预测分析与数据挖掘 RapidMiner实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 瓦杰·考图（Vijay Kotu） 著，严云 译

图书标签:

• 预测分析
• 数据挖掘
• RapidMiner
• 机器学习
• 数据科学
• 统计建模
• 商业智能
• 数据分析
• 算法
• 建模

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115473660

版次：1

商品编码：12284607

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

开本：16开

出版时间：2018-01-01

用纸：胶版纸

页数：325

正文语种：中文

编辑推荐

-以易于理解的方式梳理数据挖掘背后的基础知识
-全面展示预测分析领域广泛的实践案例和方法
-无需编写代码，即可解决数据分析问题

内容简介

《预测分析与数据挖掘 RapidMiner实现》旨在帮助读者理解数据挖掘方法的基础知识，并实现无需编写代码就能在自己的工作中实践这些方法。书中围绕分类、回归、关联分析、聚类、异常检测、文本挖掘、时间序列预测、特征分析等数据挖掘问题，着重介绍了决策树、k近邻、人工神经网络、线性回归、k均值聚类等当今广泛使用的二十多种算法，针对每一种算法都先以通俗的语言解释其原理，再使用开源数据分析工具 RapidMiner加以实现。
《预测分析与数据挖掘 RapidMiner实现》适合在日常工作中大量接触数据的分析师、金融专家、市场营销人员、商务专业人士等阅读。

作者简介

Vijay Kotu，Yahoo分析总监，负责线上业务的大数据与分析系统的实现，在预测分析领域有十余年工作经验。ACM会员，美国质量协会认证的六西格玛黑带。

Bala Deshpande，业界知名数据分析应用开发与咨询公司SimaFore创始人，20余年分析经验，精通各类分析技巧，经常在其博客www.simafore.com/blog上分享数据挖掘与预测分析方面的心得。

