權v教程》係列的目標是培養新一代的國際化全能大數據分析師，使他們精通數據挖掘、數據操縱和數據分析方麵的基本及高-級分析技術，熟悉大數據平颱以及業務和行業需求，能夠高效地參與大數據分析項目。
本係列旨在使參與者熟悉整個數據分析生命期，通過眾多案例分析，使參與者熟悉大數據在不同相關行業中的角色和用途，提供基本及高-級大數據分析以及可視化技術的完整技術訣竅，幫助他們分析數據、創建統計模型和提供業務洞察力。
本係列共兩捲，第1捲“大數據分析與預測建模”包含4個模塊，涉及大數據入門，分析和R編程入門，使用R語言進行數據分析，用R語言進行高-級分析；第2捲“機器學習、大數據分析和可視化”包含3個模塊，涉及機器學習的概念，社交媒體、移動分析和可視化，大數據分析的行業應用。

內容簡介

“大數據”已連年入選IT領域的熱點話題，人們每天都會通過互聯網、移動設備等生産大量數據。如何從海量數據中洞悉齣隱藏其後的見解是當今社會各領域人士極為關注的話題。本係列圖書以“大數據分析師”應掌握的IT技術為主綫，共分兩捲，以7個模塊（第1捲包括4個模塊，第2捲包括3個模塊）分彆介紹大數據入門，分析和R編程入門，使用R進行數據分析，用R進行高級分析，機器學習的概念，社交媒體、移動分析和可視化，大數據分析的行業應用等核心內容，全麵且詳盡地涵蓋瞭大數據分析的各個領域。
本書為第1捲，首先提供大數據的概覽，介紹大數據概念及其在商業中的應用、處理大數據的技術、Hadoop生態係統和MapReduce的相關內容，然後介紹如何理解分析、分析方法與工具，重點講解流行分析工具R，介紹如何將數據集導入R和從R導齣數據、在R中如何操縱和處理數據，最後詳細介紹R中的函數和包、R的描述性統計、R中的圖形分析、R中的假設檢驗、R中的綫性迴歸、非綫性迴歸、聚類分析、決策樹、R和Hadoop的集成及Hive，通過這些實戰內容，使讀者掌握R語言在數據分析中的全麵應用。通過本書，讀者能對大數據概念、重要性及其應用有全麵的瞭解，熟悉各種大數據分析工具。
本書適用於想成為大數據分析師的人員以及所有對大數據分析感興趣的技術人員和決策者閱讀。

目錄

模塊1　大數據入門
第1講 大數據簡介 3
1．1　什麼是大數據 4
1．1．1 大數據的優勢 5
1．1．2 挖掘各種大數據源 6
1．2　數據管理的曆史——大數據的演化 7
1．3 大數據的結構化 9
1．4 大數據要素 13
1．4．1 數據量 13
1．4．2 速度 14
1．4．3 多樣性 14
1．5 大數據在商務環境中的應用 14
1．6 大數據行業中的職業機會 16
1．6．1 職業機會 17
1．6．2 所需技能 17
1．6．3 大數據的未來 19
練習 20
備忘單 22
第2講 大數據在商業上的應用 23
2．1 社交網絡數據的重要性 24
2．2 金融欺詐和大數據 30
2．3 保險業的欺詐檢測 32
2．4 在零售業中應用大數據 36
練習 40
備忘單 42
第3講 處理大數據的技術 43
3．1 大數據的分布式和並行計算 44
3．1．1 並行計算技術 46
3．1．2 虛擬化及其對大數據的重要性 47
3．2 Hadoop簡介 47
3．3 雲計算和大數據 50
3．3．1 大數據計算的特性 50
3．3．2 雲部署模型 51
3．3．3 雲交付模型 52
3．3．4 大數據雲 52
3．3．5 大數據雲市場中的供應商 53
3．3．6 使用雲服務所存在的問題 54
3．4 大數據內存計算技術 54
練習 56
備忘單 58
第4講 瞭解Hadoop生態係統 59
4．1 Hadoop生態係統 60
4．2 用HDFS存儲數據 61
4．2．1 HDFS架構 62
4．2．2 HDFS的一些特殊功能 65
4．3 利用Hadoop MapReduce處理數據 65
4．3．1 MapReduce是如何工作的 66
4．3．2 MapReduce的優點和缺點 66
4．3．3 利用Hadoop YARN管理資源和應用 67
4．4 利用HBase存儲數據 68
4．5 使用Hive查詢大型數據庫 69
4．6 與Hadoop生態係統的交互 70
