预测分析与数据挖掘

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
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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　最优化工具　　312
13.7　总结　　317
参考文献　　317
数据挖掘算法的比较　　319
· · · · · · (收起)

每个人都能成为数据科学家，也应该是数据科学家。通过阅读本书，你会了解到为什么 每个人都应该是数据科学家以及如何成为一名数据科学家。当今世界，如果不首先理解可用 的数据就作出任何复杂决策，应该会很尴尬。成为“数据驱动型组织”是发展趋势，而且往往 是大幅改进业务成果的最佳办法。因此，帮助我们快速成功的“利器”正迅速地推陈出新。建 立数据仓库并基于数据仓库搭建数据分析...

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