严云 研究兴趣为计算生物学，以0和1的语言解读ATGC的世界。

目录

第 1章　引言　　1
1．1　什么是数据挖掘　　2
1．1．1　有意义模式的提取　　2
1．1．2　代表性模型的构建　　2
1．1．3　统计、机器学习和计算的搭配　　3
1．1．4　算法　　4
1．2　对数据挖掘的误解　　4
1．3　数据挖掘的初衷　　5
1．3．1　海量数据　　5
1．3．2　多维　　6
1．3．3　复杂问题　　6
1．4　数据挖掘的种类　　7
1．5　数据挖掘的算法　　8
1．6　后续章节导览　　9
1．6．1　数据挖掘的序曲　　9
1．6．2　小插曲　　10
1．6．3　主要内容：预测分析和数据挖掘算法　　10
1．6．4　特别应用　　12
参考文献　　13
第 2章　数据挖掘流程　　14
2．1　先验知识　　16
2．1．1　目标　　16
2．1．2　研究问题的背景　　17
2．1．3　数据　　17
2．1．4　因果性与相关性　　18
2．2　数据准备　　19
2．2．1　数据探索　　19
2．2．2　数据质量　　20
2．2．3　缺失值　　20
2．2．4　数据类型和转换　　20
2．2．5　数据转换　　21
2．2．6　离群点　　21
2．2．7　特征选择　　21
2．2．8　数据采样　　22
2．3　建模　　22
2．3．1　训练集和测试集　　23
2．3．2　建模算法　　24
2．3．3　模型评估　　25
2．3．4　集成建模　　26
2．4　应用　　27
2．4．1　生产准备　　27
2．4．2　方法整合　　27
2．4．3　响应时间　　28
2．4．4　重构模型　　28
2．4．5　知识融合　　28
2．5　新旧知识　　29
2．6　后续章节预告　　29
参考文献　　29
第3章　数据探索　　31
3．1　数据探索的目标　　31
3．2　走进数据　　32
3．3　描述性统计分析　　34
3．3．1　单变量探索　　35
3．3．2　多变量探索　　36
3．4　数据可视化　　39
3．4．1　一个维度内数据频率分布的可视化　　39
3．4．2　直角坐标系内多变量的可视化　　43
3．4．3　高维数据通过投影的可视化　　48
3．5　数据探索导览　　50
参考文献　　51
第4章　分类　　52
4．1　决策树　　52
4．1．1　算法原理　　53
4．1．2　算法实现　　59
4．1．3　小结　　71
4．2　规则归纳　　72
4．2．1　建立规则方法　　73
4．2．2　算法原理　　74
4．2．3　算法实现　　77
4．2．4　小结　　81
4．3　k 近邻算法　　81
4．3．1　算法原理　　82
4．3．2　算法实现　　88
4．3．3　小结　　91
4．4　朴素贝叶斯　　91
4．4．1　算法原理　　93
4．4．2　算法实现　　100
4．4．3　小结　　102
4．5　人工神经网络　　102
4．5．1　算法原理　　105
4．5．2　算法实现　　108
4．5．3　小结　　110
4．6　支持向量机　　111
4．6．1　概念和术语　　111
4．6．2　算法原理　　114
4．6．3　算法实现　　116
4．6．4　小结　　122
4．7　集成学习模型　　122
4．7．1　集体的智慧　　123
4．7．2　算法原理　　124
4．7．3　算法实现　　126
4．7．4　小结　　134
参考文献　　134
第5章　回归方法　　137
5．1　线性回归　　139
5．1．1　算法原理　　139
5．1．2　使用RapidMiner实战的目标与数据　　141
5．1．3　算法实现　　142
5．1．4　线性回归建模要点　　148
5．2　Logistic回归　　149
5．2．1　快速入门Logistic回归　　150
5．2．2　模型原理　　151
5．2．3　模型实现　　155
5．2．4　Logistic回归小结　　158
5．3　总结　　158
参考文献　　158
第6章　关联分析　　160
6．1　挖掘关联规则的基本概念　　161
6．1．1　项集　　162
6．1．2　生成关联规则的一般步骤　　164
6．2　Apriori算法　　166
6．2．1　使用Apriori算法找出高频项集　　167
6．2．2　生成关联规则　　169
6．3　FP-Growth算法　　169
6．3．1　生成FP树　　170
6．3．2　高频项集的生成　　172
6．3．3　FP-Growth算法实现　　173
6．4　总结　　176
参考文献　　176
第7章　聚类　　178
7．1　聚类方法的种类　　179
7．2　k均值聚类　　182
7．2．1　k均值聚类原理　　183
7．2．2　算法实现　　187
7．3　DBSCAN聚类　　191
7．3．1　算法原理　　192
7．3．2　算法实现　　195
7．3．3　小结　　197
7．4　SOM　　 197
7．4．1　算法原理　　199
7．4．2　算法实现　　202
7．4．3　小结　　208
参考文献　　208
第8章　模型评估　　210
8．1　混淆矩阵　　210
8．2　ROC曲线和AUC　　212
8．3　提升曲线　　214
8．4　评估预测结果　　217
8．5　总结　　221
参考文献　　221
第9章　文本挖掘　　222
9．1　文本挖掘算法的原理　　223
9．1．1　TF-IDF　　223
9．1．2　术语和概念　　225
9．2　使用聚类和分类算法实现文本挖掘　　229
9．2．1　实例1：关键词聚类　　229
9．2．2　实例2：预测博客作者的性别　　232
9．3　总结　　241
参考文献　　242
第 10章　时间序列预测　　243
10．1　基于数据的时序分析　　245
10．1．1　朴素预测法　　245
10．1．2　简单平均法　　246
10．1．3　移动平均法　　246
10．1．4　加权移动平均法　　247
10．1．5　指数平滑法　　247
10．1．6　Holt双参数指数平滑法． ． 248
10．1．7　Holt-Winter三参数指数平滑法　　249
10．2　基于模型的预测方法　　250
10．2．1　线性回归　　251
10．2．2　多项式回归　　252
10．2．3　考虑季节性的线性回归模型　　252
10．2．4　自回归模型与ARIMA　　254
10．2．5　基于RapidMiner的实现　　254
10．3　总结　　261
参考文献　　261
第 11 章异常检测　　262
11．1　异常检测的基本概念　　262
11．1．1　出现离群点的原因　　262
11．1．2　异常检测的方法　　264
11．2　基于距离的离群点检测方法　　266
11．2．1　方法原理　　267
11．2．2　方法实现　　268
11．3　基于密度的离群点检测方法　　270
11．3．1　方法原理　　270
11．3．2　方法实现　　271
11．4　局部离群因子　　272
11．5　总结　　274
参考文献　　275
第 12章　特征选择　　276
12．1　特征选择方法概览　　276
12．2　主成分分析　　278
12．2．1　算法原理　　279
12．2．2　算法实现　　280
12．3　以信息论为基础对数值型数据进行筛选　　284
12．4　以卡方检验为基础对类别型数据进行筛选　　286
12．5　基于封装器的特征选择　　289
12．5．1　向后消除法以缩减数据集大小　　290
12．5．2　哪些变量被消除了　　292
12．6　总结　　293
参考文献　　294
第 13章　RapidMiner入门　　295
13．1　用户操作界面以及介绍　　295
13．1．1　图形用户操作界面的介绍　　295
13．1．2　RapidMiner软件的术语　　296
13．2　数据导入和导出工具　　299
13．3　数据可视化工具　　302
13．3．1　单一变量可视化　　304
13．3．2　二维数据可视化　　304
13．3．3　多维数据可视化　　304
13．4　数据转换工具　　305
13．5　数据抽样与处理缺失值工具　　309
13．6　优化工具　　312
13．7　总结　　317
参考文献　　317
数据挖掘算法的比较　　319