4．6．1 Pig和Pig Latin 70
4．6．2 Sqoop 71
4．6．3 Zookeeper 72
4．6．4 Flume 72
4．6．5 Oozie 73
練習 74
備忘單 76
第5講 MapReduce基礎 77
5．1 MapReduce的起源 78
5．2 MapReduce是如何工作的 79
5．3 MapReduce作業的優化技術 85
5．3．1 硬件/網絡拓撲 85
5．3．2 同步 86
5．3．3 文件係統 86
5．4 MapReduce的應用 86
5．5 HBase在大數據處理中的角色 87
5．6 利用Hive挖掘大數據 89
練習 91
備忘單 94
模塊2　分析和R編程入門
第1講 理解分析 97
1．1 分析與報告的對比 98
1．1．1 報告 99
1．1．2 分析 100
1．2 基本和高級分析 102
1．3 進行分析——需要考慮的事項 105
1．3．1 正確限定問題的範圍 105
1．3．2 統計顯著性還是業務重要性 105
1．3．3 樣本與總體 107
1．3．4 推理與計算統計數字的對比 109
1．4 構建分析團隊 110
1．4．1 成為分析師的必備技能 110
1．4．2 IT與分析的融閤 111
練習 113
備忘單 115
第2講 分析方法與工具 116
2．1 分析方法的演變 117
2．1．1 集成方法 117
2．1．2 商品化模型 118
2．1．3 文本分析 120
2．1．4 文本分析的挑戰 121
2．2 分析工具的演變 122
2．3 分析工具分類 123
2．3．1 圖形用戶界麵的興起 123
2．3．2 點解決方案的大爆發 123
2．3．3 數據可視化工具 125
2．4 一些流行的分析工具 127
2．4．1 用於統計計算的R項目 127
2．4．2 IBM SPSS 128
2．4．3 SAS 130
2．5 分析工具之間的對比 131
練習 133
備忘單 135
第3講 探索R 136
3．1 安裝R 137
3．2 使用腳本工作 138
3．2．1 RGui 138
3．2．2 RStudio 140
3．2．3 “Hello world！” 141
3．2．4 簡單數學運算 141
3．2．5 R中的數學運算 142
3．2．6 使用嚮量 143
3．2．7 保存和計算數值 144
3．2．8 迴應用戶 146
3．3 瀏覽工作區 149
3．3．1 操縱工作區內容 149
3．3．2 保存工作 150
3．3．3 檢索工作 150
練習 151
備忘單 153
第4講 將數據集讀入R，從R導齣數據 154
4．1 使用c()命令創建數據 155
4．1．1 輸入數值項作為數據 155
4．1．2 輸入文本項作為數據 156
4．2 在R中使用scan()命令獲取數據 157
4．2．1 輸入文本作為數據 158
4．2．2 使用剪貼闆製作數據 158
4．2．3 從磁盤讀取數據文件 160
4．3 讀取更大的數據文件 162
4．3．1 read．csv()命令 163
4．3．2 在R中讀取數據的其他命令 164
4．3．3 數據文件中的缺失值 167
4．4 從R導齣數據 169
4．5 在R中保存你的工作 169
4．5．1 將數據文件保存到磁盤 170
4．5．2 保存命名對象 170
4．5．3 保存所有操作 170
4．5．4 以文本文件形式保存數據到磁盤 171
4．5．5 將嚮量對象寫入磁盤 171
4．5．6 將矩陣和數據幀對象寫入磁盤 172
4．5．7 將列錶對象寫入磁盤 172
練習 174
備忘單 176
第5講 在R中操縱和處理數據 177
5．1 確定最閤適的數據結構 178
5．2 創建數據的子集 179
5．2．1 指定子集 179
5．2．2 構造數據幀的子集 180
5．2．3 從數據中取得樣本 180
5．2．4 數據子集的應用 182
5．3 在數據中添加計算得到的字段 184
5．3．1 在數據幀列上執行算術運算 184
5．3．2 創建數據子組或者bin 184
5．4 在R中組閤和閤並數據集 186
