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内容简介:
本书是为广大数据分析师量身定制的入门读物,它旨在帮助读者站在大数据时代的制高点。数据分析处于统计学、计算机信息科学、运筹学、数据库等多个领域的交叉地带,大数据时代的到来大大丰富了数据分析的内涵,数据分析师的职责与以往相比发生了巨大的改变。本书全面介绍了经典数据分析、模式识别、机器学习、深度学习、数据挖掘、商务智能等多个领域的数据分析算法,将大数据时代的数据分析热点技术一网打尽。本书为每个数据分析算法都搭配了一个经典案例,并按照由易到难的原则构建知识框架,充分照顾了不同水平读者的阅读习惯。通过阅读本书,读者将对大数据时代下的数据分析有一个全面的认识。无论是入门级的数据分析员还是有一定基础的数据分析师,都能通过本书完善、加深对数据分析的认识。
书籍目录:
第1章??经典的探索性数据分析案例?11.1??探索性数据分析综述?21.1.1??什么是探索性数据分析?21.1.2??如何收集数据?41.1.3??数据预处理技术?51.2??数据巧收集――红牛的大数据营销案例?81.2.1??状况百出的红牛企业?81.2.2??红牛企业巧妙收集消费者数据?91.2.3??数据收集小结?121.3??数据可视化――数据新闻促使英军撤军?131.3.1??维基解密带来的海量数据?131.3.2??百花齐放的数据新闻?151.3.3??数据可视化小结?181.4??异常值分析――Facebook消灭钓鱼链接?191.4.1??Facebook和广告商之间的拉锯战?201.4.2??异常值分析指导排名算法工作?221.4.3??异常值分析小结?261.5??对比分析――TrueCar指导购物者寻找最合算的车价?271.5.1??火中取栗的TrueCar网站?281.5.2??数据对比赢得消费者信赖?291.5.3??对比分析小结?32第2章??经典的相关分析与回归分析案例?352.1??相关回归综述?362.1.1??相关回归简介?362.1.2??相关性分析的发展介绍?382.1.3??回归分析的发展介绍?392.2??皮尔逊相关值――纽约市政府利用相关分析监控违法建筑?402.2.1??简约而不简单的消防检测系统?402.2.2??使用相关分析洞察60个变量的关系?422.2.3??相关分析小结?452.3??时间序列分析――人寿保险的可提费用预测?472.3.1??人寿保险公司和可提费用?472.3.2??使用4种时间序列回归预测模型解决问题?492.3.3??时间序列分析小结?522.4??线性回归分析――梅西百货公司的12项大数据策略?542.4.1??从“一亿豪赌”说起的零售商困境?542.4.2??SAS公司帮助梅西百货构建模型?562.4.3??线性回归分析小结?592.5??Logistic回归分析――大面积流感爆发的预测分析?622.5.1??究竟谁才是流感预测算法之王?622.5.2??向Logistic算法中引入更多变量?642.5.3??Logistic回归分析小结?67第3章??经典的降维数据分析案例?693.1??降维分析算法综述?703.1.1??为什么要使用降维算法?703.1.2??线性降维算法?723.1.3??非线性降维算法?733.2??粗糙集算法――协助希腊工业发展银行制定信贷政策?743.2.1??银行信贷政策的制定原则?753.2.2??粗糙集算法的原理和应用?763.2.3??粗糙集算法小结?803.3??因子分析――基于李克特量表的应聘评价法?823.3.1??源于智力测试的因子分析?823.3.2??使用因子分析解构问卷?843.3.3??因子分析小结?873.4??尺度分析――直观评估消费者倾向的分析方法?893.4.1??市场调查问题催生的尺度分析?893.4.2??6种经典的尺度分析解读方法?913.4.3??尺度分析小结?953.5??PCA降维算法――智能人脸识别的应用与拓展?973.5.1??刷脸的时代来了?973.5.2??使用PCA算法完成降维工作?993.5.3??PCA算法小结?102第4章??经典的模式识别案例?1054.1??模式识别综述?1064.1.1??模式识别简介?1064.1.2??模式识别的发展脉络?1074.1.3??模式识别应用简介?1104.2??图像分析――谷歌的超前自动驾驶技术?1114.2.1??以安全的名义呼吁自动驾驶技术?1114.2.2??快速成熟的无人驾驶技术?1134.2.3??图像分析小结?1164.3??遗传算法――经典的人力资源优化问题?1184.3.1??使用有限资源实现利益化?1184.3.2??遗传算法的计算过程?1204.3.3??遗传算法小结?1234.4??决策树分析――“沸腾时刻”准确判断用户健康水平?1244.4.1??打造我国的健身平台?1244.4.2??信息增益和决策树?1264.4.3??决策树小结?1294.5??K均值聚类分析――HSE24通过为客户分类降低退货率?1314.5.1??在电子商务市场快速扩张的HSE24?1314.5.2??使用K均值聚类为客户分类?1334.5.3??K均值聚类小结?136第5章??经典的机器学习案例?1395.1??机器学习综述?1405.1.1??机器学习简介?1405.1.2??机器学习的主流发展和应用?1425.2??语义搜索――沃尔玛搜索引擎提升15%销售额?1435.2.1??注重用户体验的沃尔玛公司?1445.2.2??语义搜索引擎的底层技术和原理?1455.2.3??语义搜索技术小结?1485.3??顺序分析――搜狗输入法的智能纠错系统?1505.3.1??搜狗输入法的王牌词库和智能算法?1515.3.2??频繁树模式和顺序分析算法?1535.3.3??顺序分析小结?1565.4??文本分析――经典的垃圾邮件过滤系统?1585.4.1??