數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與工程實踐

定　價：￥69.00

作　者：	（加）洪松林，（中）莊映輝，（中）李堃著
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：	大數(shù)據(jù)技術(shù)叢書
標　簽：	計算機/網(wǎng)絡數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫

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ISBN：	9787111480761	出版時間：	2014-10-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	400	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　數(shù)據(jù)挖掘是當前最活躍的領域之一?！洞髷?shù)據(jù)技術(shù)叢書：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與工程實踐》作者根據(jù)自己20年數(shù)據(jù)挖掘方面的經(jīng)驗，總結(jié)了數(shù)據(jù)挖掘的理論知識和實踐經(jīng)驗，提供了大量一線資料。本書首先介紹數(shù)據(jù)挖掘的概念和誤區(qū)，然后介紹數(shù)據(jù)探索的方法，包括數(shù)據(jù)查探、數(shù)據(jù)描繪、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)優(yōu)化等，重點介紹了相關算法，包括：相關因子算法、聚類算法、分類算法、回歸與測試算法等。不僅列舉了詳細示例，還介紹了算法在工程實踐中的具體應用，特別是總結(jié)了自己獨特的一些新算法，例如秩相關因子選擇算法、矢量相關因子選擇算法、密度分布聚類算法、概率特征模型算法等。還剖析了幾個熱門領域的實際應用，涉及醫(yī)藥學、信息安全、新聞分析、商品推薦、證券預測等領域的應用。最后歸納總結(jié)了數(shù)據(jù)挖掘應用系統(tǒng)的開發(fā)方案，并介紹一個數(shù)據(jù)挖掘工具的應用。本書可供數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)庫等領域的技術(shù)人員參考，也可供想建立智能計算系統(tǒng)的企業(yè)信息系統(tǒng)管理人員參考。

作者簡介

　　[加]洪松林，福安易數(shù)據(jù)技術(shù)（天津）有限公司（F&E DATA TECHNOLOGY CORP. ）創(chuàng)始人，外國專家局引智技術(shù)專家，加拿大OCP認證專家，有20年智能計算（數(shù)據(jù)倉庫、商務智能及數(shù)據(jù)挖掘）方面的研究、設計、開發(fā)和培訓經(jīng)驗。掌握北美先進的項目經(jīng)驗，曾在加拿大安大略省衛(wèi)生部（OMH）、蒙特利爾銀行（BMO）、加拿大研科電訊公司（TELUS ）、安省高教委（OCAS）等大型機構(gòu)參與多個大型智能計算項目。近年來在國內(nèi)主持多個智能計算產(chǎn)品的總體設計和研發(fā)工作，將北美的智能計算技術(shù)及業(yè)務經(jīng)驗與中國的專業(yè)需求和數(shù)據(jù)環(huán)境有效地結(jié)合起來，開發(fā)了以數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)統(tǒng)計為技術(shù)核心的智能數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，并在北京、天津等地得到成功應用。