5．4．1 創建樣本數據以說明閤並的方法 187
5．4．2 使用merge()函數 188
5．4．3 閤並類型 189
5．4．4 使用查找錶 190
5．5 分類和排序數據 190
5．5．1 嚮量的排序 191
5．5．2 數據幀的排序 191
5．5．3 用apply()函數遍曆數據 193
5．6 公式接口簡介 196
5．7 數據整形 196
5．7．1 理解長格式和寬格式數據 197
5．7．2 從reshape2程序包入手 198
5．7．3 將數據 “熔化”為長格式 199
練習 202
備忘單 204
模塊3 使用R進行數據分析
第1講 使用R中的函數和包 207
1．1 從腳本到函數 209
1．1．1 創建腳本 209
1．1．2 將腳本轉變為函數 210
1．1．3 使用函數 211
1．1．4 減少行數 212
1．2 巧妙地使用參數 214
1．2．1 增加更多參數 214
1．2．2 使用點參數 216
1．2．3 使用函數作為參數 218
1．3 函數作用域 219
1．3．1 外部函數 219
1．3．2 使用內部函數 221
1．4 指派方法 222
1．4．1 尋找函數背後的方法 223
1．4．2 以UseMethod()函數使用方法 223
1．5 程序包 225
1．5．1 為Windows安裝程序包 225
1．5．2 為Linux安裝程序包 225
1．6 程序包的使用 227
1．6．1 加載程序包 227
1．6．2 卸載程序包 227
練習 228
備忘單 230
第2講 R中的描述性統計 231
2．1 匯總命令 232
2．2 名稱命令 234
2．3 匯總樣本 235
2．4 纍積統計信息 239
2．4．1 簡單纍計命令 239
2．4．2 復雜纍積命令 241
2．5 數據幀的匯總統計 242
2．5．1 數據幀的通用匯總命令 242
2．5．2 專用的行和列匯總命令 243
2．5．3 用於行/列匯總的apply()命令 243
2．6 矩陣對象的匯總統計 244
2．7 列錶的匯總統計 246
2．8 列聯錶 247
2．8．1 建立列聯錶 247
2．8．2 選擇錶對象的各個部分 253
2．8．3 測試錶對象 255
2．8．4 復雜（扁平）錶 256
2．8．5 測試“扁平”錶對象 260
2．8．6 錶的匯總命令 260
2．9 交叉錶 262
練習 267
備忘單 269
第3講 用函數、循環和數據幀分析數據 270
3．1 矩陣、列錶和數據幀 271
3．1．1 矩陣 271
3．1．2 列錶 272
3．1．3 數據幀——數據集 273
3．2 嚮量、矩陣和列錶的索引 273
3．2．1 嚮量的索引 273
3．2．2 矩陣的索引 274
3．2．3 列錶的索引 275
3．3 R編程 276
3．3．1 錶達式、賦值和算術運算符 276
3．3．2 成組的錶達式 277
3．3．3 條件執行——if和ifelse 278
3．3．4 重復執行——循環 278
3．4 RHadoop 280
3．4．1 安裝RHadoop 281
3．4．2 創建用戶定義函數 281
練習 283
備忘單 285
第4講 R中的圖形分析 286
4．1 為單變量繪圖 287
4．1．1 直方圖 288
4．1．2 索引圖 292
4．1．3 時間序列圖 293
4．1．4 餅圖 294
4．1．5 stripchart函數 294
4．2 繪製雙變量圖錶 295
4．2．1 根據兩個連續解釋變量繪製圖錶：散點圖 296
4．2．2 使用分類解釋變量繪圖 309
4．3 多重比較圖錶 312
4．4 繪製多變量圖錶 315
4．4．1 pairs函數 315
4．4．2 coplot函數 316
4．4．3 相互作用圖錶 316
4．5 特殊圖錶 317
4．5．1 設計圖 318
4．5．2 氣泡圖 318
4．5．3 有許多相同值的圖錶 319
4．6 將圖形保存到外部文件 320
練習 322
備忘單 324
第5講 R中的假設檢驗 325
5．1 統計假設簡介 326
5．1．1 假設檢驗 327
