大嘴巴漫谈数据挖掘 易向军 9787121225116 电子工业出版社

　　数据挖掘，作为大数据时代的关键技术及核心内容，其应用价值与日俱增。本书希望能够成为一本涵盖最广泛读者受众的科普型数据挖掘入门读物，并传递一种知识图形化的书写理念，以图形化的展现、言简意赅的语言、通俗易懂的实例来描述复杂的概率统计知识和数据挖掘常用算法，使得读者在新颖性、趣味性和直观性中读完本书后，对于数据挖掘的整体架构和关键知识点有所理解和掌握。复杂问题的图形简约化表示是本书的主要特点。
　　为什么要写作本书
　　一般来说，学习数据挖掘要求读者已经具备一定的专业水平和相关技能。本书从最基本的概率统计开始，由浅入深，由易到难，由总到分，使得普通读者也能够了解和掌握常规的数据挖掘理论和知识。
　　管理者：虽不用到一线从事具体的数据分析工作，但也需要一本通俗易懂的数据挖掘基础读物，通过学习能够对下属的工作方向给予指导。
　　客户经理：如何开展针对性的营销活动，避免客户流失，这都需要数据挖掘知识。
　　产品经理：如何促进产品的用户活跃和业务的有效使用，不仅要靠经验，数据才最有说服力。
　　工程师：一线的数据挖掘开发人员必然要掌握的。
　　分析师：撰写经营分析报告数据挖掘知识必不可少。
　　教师：数据挖掘的参考书。
　　学生：想从事数据分析和挖掘方面的工作，肯定是要学习的。
　　数据分析爱好者：一本通俗易懂的入门读物。
　　本书主要内容
　　本书基本上涵盖了学习数据挖掘需要掌握的大部分核心知识点，分为三境17章。第一境总体介绍数据挖掘概况和应用领域，第二境讲解基本概率统计知识，第三境具体描述了数据挖掘常用的十大算法。
　　致谢
　　本书的顺利出版离不开电子工业出版社博文视点编辑老师们的辛勤工作，在此表示最诚挚的感谢！
　　同时，对于本书的创作形式和书写理念，本书的出版人孙学瑛女士给予了最大的支持和保留，并提供了大量的指导和帮助。衷心感谢孙老师对本书的重视和欣赏，以及为本书出版所做的一切，并将终身难忘！
　　由于作者水平有限，书中不足及错误之处在所难免，敬请专家和读者给予批评指正。
　　易向军
　　2014年3月

　 易向军，北京科技大学计算机硕士学历，长期工作于互联网和电信领域，目前创办dazui8.com，致力于数据挖掘知识的宣传推广以及相关技术的研发探索。关注公众号：dazui8bbs 与作者互动并收听免费在线配套讲座。一图一话千层意，千问千题一片情。有情有意！

第一境　昨夜西风凋碧树。独上高楼，望尽天涯路…… 
1.1数据挖掘简介 
开篇点题引五问 
大数据中求价值 
定义概述归特点 
知识决策跨领域 
架构特征多形式 
数据立方展多维 
功能挖掘四大类 
分类刻画类标识 
数据聚类辨亲疏 
预测未来训模型 
关联源自购物篮 
模型过程方法论 
十大算法成经典 
1.2数据挖掘应用 
行业推广多应用 
用户为王放心中 
指导运营全周期 
定位目标寻用户 
精准营销成闭环 
交叉产品有关联 
细分用户刻画像 
用户体验模型化 
指标评测建体系 
流失预警保用户 
跟踪评估验效果 

