大話數據挖掘

《大話數據挖掘》是2012年出版的圖書，作者是西安美林電子有限責任公司。本書以EMBA班的“數據挖掘技術及其套用”教學為場景，帶領讀者步入數據挖掘的神秘殿堂，領略數據挖掘的神奇魅力。

基本介紹

• 書名：大話數據挖掘
• ISBN：9787302298137
• 定價：39元
• 出版時間：2012-11-23

圖書簡介

全書分為9章：第1章從三個真實故事開始數據挖掘之旅；第2章以某企業生產中遇到的質量控制難題的解決過程為線索，展現數據挖掘的實施過程；第3章到第9章以典型案例的形式分別介紹了數據挖掘技術在電力行業、交通航空領域、冶金行業、稅務與金融行業、電信行業、故障診斷以及網際網路行業的套用。數據挖掘是一種專業性極強的技術，本書避開大量晦澀的概念和令人生畏的數學公式，以師生互動討論的形式讓讀者走進數據挖掘殿堂，進而深入淺出、循序漸進地感知數據挖掘。隨著閱讀，讀者會自然而然地身臨課堂，“讓數據說話，從數據中發現規律，科學決策”等新的理念會使讀者對實際工作中面臨的複雜問題浮想聯翩、另闢新徑。

本書適合企事業部門的領導、管理人員、生產一線的技術人員，另外，學生或者行業工作者，可以通過本書的閱讀，為以後的學習奠定好基礎。

圖書信息

ISBN：9787302298137
定價：39元
印次：1-2
裝幀：平裝
印刷日期：2012-11-23

作者：西安美林電子有限責任公司

圖書前言

本書的萌發

上世紀80年代末到90年代初，國內外廣泛流傳著一句耐人尋味的話語：我們沉浸在數據的海洋中，卻渴望著知識的淡水。這句話生動地描繪了當時人們面對海量數據的迷惘和無奈。就在這時，世界商業巨頭沃爾瑪從其龐大的交易資料庫中演繹了一場“啤酒和尿布的故事”，揭示了一條隱藏在海量數據中的、美國人的一種行為規律：年齡在25～35歲的年輕父親下班後經常要到超市去給嬰兒買尿布，而他們中有30%～40%的人順手為自己買幾瓶啤酒。受這條簡單的客戶行為模式的啟發，沃爾瑪調整了商品布局，並策劃了促銷價格，結果銷售量大增。這一現象引起了科學界的注意，他們將“啤酒和尿布的故事”引申為“關聯規則獲取”，進而將“從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又潛在有用的信息和知識的過程”定義為“數據挖掘”。

需求是成功之源，於是西方已開發國家颳起了一場數據挖掘的風暴。商業界發現了沃爾瑪迅猛發展的秘訣，紛紛效仿。電信行業也沸騰了，各公司紛紛爭先恐後地利用數據挖掘這一銳利武器解決他們面臨的最緊迫的問題（如客戶分群、客戶會流失原因及預測、業務套餐及回響、關聯消費等）。工業界也行動了，他們從堆積如山的數據中，挖掘出指導生產和管理的決策規則。

上世紀90年代中期以後，基於數理統計、人工智慧、機器學習、人工神經網路等多種技術的數據挖掘技術已經成為研究和套用的熱點，數據挖掘在我國也開始推廣套用。然而，從這么多年的情況來看，我國數據挖掘的套用與已開發國家還有很大差距。我們僅在網際網路、金融、電信和商業等領域有一些成功的套用，而在其他行業如製造、航空、醫藥、軍工、化工、稅務、反恐和刑偵等只有少量的嘗試。為什麼會這樣呢？IT界、企業界和學術界的有識之士無不在思考著這樣的問題。進行數據挖掘，數據是基礎，難道是我國的信息化建設還未達到一定的程度，數據積累不夠？

進入21世紀前可以這么說，可現在，顯然不是。目前，我國的大中型企業，大多建立了先進的信息化系統，甚至相當多的企業構建了數據倉庫，而且數據日復一日、爆炸式地增長，可謂堆積如山。然而，很多企業對數據挖掘的認識還不全面，甚至感覺其神秘不可信，這樣的話，生產管理中遇到了不能解決的問題，自然不會用數據挖掘的思想思考，甚至基層部門提出使用這樣的方法，管理層卻因對此不甚了解而無力推動。