5．1．2 決策錯誤 327
5．2 使用學生t檢驗 327
5．2．1 使用不相等方差的雙樣本t檢驗 328
5．2．2 使用相等方差的雙樣本t檢驗 328
5．2．3 單樣本t檢驗 328
5．2．4 t檢驗中的公式語法和樣本子集構建 329
5．3 u檢驗 333
5．3．1 雙樣本u檢驗 333
5．3．2 單樣本u檢驗 334
5．3．3 u檢驗中的公式語法和樣本子集構建 335
5．4 配對t檢驗和u檢驗 338
5．4．1 相關和協方差 340
5．4．2 協方差 342
5．4．3 相關檢驗中的顯著性檢驗 343
5．4．4 公式語法 343
5．5 關聯分析檢驗 346
5．6 擬閤優度檢驗 348
練習 352
備忘單 354
模塊4 使用R進行高級分析
第1講 R中的綫性迴歸 357
1．1 綫性迴歸分析基礎知識 358
1．1．1 簡單綫性迴歸 358
1．1．2 多重綫性迴歸 359
1．1．3 最小二乘估計 360
1．1．4 檢查模型適當性 361
1．1．5 迴歸輸齣的解讀 363
1．1．6 迴歸假設 364
1．1．7 多重共綫性 365
1．1．8 檢測多重共綫性 365
1．2 使用綫性迴歸進行工作 367
1．2．1 確定x和y變量 367
1．2．2 檢查條件 368
1．2．3 迴歸綫的計算 368
1．2．4 求取斜率 369
1．2．5 求取y截距 369
1．2．6 迴歸綫的解讀 369
1．2．7 做齣正確的預測 371
1．3 R中的簡單綫性迴歸 371
1．3．1 R的5個著名函數 371
1．3．2 校正的平方和及乘積和 372
1．3．3 分散度 372
1．3．4 迴歸中的方差分析 373
1．3．5 AIC 373
1．3．6 參數不可靠性的估算 373
1．3．7 用擬閤模型預測 374
1．3．8 檢查模型 374
1．4 綫性模型結果對象 375
1．4．1 係數 377
1．4．2 擬閤值 377
1．4．3 殘差 378
1．4．4 公式 378
1．4．5 最佳擬閤綫 378
1．5 模型的構建 379
1．5．1 用前嚮逐步迴歸增加項 380
1．5．2 用後嚮刪除方法刪除項 382
1．5．3 模型的比較 383
1．6 麯綫迴歸 384
練習 386
備忘單 389
第2講 非綫性迴歸 390
2．1 非綫性迴歸分析簡介 391
2．2 非綫性迴歸和廣義綫性模型 391
2．3 邏輯迴歸 392
2．3．1 解讀邏輯迴歸中的β係數 394
2．3．2 計算β係數 395
2．3．3 具有交互變量的邏輯迴歸 395
2．3．4 具有指示變量的邏輯迴歸 396
2．3．5 邏輯迴歸模型適當性檢查 396
2．3．6 使用邏輯迴歸綫進行預測 397
2．4 用MLE進行綫估算 400
2．5 將非綫性模型轉化為綫性模型 401
2．6 其他非綫性迴歸模型 402
2．7 廣義加性模型 406
2．8 自啓動函數 407
2．8．1 自啓動Michaelis-Menten模型 407
2．8．2 自啓動漸近指數模型 408
2．8．3 輪廓似然 409
2．8．4 自啓動邏輯 409
2．8．5 自啓動四參數邏輯 409
2．8．6 自啓動Weibull增長函數 410
2．8．7 自啓動一階房室函數 411
2．9 用拔靴法建立一個非綫性迴歸傢族 411
2．10 邏輯迴歸的應用 413
2．10．1 貸款接納 414
2．10．2 德國信用數據 414
2．10．3 延誤的航班 415
練習 416
備忘單 418
第3講 聚類分析 419
3．1 聚類簡介 421
3．1．1 聚類的應用 421
3．1．2 聚類的復雜性 422
3．1．3 距離計量 422
3．1．4 簇內和簇間平方和 423
3．1．5 高效聚類的屬性 424
3．2 凝聚層次聚類 425
3．2．1 主要距離 426
3．2．2 密度估算方法 427
3．3 相似性聚閤聚類 428
3．3．1 相似性聚閤的原理 428
3．3．2 相似性聚閤聚類的實施 428
3．4 R amap包的用法 429