圖書目錄

前　言
第1章　數(shù)據(jù)挖掘應用緒論1
　1.1　認識數(shù)據(jù)挖掘1
　　1.1.1　數(shù)據(jù)挖掘概念2
　　1.1.2　數(shù)據(jù)挖掘與生活4
　　1.1.3　數(shù)據(jù)挖掘與知識6
　1.2　數(shù)據(jù)挖掘應用基礎6
　　1.2.1　事物與維度7
　　1.2.2　分布與關系9
　　1.2.3　描繪與預測11
　　1.2.4　現(xiàn)象和知識13
　　1.2.5　規(guī)律與因果13
　1.3　數(shù)據(jù)挖掘應用系統(tǒng)工程14
　　1.3.1　數(shù)據(jù)層14
　　1.3.2　算法層18
　　1.3.3　應用層23
　1.4　數(shù)據(jù)挖掘應用體會26
　　1.4.1　項目關鍵點26
　　1.4.2　技術(shù)與應用創(chuàng)新27
　　1.4.3　經(jīng)驗積累與應用28
　1.5　無限三維嵌套空間假說28
　　1.5.1　一維空間29
　　1.5.2　二維空間29
　　1.5.3　三維空間29
　　1.5.4　突破三維空間30
　　1.5.5　五維空間31
　　1.5.6　六維空間31
　1.6　本章小結(jié)32
第2章　數(shù)據(jù)探索與準備33
　2.1　數(shù)據(jù)關系探索34
　　2.1.1　業(yè)務發(fā)現(xiàn)34
　　2.1.2　關系發(fā)現(xiàn)36
　　2.1.3　數(shù)據(jù)質(zhì)量探索37
　　2.1.4　數(shù)據(jù)整合40
　2.2　數(shù)據(jù)特征探索42
　　2.2.1　數(shù)據(jù)的統(tǒng)計學特征42
　　2.2.2　統(tǒng)計學特征應用48
　2.3　數(shù)據(jù)選擇52
　　2.3.1　適當?shù)臄?shù)據(jù)規(guī)模52
　　2.3.2　數(shù)據(jù)的代表性53
　　2.3.3　數(shù)據(jù)的選取54
　2.4　數(shù)據(jù)處理56
　　2.4.1　數(shù)據(jù)標準化57
　　2.4.2　數(shù)據(jù)離散化58
　2.5　統(tǒng)計學算法的數(shù)量條件60
　　2.5.1　樣本量估計概念60
　　2.5.2　單樣本總體均值比較的樣本量估計（T-Test）61
　　2.5.3　兩樣本總體均值比較的樣本量估計(T-Test)62
　　2.5.4　多樣本總體均值比較的樣本量估計(F-Test)63
　　2.5.5　區(qū)組設計多樣本總體均值比較的樣本量估計（F-Test）66
　　2.5.6　直線回歸與相關的樣本量估計66
　　2.5.7　對照分析的樣本量估計67
　2.6　數(shù)據(jù)探索應用68
　　2.6.1　檢驗項的疾病分布69
　　2.6.2　疾病中檢驗項的分布70
　　2.6.3　成對檢驗項的相關分析71
　　2.6.4　兩種藥物的應用分析71
　2.7　本章小結(jié)73
第3章　數(shù)據(jù)挖掘應用算法74
　3.1　聚類分析74
　　3.1.1　劃分聚類算法（K均值）75
　　3.1.2　層次聚類算法（組平均）79
　　3.1.3　密度聚類算法84
　3.2　特性選擇85
　　3.2.1　特性選擇概念85
　　3.2.2　線性相關算法90
　　3.2.3　相關因子SRCF算法91
　3.3　特征抽取100
　　3.3.1　主成分分析算法101
　　3.3.2　因子分析算法102
　　3.3.3　非負矩陣因子分解NMF算法103
　3.4　關聯(lián)規(guī)則104
　　3.4.1　關聯(lián)規(guī)則概念105
　　3.4.2　Apriori算法105
　　3.4.3　FP樹頻集算法106
　　3.4.4　提升Lift107
　3.5　分類和預測107
　　3.5.1　支持向量機107
　　3.5.2　Logistic回歸算法112
　　3.5.3　樸素貝葉斯分類算法115
　　3.5.4　決策樹121
　　3.5.5　人工神經(jīng)網(wǎng)絡125
　　3.5.6　分類與聚類的關系129
　3.6　時間序列129
　　3.6.1　灰色系統(tǒng)預測模型129
　　3.6.2　ARIMA模型預測135
　3.7　本章小結(jié)136
第4章　數(shù)據(jù)挖掘應用案例137
　4.1　特性選擇的應用137
　　4.1.1　數(shù)據(jù)整合137
　　4.1.2　數(shù)據(jù)描繪138
　　4.1.3　數(shù)據(jù)標準化139
　　4.1.4　特性選擇探索139
　4.2　分類模型的應用——算法比較144
　　4.2.1　數(shù)據(jù)整合144
　　4.2.2　數(shù)據(jù)描繪145
　　4.2.3　數(shù)據(jù)標準化148
　　4.2.4　特性選擇探索148
　　4.2.5　分類模型150
　4.3　分類模型的應用——網(wǎng)絡異常偵測151
　　4.3.1　計算機網(wǎng)絡異常行為152
　　4.3.2　網(wǎng)絡異常數(shù)據(jù)模型152
　　4.3.3　分類模型算法應用156
　4.4　算法的綜合應用——腫瘤標志物的研究159
　　4.4.1　樣本選取160