《洞察未来：数据驱动的决策与实践》 内容梗概： 在信息爆炸的时代，数据已成为企业和组织最宝贵的资产。然而，海量数据的价值并非唾手可得，而是需要通过深入的分析和挖掘来揭示。本书《洞察未来：数据驱动的决策与实践》旨在为读者提供一套系统性的方法论和实操指南，帮助他们掌握如何从复杂的数据集中提取有价值的洞察，并将其转化为切实可行的商业决策。本书内容聚焦于预测分析和数据挖掘的核心概念、常用技术以及在实际业务场景中的应用，强调理论与实践的结合，使读者能够融会贯通，独立运用数据解决实际问题。 第一部分：数据洞察的基石——理解与准备 第一章：数据驱动的世界观 引言：为什么数据如此重要？从互联网泡沫到大数据时代，数据分析如何重塑商业格局。 数据思维的养成：培养一种“用数据说话”的思维模式，理解数据在决策过程中的核心作用。 数据分析的价值链：从数据收集、清洗、分析到洞察呈现和行动落地，构建完整的分析流程。 经典案例解析：回顾过去一些通过数据分析取得巨大成功的企业案例，例如Netflix的用户推荐算法、Amazon的商品关联销售等，剖析其背后的数据驱动逻辑。 未来趋势展望：探讨人工智能、机器学习等新兴技术如何进一步推动数据分析的发展，以及对各行各业的影响。 第二章：数据生命周期与治理 数据的来源与多样性：认识不同类型的数据（结构化、半结构化、非结构化）及其获取途径，包括数据库、API、日志文件、社交媒体等。 数据质量的重要性：理解“垃圾进，垃圾出”的原理，强调数据清洗和预处理在整个分析过程中的关键性。 数据治理的基本原则：建立数据标准、元数据管理、数据安全与隐私保护的重要性。 数据质量评估与改进：学习如何识别和量化数据质量问题（如缺失值、异常值、不一致性），并介绍常用的数据清洗技术，例如填充、删除、插值、标准化等。 数据字典与元数据管理：理解数据字典的作用，以及如何有效地管理和利用元数据来理解和描述数据。 第三章：探索性数据分析（EDA） EDA的哲学与目标：通过可视化和统计摘要来理解数据的分布、关系和潜在模式，为后续建模奠定基础。 描述性统计的应用：计算均值、中位数、方差、标准差等基本统计量，理解数据的中心趋势和离散程度。 数据可视化技术：掌握散点图、折线图、柱状图、箱线图、直方图等常用可视化工具，以及如何选择合适的图表来展示数据特征。 相关性分析：理解变量之间的相关性，例如皮尔逊相关系数，识别潜在的预测因子。 异常值检测与处理：识别并分析数据中的极端值，并讨论其对模型的影响及处理策略。 模式识别与假设检验：通过EDA发现数据中的初步模式，并学习如何提出和检验简单的统计假设。 第二部分：预测分析的核心技术 第四章：回归分析：预测连续值 线性回归模型：深入理解简单线性回归和多元线性回归的原理、假设和评估指标（R²、MSE、RMSE）。 特征选择与多重共线性：学习如何选择最相关的特征，以及如何处理变量之间的多重共线性问题。 非线性回归模型：介绍多项式回归、对数转换等方法，处理数据中的非线性关系。 模型评估与诊断：理解残差分析、统计显著性（p值）等，对回归模型进行充分的诊断。 案例应用：房价预测、销售额预测、股票价格趋势预测等。 第五章：分类分析：预测离散类别 逻辑回归：作为一种强大的二元分类模型，深入讲解其原理、Sigmoid函数、损失函数（Log Loss）和评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC）。 决策树：直观易懂的分类模型，讲解其分裂标准（ID3, C4.5, CART）、剪枝技术和可视化。 随机森林：集成学习的代表，通过构建多棵决策树并进行投票，提高模型的鲁棒性和准确性。 支持向量机（SVM）：讲解核函数、间隔最大化等概念，理解其在高维空间中的分类能力。 案例应用：客户流失预测、垃圾邮件识别、信用风险评估、疾病诊断等。 第六章：聚类分析：发现数据中的群体 聚类分析的目标：无监督学习的重要组成部分，旨在将相似的数据点分组。 K-Means算法：详细讲解K-Means的迭代过程、距离度量和初始化策略，以及K值选择的常用方法（肘部法则、轮廓系数）。 层次聚类：介绍凝聚型和分裂型层次聚类，以及树状图（Dendrogram）的解读。 DBSCAN算法：一种基于密度的聚类算法，能够发现任意形状的簇。 案例应用：客户细分、市场分区、图像分割、异常检测等。 第七章：时间序列分析：预测未来趋势 时间序列数据的特点：理解趋势、季节性、周期性和噪声等构成要素。 平稳性与差分：解释平稳性的概念，以及如何通过差分来使非平稳序列变得平稳。 ARIMA模型：分解ARMA和ARIMA模型，讲解自回归（AR）、移动平均（MA）和差分（I）的含义，以及模型的阶数选择。 指数平滑法：介绍简单指数平滑、霍尔特法和霍尔特-温特斯法，用于平滑和预测数据。 