3．5 k均值聚類 431
3．6 R聚類示例：歐洲人的蛋白質攝入 431
3．7 R聚類示例：美國月度失業率 434
3．8 在R中實施層次聚類 435
3．8．1 例1：重溫歐洲人蛋白質攝入 435
3．8．2 例2：重溫美國月度失業率 436
練習 437
備忘單 439
第4講 決策樹 440
4．1 決策樹的應用 441
4．2 決策樹原理 444
4．2．1 選擇變量——創建樹的第1步 444
4．2．2 拆分標準 445
4．2．3 為節點分配數據——創建樹的第2步 447
4．2．4 修剪——創建樹的第3步 447
4．3 構建決策樹 448
4．3．1 決策樹如何確定純度？ 449
4．3．2 使用決策樹時的實際考慮因素 450
4．3．3 決策樹選項 451
4．4 CART、C5．0和CHAID樹 451
4．4．1 CART 452
4．4．2 C5．0 454
4．4．3 CHAID 455
4．4．4 決策樹對比 456
4．5 用決策樹預測 457
4．6 決策樹的優缺點 458
4．6．1 決策樹的優點 458
4．6．2 決策樹的缺點 458
4．7 在R中構建決策樹 459
練習 462
備忘單 464
第5講 R和Hadoop的集成及Hive介紹 465
5．1 Hadoop 466
5．1．1 HDFS 467
5．1．2 MapReduce 468
5．1．3 Hadoop的應用 468
5．2 集成R和Hadoop——RHadoop 469
5．2．1 安裝RHadoop 470
5．2．2 在R中使用RHadoop 472
5．3 通過文本挖掘得到有用信息 474
5．4 Hive簡介 477
5．4．1 元存儲 477
5．4．2 數據庫 477
5．4．3 數據類型 477
5．4．4 查詢語言 478
5．4．5 Hive命令 478
5．4．6 Hive交互和非交互模式 479
練習 480
備忘單 482
附錄A 在R中可以完成的10件Microsoft Excel工作 484

大數據時代下的決策利器：數據洞察與模型構建實戰指南 在這場席捲全球的大數據浪潮中，信息不再僅僅是冰冷的數字，它們是蘊藏無限潛能的寶藏，是驅動企業增長、革新社會形態的強大引擎。從紛繁復雜的商業決策到精準的科學研究，從個性化的用戶體驗到前瞻性的風險預警，數據扮演的角色日益關鍵。本書正是為應對這一時代挑戰而生，旨在為每一位渴望駕馭數據力量的探索者提供一套係統、實戰、深入的知識體係。我們不追求浮於錶麵的概念堆砌，而是聚焦於如何將海量數據轉化為有價值的洞察，並通過嚴謹的建模手段實現預測與優化，最終賦能業務決策，引領變革。 第一部分：解鎖數據價值——大數據分析的基石與方法 在大數據分析的徵程中，理解數據的本質、掌握分析的工具與方法是不可或缺的第一步。本部分將帶領讀者從宏觀視角深入理解大數據究竟意味著什麼，它為何如此重要，以及它如何顛覆傳統的分析範式。 大數據是什麼？概念、特徵與生態係統解析： 我們將剝開“大數據”的神秘麵紗，探討其體量（Volume）、速度（Velocity）、多樣性（Variety）、真實性（Veracity）和價值（Value）等核心特徵，理解這些特徵如何對傳統的數據處理和分析技術提齣挑戰。同時，深入剖析支撐大數據運作的完整生態係統，包括數據采集、存儲、處理、分析、可視化等各個環節的關鍵技術和代錶性工具，如Hadoop、Spark、NoSQL數據庫、數據倉庫、數據湖等。理解這些技術之間的協同關係，為後續的學習打下堅實基礎。 數據驅動的思維模式與分析流程： 本書強調，大數據分析並非孤立的技術實踐，而是一種深刻的思維轉變。我們將探討如何培養數據驅動的決策文化，將數據視為企業的核心資産，並將其融入日常運營的每一個環節。在此基礎上，將詳細介紹一個完整、嚴謹的大數據分析項目流程，從明確業務問題、數據探索與清洗、特徵工程、模型選擇與訓練、模型評估與調優，到最終的洞察提煉與業務落地。理解並熟練掌握這一流程，是成功開展大數據分析項目的關鍵。 數據探索與可視化：發現隱藏的模式與洞察： 數據探索是揭示數據內在規律、發現潛在模式與異常的必經之路。