　　4.4.2　癌胚抗原臨床特征主題分析164
　　4.4.3　癌胚抗原臨床特征規(guī)則分析167
　　4.4.4　癌胚抗原臨床特征規(guī)則的比較分析172
　　4.4.5　癌胚抗原相關因子分析173
　　4.4.6　不同等級癌胚抗原組差異分析176
　4.5　數(shù)據(jù)挖掘在其他領域中的應用180
　4.6　本章小結(jié)182
第5章　數(shù)據(jù)挖掘行業(yè)應用原理183
　5.1　傳統(tǒng)醫(yī)學科研方法的現(xiàn)狀184
　　5.1.1　傳統(tǒng)醫(yī)學科研的命題與假說184
　　5.1.2　傳統(tǒng)醫(yī)學科研的數(shù)據(jù)應用185
　　5.1.3　傳統(tǒng)的醫(yī)學科研的統(tǒng)計學應用186
　　5.1.4　傳統(tǒng)醫(yī)學科研的流程186
　5.2　智能醫(yī)學科研系統(tǒng)的需求187
　　5.2.1　臨床醫(yī)學科研的問題187
　　5.2.2　臨床醫(yī)學科研的解決思路188
　5.3　智能醫(yī)學科研系統(tǒng)的設計思想190
　　5.3.1　科研立題190
　　5.3.2　科研設計與統(tǒng)計分析191
　　5.3.3　樣本數(shù)據(jù)收集與分析192
　5.4　智能醫(yī)學科研系統(tǒng)的核心技術(shù)方法193
　5.5　智能醫(yī)學科研系統(tǒng)的科研數(shù)據(jù)倉庫建設194
　　5.5.1　醫(yī)學科研數(shù)據(jù)倉庫建設的技術(shù)方法194
　　5.5.2　醫(yī)學科研數(shù)據(jù)倉庫的建設過程196
　　5.5.3　科研數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)安全198
　5.6　智能醫(yī)學科研系統(tǒng)的核心功能設計198
　5.7　智能醫(yī)學科研系統(tǒng)的整體功能設計199
　　5.7.1　智能醫(yī)學科研系統(tǒng)主要功能200
　　5.7.2　智能醫(yī)學科研系統(tǒng)的模塊設計和應用實現(xiàn)202
　　5.7.3　智能醫(yī)學科研系統(tǒng)的評估方法211
　5.8　智能醫(yī)學科研系統(tǒng)的應用價值215
　5.9　本章小結(jié)218
第6章　數(shù)據(jù)挖掘應用系統(tǒng)的開發(fā)219
　6.1　數(shù)據(jù)挖掘應用系統(tǒng)的意義219
　6.2　IMRS系統(tǒng)設計221
　　6.2.1　對數(shù)據(jù)源的分析221
　　6.2.2　數(shù)據(jù)挖掘應用系統(tǒng)IMRS的總體設計224
　6.3　IMRS異常偵測模型的開發(fā)232
　　6.3.1　異常偵測模型的功能展示232
　　6.3.2　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開發(fā)要點236
　6.4　IMRS特征抽取模型的開發(fā)242
　　6.4.1　特征抽取模型的功能展示242
　　6.4.2　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開發(fā)要點243
　6.5　IMRS智能統(tǒng)計模型的開發(fā)255
　　6.5.1　回歸模型的開發(fā)實現(xiàn)255
　　6.5.2　線性相關模型的開發(fā)實現(xiàn)267
　6.6　IMRS的算法開發(fā)271
　　6.6.1　相關因子算法SRCF的實現(xiàn)271
　　6.6.2　樸素貝葉斯分類算法的實現(xiàn)275
　6.7　本章小結(jié)280
第7章　數(shù)據(jù)挖掘應用系統(tǒng)的應用281
　7.1　分布探索282
　　7.1.1　兩維度聚類模型應用282
　　7.1.2　高維度聚類模型應用287
　7.2　關系探索289
　　7.2.1　關聯(lián)規(guī)則的應用289
　　7.2.2　特性選擇的應用292
　7.3　特征探索297
　　7.3.1　不穩(wěn)定心絞痛的特征總結(jié)297
　　7.3.2　動脈硬化心臟病的臨床特征302
　7.4　異常探索305
　　7.4.1　生理指標的異常偵測305
　　7.4.2　異常偵測模型的比較307
　7.5　推測探索308
　7.6　應用系統(tǒng)的高級應用310
　　7.6.1　異常偵測的高級用法310
　　7.6.2　關聯(lián)規(guī)則的高級應用315
　7.7　本章小結(jié)320
第8章　數(shù)據(jù)挖掘工具的應用321
　8.1　應用Oracle Data Mining321
　　8.1.1　ODM數(shù)據(jù)挖掘流程322
　　8.1.2　ODM算法模型323
　　8.1.3　ODM算法應用327
　8.2　應用IBM SPSS Modeler351
　　8.2.1　IBM SPSS Modeler介紹351
　　8.2.2　SPSS Modeler獨立應用352
　　8.2.3　SPSS Modeler與應用系統(tǒng)的聯(lián)合應用359
　8.3　本章小結(jié)367
參考文獻368