案例应用：股票价格预测、天气预报、销售预测、交通流量预测等。 第三部分：数据挖掘的进阶与应用 第八章：关联规则挖掘：发现事物之间的联系 购物篮分析：介绍关联规则的基本概念，如支持度（Support）、置信度（Confidence）和提升度（Lift）。 Apriori算法：详细讲解Apriori算法的生成与剪枝过程，以及如何高效地发现频繁项集。 FP-Growth算法：介绍一种基于FP树的高效关联规则挖掘算法。 案例应用：商品推荐、交叉销售、网页浏览路径分析等。 第九章：模型评估、选择与优化 训练集、验证集与测试集的划分：理解不同数据集的作用，避免模型过拟合。 交叉验证技术：介绍k折交叉验证等方法，提高模型评估的可靠性。 模型性能指标的深入理解：针对不同类型的模型，详细解释各种评估指标的优缺点和适用场景。 过拟合与欠拟合的识别与解决：通过正则化、增加数据量、调整模型复杂度等方法来解决。 集成学习：进一步介绍Bagging、Boosting和Stacking等集成方法，如何组合多个模型提高整体性能。 超参数调优：讲解网格搜索、随机搜索等技术，寻找最佳的模型超参数。 第十章：部署与实践：将洞察转化为行动 模型部署的策略：将训练好的模型集成到现有业务流程中，例如API接口、批处理作业。 A/B测试：通过实验验证模型的效果，对比不同模型或策略的优劣。 持续监控与更新：模型并非一成不变，需要根据数据变化进行监控和再训练。 数据可视化与报告：如何将分析结果以清晰易懂的方式呈现给决策者，推动行动。 伦理与责任：数据分析中的隐私保护、公平性、透明度等重要议题。 行业实践案例：深度剖析不同行业（如金融、零售、医疗、制造）中数据挖掘和预测分析的实际应用案例，展示如何通过数据驱动实现业务增长和效率提升。 本书特点： 理论与实践并重： 深入浅出地讲解预测分析和数据挖掘的核心理论，并辅以大量的实际案例和应用场景，帮助读者将知识转化为技能。 系统性强： 按照数据分析的完整流程，从数据准备到模型构建、评估和部署，提供一套完整的学习路径。 易于理解： 避免过于晦涩的数学公式，注重概念的清晰解释和直观理解，适合不同背景的读者。 关注实际应用： 强调数据分析在解决实际商业问题中的价值，引导读者思考如何将所学知识应用于自身业务。 通过阅读《洞察未来：数据驱动的决策与实践》，读者将能够建立起坚实的数据分析基础，掌握一系列强大的预测分析和数据挖掘工具，从而在竞争日益激烈的数据时代，做出更明智、更具前瞻性的决策，抓住未来的机遇。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就充满了吸引力！“预测分析与数据挖掘 RapidMiner实现”，光是这几个关键词就足以让我这个对数据科学充满好奇心的人眼前一亮。我一直觉得，在如今这个大数据爆炸的时代，如果不懂得如何从海量的数据中挖掘出有价值的信息，那就如同在信息的海啸中迷失方向。而预测分析和数据挖掘，无疑是 navigating 这片海洋最强有力的罗盘和船桨。特别是 RapidMiner 这个工具，我之前也略有耳闻，据说它是一个非常强大且易于使用的平台，能够帮助我们可视化地构建复杂的分析流程。我期待着这本书能够带领我深入了解这个工具的方方面面，从基础的操作到高级的应用，让我能够真正掌握用它来解决实际问题的能力。不知道书中会不会包含一些典型的应用场景分析，比如在市场营销、金融风控、甚至是医疗健康领域，数据挖掘是如何发挥作用的？我希望作者能够通过生动的案例，将枯燥的算法和模型变得通俗易懂，让我这个初学者也能快速上手，并且能够在实践中不断提升自己的技能。毕竟，理论知识的学习固然重要，但真正将知识转化为生产力，才是学习的最终目的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名让我立刻联想到了许多现实生活中遇到的难题，例如，为什么有些产品会突然爆红，而另一些却无人问津？如何才能更有效地预测股票市场的波动？这些问题背后，似乎都离不开数据分析和挖掘的影子。这本书的出现，仿佛为我点亮了一盏指路的明灯。我非常好奇，它会如何将“预测分析”和“数据挖掘”这两个概念有机地结合起来，并且以 RapidMiner 这个工具为载体进行讲解。我曾经尝试过一些零散的数据分析教程，但往往缺乏系统性，学习起来断断续续，效果也不尽如人意。我希望这本书能够提供一个完整的学习路径，从数据预处理、特征工程，到模型选择、训练和评估，都能有详尽的阐述。更重要的是，我希望它能教会我如何理解和解释模型的输出结果，以及如何将这些结果转化为可执行的商业洞察。在RapidMiner的加持下，我希望这本书能够帮助我摆脱对复杂编程语言的依赖，而是通过可视化的界面，更加直观地理解整个分析过程。