本部分將重點介紹數據探索性分析（EDA）的核心技術與實踐。我們將學習如何運用統計學方法，如描述性統計（均值、中位數、方差、分位數等）、分布分析、相關性分析等，來理解數據的分布特徵、變量間的關係。更重要的是，我們將深入掌握數據可視化的藝術與科學。通過各種圖錶（如直方圖、散點圖、箱綫圖、熱力圖、網絡圖等）的有效運用，我們將能夠直觀地展現數據中的趨勢、異常、分布規律和多維度關係，從而快速捕捉關鍵信息，形成初步的業務洞察。我們將介紹主流的可視化工具和庫，並分享構建清晰、信息量豐富圖錶的最佳實踐。 數據預處理與特徵工程：為模型保駕護航： 原始數據往往是不完整、不準確、格式不統一的，直接用於建模會嚴重影響模型效果。本部分將聚焦於數據預處理的關鍵技術，包括處理缺失值（填充、刪除）、異常值檢測與處理、數據規範化與標準化、數據轉換（如對數變換、分箱等）。在此基礎上，我們將深入探討數據預處理的核心環節——特徵工程。特徵工程是將原始數據轉化為能夠更好地被模型理解和利用的特徵的過程，是決定模型性能的關鍵因素之一。我們將學習如何創建新特徵（如組閤特徵、交互特徵）、選擇最優特徵（如基於相關性、信息增益、模型重要性），以及如何處理類彆型特徵（如獨熱編碼、標簽編碼、目標編碼）。通過精湛的特徵工程技術，我們能夠顯著提升模型的預測能力和魯棒性。 第二部分：構建預測的未來——機器學習與模型構建實戰 掌握瞭數據分析的基礎，我們就進入瞭構建智能模型的階段。本部分將深入淺齣地介紹機器學習的核心算法，並結閤實際案例，演示如何從零開始構建、訓練、評估和優化預測模型，讓數據說話，預測未來。 機器學習基礎：監督學習、無監督學習與強化學習概覽： 我們將從機器學習的基本概念入手，清晰地劃分監督學習（分類、迴歸）、無監督學習（聚類、降維）和強化學習三大主要範疇。理解不同學習範式的適用場景與基本原理，將幫助我們為解決特定問題選擇閤適的模型。 經典監督學習算法深度解析與應用： 迴歸模型： 綫性迴歸、多項式迴歸，以及更復雜的嶺迴歸、Lasso迴歸，用於預測連續數值型變量。我們將詳細解析它們的原理、優缺點，以及在實際問題中的應用，如房價預測、銷售額預測等。 分類模型： 邏輯迴歸： 作為一種廣泛應用的二分類模型，我們將深入理解其概率模型和決策邊界的形成。 支持嚮量機（SVM）： 學習其核技巧，如何在高維空間中找到最優分類超平麵。 決策樹與隨機森林： 理解樹模型的構建過程，以及隨機森林如何通過集成學習提升模型的魯棒性和準確性，廣泛應用於用戶流失預測、欺詐檢測等場景。 梯度提升模型（如XGBoost, LightGBM）： 重點講解這些當前最先進、性能強大的集成學習算法，理解其工作原理、參數調優策略，以及它們在各類預測任務中取得成功的關鍵。 無監督學習：發現數據內在結構與模式： 聚類算法： K-Means、DBSCAN等，用於將相似的數據點分組，例如客戶細分、市場 segmentation。 降維算法： PCA（主成分分析）、t-SNE等，用於減少數據維度，可視化高維數據，或消除冗餘特徵。 模型評估與選擇：如何判斷模型的優劣： 構建模型隻是第一步，如何客觀地評估模型的性能至關重要。本部分將詳細介紹各種評估指標，如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、ROC麯綫、AUC值（用於分類問題），以及均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、R²分數（用於迴歸問題）。我們將學習如何使用交叉驗證（Cross-validation）來獲得更可靠的模型評估結果，並理解過擬閤（Overfitting）與欠擬閤（Underfitting）的現象及應對策略。 模型調優與正則化：追求極緻性能： 即使是優秀模型，也需要精細的調優纔能發揮最大潛力。我們將深入探討網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）等超參數調優技術。同時，將重點講解正則化（Regularization）技術，如L1和L2正則化，以及它們如何在防止過擬閤的同時，提升模型的泛化能力。 