為此，我們期望從領導層和生產一線的工作人員普及數據挖掘知識開始，喚起人們對數據新的認識：數據是客觀實際的反映，它體現了行銷規律、生產規律、經營規律和產品質量控制規律。更重要的是，使企業管理告別基於簡單統計分析的“報表”決策時期，跨入數據挖掘的“知識”決策時代。

為了實現這一目標，迫切地需要一本使企業管理者和基層工作者喜聞樂見的讀物。然而，市面上的數據挖掘書籍幾乎全是教科書形式，理論性太強，滿篇數學公式，讓人望而卻步，而且套用實例甚少，讓人難以理解。在這種情況下，我們大膽地萌發出一種案例教學法編寫思路，以課堂教學為線索，介紹數據挖掘的基本概念和套用過程，讓讀者輕鬆地走進數據挖掘，領略數據挖掘的神奇魅力。

本書的讀者群

如果您是一位企業或政府部門的領導，您可以利用乘飛機的閒暇，與本書中的徐教授和各行各業的精英們一起，走進數據挖掘的世界，相信當您下飛機的時候，一定會浮想聯翩，產生許多新的思路；

如果您是一位企業管理、生產一線的技術人員，利用一個周末的休息時間，通過本書，您會對數據挖掘有初步而較為系統的了解和認識，您會自覺地嘗試利用數據挖掘的方法解決實際問題；

如果您是一位想系統學習數據挖掘知識的學生或科技工作者，亦可以通過本書的閱讀，為以後的學習奠定好基礎。

圖書目錄

目 錄

第1章 揭開數據挖掘的面紗1

1.1 歷史的使命2

1.2 數據挖掘的故事6

1.2.1 震撼業界的發現6

1.2.2 降低成本的絕活9

1.2.3 出奇制勝的小紙條11

1.3 什麼是數據挖掘？14

1.4 歷史的必然17

1.5 數據挖掘能幹什麼？23

1.5.1 關聯（ASSOCIATION）規則挖掘24

1.5.2 聚類26

1.5.3 預測35

1.5.4 序列和時間序列49

1.6 數據挖掘工具50

第2章 數據挖掘流程57

2.1 李部長其人58

2.2 老革命遇見了新問題60

2.3 釣魚釣來了數據挖掘思路62

2.4 數據挖掘項目立項65

2.5 數據挖掘項目實施70

2.5.1 業務理解階段（BUSINESS UNDERSTANDING）72

2.5.2 數據理解階段（DATA UNDERSTANDING）74

2.5.3 數據準備階段（DATA PREPARATION）77

2.5.4 建模階段（MODELING）79

2.5.5 模型評估階段（EVALUATION）83

2.5.6 部署階段（DEPLOYMENT）84

2.6 李部長的展望86

第3章 數據挖掘在電力行業的套用89

3.1 套用前景90

3.2 電力設備狀態檢修94

3.3 電力系統暫態穩定性評估108

3.4 負荷預測115

3.5 盜電檢測120

3.6 電力數據挖掘系統的構建124

第4章 數據挖掘在交通航空領域的套用127

4.1 鐵路票價制定128

4.2 高鐵軌道檢修137

4.3 交通流量預測140

第5章 數據挖掘在冶金行業的套用145

5.1 流程工業這點兒事146

5.2 產品質量控制150

5.3 高爐爐溫預測157

5.4 磨礦粒度預測162

5.5 煉焦配煤最佳化168

第6章 數據挖掘在稅務、金融行業的套用173

6.1 稅務稽查174

6.2 反洗錢180

6.3 股票指數追蹤188

第7章 數據挖掘在故障診斷中的套用195

7.1 火箭發動機故障診斷196

7.2 機械設備故障診斷203

7.3 核動力設備故障診斷207

7.4 船舶動力故障診斷218

第8章 數據挖掘在電信業中的套用225

8.1 市場區隔225

8.1 市場區隔226

8.2 精確行銷231

8.3 業務回響239

8.4 客戶流失分析244

第9章 Web數據挖掘249

9.1 Web數據挖掘概述250

9.1 Web數據挖掘概述250

9.2 垂直搜尋引擎中的數據挖掘252

9.3 面向電子商務的數據挖掘260

9.4 社交網路中的數據挖掘267

參考文獻274