第二境　衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴…… 
2.1概率定义 
浮生难料尽偶然 
一枚硬币抛正反 
引出随机小试验 
样本空间样本点 
事件三分包万象 
试验频率需频繁 
次数无限值极限 
描述概率定特点 
古典概型等可能 
事件B后A在前 
求出概率称条件 
独立事件A和B 
抽签中奖公平性 
常用概率两公式 
交空并全划样本 
综合状态全概率 
前因后果贝叶斯 
2.2随机变量 
随机试验数量化 
统计规律双类型 
离散变量分布律 
硬币抛掷是一零 
分布函数连续型 
函数求导得密度 
高斯分布称正态 
标准正态分位点 
2.3数字特征 
随机变量有特征 
平均取值是期望 
方差衡量偏离值 
标准开根同量纲 
变量关系协方差 
相关系数相关度 
研究总体要抽样 
抽样分布统计量 
2.4参数估计 
最小二乘估参数 
极大似然大概率 
区间估计置信度 
2.5假设检验 
总体假设来检验 
服从正态抽样本 
统计量中验假设 
弃真取伪两错误 
显著检验小概率 
小概率中拒绝域 
检验流程出决策 
已知总体方差值 
检验中验均值 

第三境　众里寻她千百度，蓦然回首，那人却在，灯火阑珊处。 
3.1关联规则 
购物篮中找关联 
数据事务若干项 
事务空间含项集 
置信支持提升度 
规则源于频繁项 
k项连接和剪枝 
生成非空规则集 
关联效果来评估 
3.2决策树 
决策思维成树形 
分类预测工作流 
原理基于信息熵 
信息增益条件熵 
节点拆分选特征 
3.3贝叶斯 
预测分类贝叶斯 
类别概率要最大 
分类数据新预测 
3.4聚类分析 
物以类聚人以群 
样本变量定矩阵 
R型Q型换空间 
距离度量相似度 
系数聚类统计量 
标准样本选欧氏 
层次聚合归大类 
3.5神经网络 
神经网络神经元 
神经元中有加权 
输入映射输出层 
求出误差调参数 
权重偏置学习率 
实例分析模型流 
3.6线性回归 
研究身高引回归 
单自变量归一元 
最小二乘估回归 
数据差异总离差 
分为解释和误差 
判定系数拟合度 
多元回归建方程 
回归面中展二元 
求得回归系数解 
衡量拟合验效果 
3.7逻辑回归 
因变量中二分类 
二项逻辑回归式 
极大似然解方程 
预测分类符合率 
3.8因子分析 
相关变量纳因子 
因子构造筑模型 
因子载荷统计性 
衡量信息共同度 
方差贡献重要性 
因子分析四步曲 
构造因子求载荷 
旋转因子得命名 
因子组合求得分 
3.9信度分析 
设计问卷来调研 
信度检验可靠性 
3.10效度分析 
结构方程协方差 
测量模型内外生 
结构模型潜变量 
效度分析路径图 
提出假设依理论 
固定负荷识模型 
相关阵中估参数

　　《大嘴巴漫谈数据挖掘（全彩）》从基本的概率统计学开始，全面、系统、形象而又深入地描述了数据挖掘的基础概念、应用领域以及常用算法。其中每一种数据挖掘算法都辅以通俗易懂的实例，读者能够在直观性、趣味性中学习算法的具体流程，明白算法的实现过程。通过《大嘴巴漫谈数据挖掘（全彩）》的学习，读者可以对数据挖掘的概念、应用和算法技术有一个清晰的理解和认识，并可以熟悉相关统计学的基本原理。
　　《大嘴巴漫谈数据挖掘（全彩）》适合想从事数据挖掘方面的工作的初学者、数据分析爱好者、分析师，以及一线的数据挖掘开发人员参考阅读，也适合客户经理针对如何开展针对性的营销活动，避免客户流失而阅读学习，更适合产品经理阅读，因为针对如何预测产品的目标用户，促进用户活跃和业务有效使用，靠经验已经不行了，数据才有说服力，更适合企业管理者将其作为一本通俗易懂的数据挖掘基础读物阅读学习，对下属的工作方向给予指导，以及适合教师学生数据挖掘课程辅导之用。

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