深度學習入門（可選高級章節）： 對於有誌於探索更復雜模型和任務的讀者，我們將提供深度學習的基礎入門。介紹神經網絡的基本結構，感知機、多層感知機（MLP）的原理，以及捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）在圖像和序列數據處理中的應用，為讀者打開更廣闊的研究和應用領域。 第三部分：洞察商業價值——大數據分析的落地與應用 理論與技術最終需要迴歸實踐，為業務帶來切實的價值。本部分將聚焦於大數據分析在不同行業的實際應用，以及如何將分析結果轉化為可執行的業務策略，實現數據驅動的商業增長。 營銷分析與客戶洞察： 如何利用用戶行為數據、交易數據進行精準營銷、用戶畫像構建、客戶生命周期管理、個性化推薦係統設計，以及流失預警和營銷活動效果評估。 金融風控與欺詐檢測： 在金融領域，如何利用大數據技術構建信用評分模型、識彆異常交易、檢測洗錢行為、預測信用風險，保障金融安全。 電商運營與供應鏈優化： 零售行業如何通過分析銷售數據、庫存數據、物流數據，實現商品銷量預測、庫存優化、需求預測、定價策略製定，以及提升客戶購買體驗。 産品與服務優化： 如何通過用戶行為分析、A/B測試，洞察用戶對産品功能的需求，優化産品設計，提升用戶滿意度和留存率。 風險管理與趨勢預測： 如何利用大數據分析，識彆潛在的市場風險、運營風險，預測行業發展趨勢，為企業戰略規劃提供數據支持。 數據可視化在業務決策中的作用： 再次強調可視化在溝通分析結果、驅動業務決策中的關鍵作用。將介紹如何設計麵嚮不同受眾（技術人員、業務管理者）的報告與儀錶盤，將復雜的數據洞察轉化為清晰、易懂的業務建議。 案例研究與實戰演練： 本書將穿插多個來自不同行業的真實案例，詳細剖析案例背景、數據特點、分析方法、模型構建過程，以及最終的業務成果。通過這些案例，讀者可以更直觀地理解所學知識如何應用於實際問題，並從中汲取靈感。 麵嚮未來的大數據分析： 展望大數據分析的未來發展趨勢，如實時分析、邊緣計算、可解釋AI、AI倫理等，引導讀者持續學習和探索。 本書旨在成為您在大數據分析旅程中的可靠夥伴，為您提供紮實的理論基礎、實操性的技術指南以及豐富的應用經驗。我們相信，通過係統學習和刻意練習，您將能夠掌握駕馭大數據、洞察商業價值、構建預測未來的核心能力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名對統計學和機器學習理論有著濃厚興趣的學生，一直渴望找到一本能夠將理論知識與實際應用完美結閤的書籍。《大數據分析師權威教程：大數據分析與預測建模》恰恰滿足瞭我的需求。這本書的優點在於，它並沒有將統計學和機器學習割裂開來，而是巧妙地將它們融為一體，展現瞭大數據分析的強大魅力。我非常喜歡書中關於概率論和數理統計在預測建模中應用的章節，這部分內容詳細講解瞭參數估計、假設檢驗、置信區間等統計學概念，以及它們如何為機器學習模型提供堅實的理論基礎。同時，書中對各種機器學習算法的推導和解釋也十分詳盡，例如支持嚮量機、神經網絡等，讓我對算法的內在機製有瞭更深入的理解。最讓我驚喜的是，作者在講解算法的同時，還提供瞭Python和R語言的實現示例，這使得我能夠立即將所學知識付諸實踐。我目前正在用書中介紹的綫性迴歸和邏輯迴歸模型，來分析我的課程項目中的數據集，感覺對統計學和機器學習的理解又上瞭一個颱階。

评分☆☆☆☆☆

這本《大數據分析師權威教程：大數據分析與預測建模》真是讓我眼前一亮！作為一名在數據分析領域摸爬滾打多年的老兵，我一直在尋找一本能夠真正打通理論與實踐，並且能引領我邁入更深層次大數據分析和預測建模門檻的書籍。市麵上同類書籍很多，但往往要麼過於理論化，要麼過於碎片化，要麼就是停留在基礎工具的介紹上。但這本書，從我翻開的第一頁起，就給我一種“挖到寶”的感覺。它並沒有簡單地羅列各種算法和工具，而是深入淺齣地剖析瞭大數據分析的整個生命周期，從數據采集、清洗、存儲，到特徵工程、模型選擇、訓練、評估，再到最終的部署和應用，每一個環節都講解得極其透徹，並且緊密聯係實際應用場景。我尤其欣賞作者在數據可視化和解釋性分析方麵的論述，這不僅僅是展示圖錶，更是如何從紛繁復雜的數據中提煉齣有價值的洞察，並用清晰易懂的方式傳達給非技術人員。書中大量的案例研究，涵蓋瞭金融、零售、醫療等多個行業，讓我能夠看到理論知識如何在實際工作中落地生根，解決真實世界的問題。我迫不及待地想將書中的一些高級建模技術，比如深度學習在序列預測中的應用，以及各種集成學習方法，應用到我目前負責的項目中去。

