最簡數據挖掘
周濤
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周濤
本書是數據挖掘精髓的濃縮。第1章用通俗易懂的語言回答五個基本問題，包括什麼是數據，什麼是大數據，什麼是數據挖掘，以及數據挖掘能挖掘出哪些東西和會產生什麼價值。然後用6章的篇幅，介紹k-均值、k-近鄰、樸素貝葉斯、決策樹、迴歸分析和關聯規則挖掘等6種方法。第8章介紹一些實際的應用，演示簡單的數據挖掘方法如何產生巨大的價值。 本書可供高校的數據科學與大數據、智能科學與技術、人工智能、計算機科學與技術和統計類、應用數學等相關專業的學生作爲教材使用，也可供高校的商科大數據、金融等專業的學生、優秀的中學生、科技企業的管理者和相關行業的投資人學習參考。
周濤老師介紹的言簡意賅，但是第一次實際瞭解數據挖掘，還是有些懵懵懂懂的，關於k-均值，k-近鄰，決策樹和關聯規則大概明白了一些，但是樸素貝葉斯，線性迴歸和邏輯迴歸還是不太懂，只能聽個大概，想不明白實際場景，不過總算是個好的開始，繼續努力… k-均值，解決聚類問題，n個對象分成k個簇，比如說做流量套餐設計； k-近鄰，解決分類問題，n個原始對象中取與新添加對象相似的最相近的k個對象進行綜合預測，比如說風控評估壞賬率風險； 決策樹，同樣解決分類問題，原始對象爲根節點，規則爲內部節點，結果爲葉子結點，大體爲一系列規則庫的分析，比如銀行普惠金融； 關聯規則，更關注布爾數據，比如啤酒與尿布的故事，比如電商營銷策略等； 繼續努力吧，現在理解的似是而非的…
簡單易懂，便於入門。有些舉例，淺顯易懂，但發人深思，令人難忘。已經推薦給學生做入門讀物。
對於想了解數據挖掘經典算法和基礎實施過程的初學者，管理層，是挺好的普及書