大數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)嵱冒咐坛?/p>
定 價(jià)：65 元
- 作者：萬(wàn)欣
- 出版時(shí)間：2022/1/1
- ISBN：9787121427800
- 出 版 社：電子工業(yè)出版社
- 中圖法分類(lèi)：TP274
- 頁(yè)碼：344
- 紙張：
- 版次：01
- 開(kāi)本：16開(kāi)
大數(shù)據(jù)分析與挖掘已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)。本書(shū)以項(xiàng)目實(shí)踐為基礎(chǔ)，對(duì)大數(shù)據(jù)分析與挖掘的基礎(chǔ)知識(shí)進(jìn)行了介紹，總結(jié)了機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析與挖掘過(guò)程、數(shù)據(jù)分析挖掘框架和庫(kù)，分析了當(dāng)前的研究熱點(diǎn)與前沿技術(shù)。為了增強(qiáng)本書(shū)的實(shí)用性、提高讀者的動(dòng)手能力，本書(shū)結(jié)合案例討論了爬蟲(chóng)與數(shù)據(jù)處理、Echarts和Python可視化、描述性分析、并聯(lián)分析、回歸與分類(lèi)、聚類(lèi)、序列挖掘等基本方法的實(shí)現(xiàn)與實(shí)踐。本書(shū)結(jié)合實(shí)際案例，探討了文本分析、主題模型、推薦系統(tǒng)、知識(shí)圖譜、情感分析等高級(jí)實(shí)現(xiàn)與實(shí)踐。此外，本書(shū)還介紹了大數(shù)據(jù)分析與挖掘在管理領(lǐng)域的應(yīng)用案例。本書(shū)配有電子課件等教學(xué)資源，讀者可登錄華信教育資源網(wǎng)（www.hxedu.com.cn）下載使用。本書(shū)適合作為高等學(xué)校數(shù)據(jù)挖掘、商務(wù)智能、數(shù)據(jù)分析等課程的教材，也可供數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘從業(yè)人員閱讀，還可供從事數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用研究的科研人員參考。
萬(wàn)欣，武漢紡織大學(xué)管理學(xué)院副教授，畢業(yè)于日本電氣通信大學(xué)，工學(xué)博士（社會(huì)智能信息學(xué)），主要研究方向：商務(wù)智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、推薦系統(tǒng)等。曾就職于國(guó)內(nèi)外多家上市公司從事技術(shù)研發(fā)、軟件開(kāi)發(fā)工作。以第一作者發(fā)表論文十幾篇，其中被SCI、EI收錄十余篇。大數(shù)據(jù)分析與挖掘領(lǐng)域教學(xué)經(jīng)驗(yàn)豐富。
目 錄
第1篇 緒 論
第1章 大數(shù)據(jù)分析與挖掘的概念與理論
1.1 概述
1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)
1.2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的定義
1.2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)類(lèi)型
1.2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用與工具
1.3 數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程
1.3.1 CRISP-DM
1.3.2 知識(shí)發(fā)現(xiàn)
1.4 大數(shù)據(jù)分析與挖掘中的研究熱點(diǎn)與前沿
1.4.1 商務(wù)智能研究熱點(diǎn)與前沿
1.4.2 大數(shù)據(jù)分析熱點(diǎn)與前沿
1.4.3 機(jī)器學(xué)習(xí)熱點(diǎn)與前沿
1.4.4 數(shù)據(jù)挖掘熱點(diǎn)與前沿
1.4.5 本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
本書(shū)涉及的環(huán)境、語(yǔ)言、框架和庫(kù)
第2篇 基礎(chǔ)實(shí)踐篇
第2章 爬蟲(chóng)與數(shù)據(jù)處理——“茶顏悅色”話題情感趨向的影響因素
2.1 相關(guān)理論
2.1.1 Python爬蟲(chóng)
2.1.2 其他相關(guān)理論
2.2 背景與分析目標(biāo)
2.3 數(shù)據(jù)采集與處理
2.3.1 茶顏悅色品牌的選擇
2.3.2 數(shù)據(jù)的選擇