评分☆☆☆☆☆

說實話，作為一個在數據倉庫和ETL領域耕耘多年的技術人員，我一直覺得大數據分析和預測建模離我有些遙遠，更多的是業務分析師和算法工程師的事情。但讀瞭《大數據分析師權威教程：大數據分析與預測建模》之後，我的認知被徹底顛覆瞭。這本書讓我深刻理解瞭，無論背景是什麼，掌握大數據分析的核心能力，都將為我的職業發展帶來無限可能。它從宏觀的行業趨勢講到微觀的技術細節，讓我對大數據分析師這個職業的角色有瞭更清晰的認識。我尤其看重的是書中關於“大數據”本身的處理和管理的章節，這部分內容詳細介紹瞭分布式存儲、並行計算等概念，以及Hadoop、Spark等主流技術棧的原理和應用。這讓我看到瞭如何從海量、異構的數據中提取齣可用的信息，而不僅僅是停留在小規模數據集的分析上。此外，書中關於數據治理、數據安全和隱私保護的討論，也是我作為一名技術人員非常關心的方麵。這本書不僅僅是一本關於算法和模型的書，更是一本關於如何構建和管理大數據分析體係的百科全書。我計劃將書中介紹的Spark MLlib相關技術，應用到我們現有的大數據平颱中，以提升數據處理和模型訓練的效率。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在企業中負責數據驅動決策的管理者，我深知數據分析和預測建模對於提升業務效率和戰略製定的重要性。我一直希望能夠找到一本能夠幫助我理解大數據分析師的工作，並能指導團隊高效開展數據分析項目的書籍。《大數據分析師權威教程：大數據分析與預測建模》絕對是我的不二之選。這本書的視角非常宏觀，它不僅僅關注技術細節，更側重於如何將大數據分析能力轉化為業務價值。我非常欣賞書中關於“大數據分析”的戰略性闡述，它讓我明白瞭如何構建一個成熟的數據分析體係，如何從頂層設計數據驅動的文化，以及如何將數據分析結果有效地傳達給決策層。書中關於“預測建模”在不同業務場景下的應用案例，也給瞭我很多啓發，例如客戶流失預測、銷售預測、風險評估等。我特彆關注書中關於如何衡量數據分析項目的ROI（投資迴報率）以及如何構建高效的數據分析團隊的章節，這對於我在公司內部推廣數據分析工作非常有幫助。我計劃將書中介紹的A/B測試和實驗設計方法，應用到我們的産品優化和市場營銷活動中，以期獲得更精準的效果評估。

评分☆☆☆☆☆

我是一名剛畢業不久，對大數據分析充滿熱情的新手，在選擇第一本進階書籍時，我花費瞭大量時間比較。最終，《大數據分析師權威教程：大數據分析與預測建模》憑藉其“權威教程”的名號以及“預測建模”這個吸引我的關鍵詞，進入瞭我的視野。收到書後，我被其嚴謹的邏輯和豐富的知識體係所摺服。它就像一位經驗豐富的大師，循循善誘地引導我一步步走近大數據分析的精髓。我最喜歡的部分是它對“預測建模”的講解，這部分內容詳細介紹瞭各種經典的預測模型，比如綫性迴歸、邏輯迴歸、時間序列模型，以及更復雜的如決策樹、隨機森林、梯度提升樹等。更重要的是，書中不僅僅是介紹模型本身，還強調瞭模型選擇的原則、特徵工程的重要性、模型評估的指標以及如何避免過擬閤等關鍵環節。這讓我明白瞭，預測建模絕不僅僅是調用一個函數，而是一個係統性的工程。我特彆贊賞書中關於模型解釋性的章節，它教會瞭我如何在預測模型給齣結果後，去理解模型是如何做齣判斷的，這對於建立信任和驅動業務決策至關重要。我正在嘗試運用書中介紹的特徵工程技術來優化我當前正在學習的一個分類模型，感覺效果比之前自己摸索要好很多。

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好好好哦，这本书真的很不错，值得推荐，绝对帮

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主要是r语言的编程，书还可以，适合教学用。