评分☆☆☆☆☆

读到这本书的名字，我的第一反应是，这是否能够填补我知识体系中的一个重要空白？我一直对机器学习和人工智能领域抱有浓厚的兴趣，但往往在实际操作层面感到力不从心。特别是那些涉及大量数据处理和模型构建的任务，总让我望而却步。而“预测分析与数据挖掘”这两个词，恰恰触及了我学习的痛点。这本书如果能结合 RapidMiner 这个强大的可视化工具，那就更令人期待了。我设想，通过这本书，我或许能够学会如何从杂乱无章的数据中提取有用的特征，如何选择合适的算法来构建预测模型，以及如何对模型的性能进行科学的评估。我希望书中能够提供一些具体的步骤和技巧，让我在实际操作中能够少走弯路。例如，在进行数据清洗时，有哪些常见的陷阱需要避免？在选择模型时，又有哪些通用的原则可以遵循？如果这本书能够提供这些宝贵的经验，那将对我意义重大。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，对于我这样的从业者来说，简直是雪中送炭！我每天都在和各种数据打交道，也深知数据中蕴藏的巨大价值，但如何有效地利用这些数据进行预测和挖掘，一直是我努力探索的方向。RapidMiner这个工具，我虽然听说过，但一直没有机会深入学习。这本书如果能将其与预测分析和数据挖掘紧密结合，那我简直太幸运了。我非常期待书中能够介绍一些行业内的经典案例，展示 RapidMiner 如何帮助企业解决实际问题，例如如何通过用户行为数据来预测用户流失，或者如何通过销售数据来预测未来的销售趋势。我希望这本书能够不仅仅停留在理论层面，而是能够提供一套切实可行的方法论，让我能够将所学知识应用到工作中，提升工作效率和决策的准确性。

评分☆☆☆☆☆

仅仅看到“预测分析与数据挖掘 RapidMiner实现”这个书名，就让我对这本书充满了期待。作为一名对数据科学充满热情的人，我一直在寻找一本能够系统性地讲解数据挖掘技术，并结合实际工具进行实践的书籍。RapidMiner作为一款流行的可视化数据挖掘平台，它的加入无疑增加了这本书的实用性和吸引力。我希望这本书能够从基础概念讲起，逐步深入到各种数据挖掘算法的原理和应用，并且在 RapidMiner 中进行详细的操作演示。我特别关注的是，书中是否会包含一些关于数据预处理、特征选择、模型评估以及结果解释的详细指导。毕竟，数据挖掘的过程不仅仅是运行算法，更重要的是理解数据的内在规律，并从中提取有价值的洞察。我期待这本书能够成为我掌握数据挖掘技能的重要助手。