大数据时代需要文本分析工作?1585.4.2??垃圾邮件过滤中的分词技术和词集模型?1605.4.3??文本分析小结?1635.5??协同过滤――构建个性化推荐系统的经典算法?1645.5.1??协同过滤算法为什么这么流行?1655.5.2??基于用户和基于产品的协同过滤?1665.5.3??协同过滤算法小结?169第6章??经典的深度学习案例?1716.1??深度学习综述?1726.1.1??深度学习简介?1726.1.2??深度学习在图像处理方面的应用?1746.1.3??深度学习在自然语言处理方面的应用?1766.2??支持向量机――乔布斯利用大数据对抗癌症?1786.2.1??乔布斯和胰腺癌的抗争?1786.2.2??医学统计学和支持向量机?1806.2.3??支持向量机小结?1846.3??感知器神经网络――的房产价格预测算法?1856.3.1??如何预测房价?1866.3.2??多层感知器和误差曲面?1886.3.3??感知器神经网络小结?1916.4??自组织神经网络――如何又快又好地解决旅行商问题?1936.4.1??路径问题的典型模式和解决方法?1936.4.2??自组织神经网络的拓扑结构和权值调整?1946.4.3??自组织神经网络小结?1986.5??RBM算法――为新闻报道智能分类?1996.5.1??新闻报道智能分类的难与易?1996.5.2??RBM算法的学习目标和学习方法?2016.5.3??RBM算法小结?204第7章??经典的数据挖掘案例?2077.1??数据挖掘综述?2087.1.1??什么是数据挖掘?2087.1.2??数据挖掘的主要应用领域?2097.1.3??数据挖掘模型的评价指标?2117.2??判别分析――美国运通构建客户流失预测模型?2137.2.1??美国运通公司的旧日辉煌?2137.2.2??判别分析的假设条件和判别函数?2147.2.3??判别分析小结?2187.3??购物篮分析――找出零售业的商品组合?2207.3.1??名动天下的“啤酒和尿布”案例?2207.3.2??购物篮分析的频繁模式?2227.3.3??购物篮分析小结?2257.4??马尔可夫链――准确预测客运市场占有率?2277.4.1??复杂的客运市场系统?2277.4.2??概率转移矩阵的求解方法?2297.4.3??马尔可夫链小结?2327.5??AdaBoost元算法――有效侦测欺诈交易的复合算法?2337.5.1??弱分类器和强分类器之争?2337.5.2??AdaBoost元算法的分类器构建方法?2357.5.3??AdaBoost元算法小结?238第8章??经典的商业智能分析案例?2418.1??商业智能分析综述?2428.1.1??什么是商业智能?2428.1.2??商业智能的主流发展与应用?2448.2??KXEN分析软件――构建欧洲博彩业下注预测平台?2468.2.1??现代博彩业背后的黑手?2478.2.2??集体智慧和庄家赔率的联系?2488.2.3??KXEN软件小结?2528.3??数据废气再利用――物流公司数据成功用于评估客户信用?2538.3.1??数据废气和黑暗数据的异同?2548.3.2??论如何充分利用物流公司数据?2558.3.3??数据废气再利用小结?2588.4??必应预测――使用往期信息预测自然灾害?2598.4.1??预测自然灾害的必要性?2608.4.2??微软大数据预测的优与劣?2618.4.3??必应预测小结?2638.5??点球成金――助力NBA大数据分析的多种神秘软件?2658.5.1??NBA的有效球员数据?2658.5.2??有关点球成金的靠谱方法?2688.5.3??点球成金小结?270
作者介绍:
任昱衡,博士,副研究员,高级电子商务师,高级硬件工程师,中国电子商务协会电子商务研究院副院长,中国电子商务协会信用体系建设管理中心主任助理,中国电子商务师资质(职称)认证管理中心主任助理。参与国家多项电子商务法律、法规、标准制定工作,目前主要负责国家电子商务师职业水平(职称)认证体系的构建和国家电子商务行业企业信用监督工作。
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书籍介绍
本书是为广大数据分析师量身定制的入门读物,它旨在帮助读者站在大数据时代的制高点。数据分析处于统计学、计算机信息科学、运筹学、数据库等多个领域的交叉地带,大数据时代的到来大大丰富了数据分析的内涵,数据分析师的职责与以往相比发生了巨大的改变。本书全面介绍了经典数据分析、模式识别、机器学习、深度学习、数据挖掘、商务智能等多个领域的数据分析算法,将大数据时代的数据分析热点技术一网打尽。本书为每个数据分析算法都搭配了一个经典案例,并按照由易到难的原则构建知识框架,充分照顾了不同水平读者的阅读习惯。通过阅读本书,读者将对大数据时代下的数据分析有一个全面的认识。无论是入门级的数据分析员还是有一定基础的数据分析师,都能通过本书完善、加深对数据分析的认识。
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请问,能在线转换格式吗?
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不错,图文清晰,无错版,可以入手。
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好是好,要是能免费下就好了
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书籍真实打分
故事情节:6分
人物塑造:6分
主题深度:5分
文字风格:4分
语言运用:4分
文笔流畅:4分
思想传递:8分
知识深度:4分
知识广度:9分
实用性:7分
章节划分:8分
结构布局:6分
新颖与独特:4分
情感共鸣:3分
引人入胜:5分
现实相关:6分
沉浸感:6分
事实准确性:6分
文化贡献:4分