2.3.3 數(shù)據(jù)的采集
2.3.4 數(shù)據(jù)的處理
2.4 數(shù)據(jù)的分析與挖掘
2.4.1 情緒分析
2.4.2 詞云分析
2.5 拓展思考
2.6 本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第3章 Echarts可視化——B站視頻分區(qū)熱度及其影響因素分析
3.1 Echarts介紹及使用
3.1.1 Echarts實(shí)例
3.1.2 系列
3.1.3 組件
3.1.4 用option描述圖表
3.1.5 組件的定位
3.1.6 坐標(biāo)系
3.1.7 小例子：實(shí)現(xiàn)日歷圖
3.1.8 自定義配置參數(shù)
3.2 其他相關(guān)理論
3.2.1 主題模型
3.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.3 背景與分析目標(biāo)
3.4 數(shù)據(jù)采集與處理
3.4.1 數(shù)據(jù)采集
3.4.2 數(shù)據(jù)處理
3.5 數(shù)據(jù)分析與挖掘
3.5.1 分區(qū)熱度
3.5.2 影響因素之視頻標(biāo)題分析
3.5.3 影響因素之視頻時(shí)長(zhǎng)和視頻發(fā)布時(shí)間分析
3.6 拓展思考
3.7 本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第4章 Python可視化——社科基金項(xiàng)目選題分析
4.1 Python可視化
4.2 背景與分析目標(biāo)
4.3 數(shù)據(jù)采集與處理
4.4 數(shù)據(jù)分析與挖掘
4.4.1 Matplotlib可視化分析
4.4.2 詞云圖
4.4.3 知識(shí)圖譜
4.5 拓展思考
4.6 本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第5章 描述性分析——熱映電影背后的成因分析
5.1 描述性分析
5.1.1 描述性分析的含義
5.1.2 基于Python的描述性統(tǒng)計(jì)分析
5.2 背景與分析目標(biāo)
5.2.1 背景
5.2.2 分析目標(biāo)
5.3 數(shù)據(jù)采集與處理
5.3.1 數(shù)據(jù)采集
5.3.2 數(shù)據(jù)處理
5.4 數(shù)據(jù)分析與挖掘
5.4.1 電影行業(yè)的整體發(fā)展情況
5.4.2 電影類(lèi)型隨時(shí)間的變化趨勢(shì)
5.5 拓展思考
5.5.1 數(shù)據(jù)分析的意義
5.5.2 數(shù)據(jù)分析的分類(lèi)
5.6 本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第6章 關(guān)聯(lián)分析——提高相親旅游成功率的分析
6.1 相關(guān)理論
6.1.1 關(guān)聯(lián)分析概念
6.1.2 頻繁項(xiàng)集挖掘方法
6.2 背景與分析目標(biāo)
6.3 數(shù)據(jù)采集與處理
6.3.1 數(shù)據(jù)采集
6.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
6.4 數(shù)據(jù)分析與挖掘
6.4.1 用戶屬性定位
6.4.2 旅游路線及內(nèi)容規(guī)劃
6.4.3 總結(jié)
6.5 拓展思考
6.5.1 理論意義
6.5.2 實(shí)踐意義
6.5.3 優(yōu)點(diǎn)
6.5.4 不足之處
6.6 本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第7章 回歸與分類(lèi)——二手房房?jī)r(jià)影響因素及預(yù)測(cè)分析
7.1 回歸與分類(lèi)
7.1.1 回歸分析
7.1.2 分類(lèi)與預(yù)測(cè)
7.2 背景與分析目標(biāo)
7.3 數(shù)據(jù)采集與處理
7.4 數(shù)據(jù)分析與挖掘
7.4.1 數(shù)據(jù)分析
7.4.2 機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)
7.5 拓展思考
7.6 本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第8章 分類(lèi)——民宿價(jià)格和評(píng)分影響因素分析
8.1 相關(guān)理論
8.1.1 分類(lèi)
8.1.2 線性回歸
8.2 背景與分析目標(biāo)
8.3 數(shù)據(jù)采集與處理
8.3.1 數(shù)據(jù)采集
8.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
8.4 數(shù)據(jù)分析與挖掘
8.4.1 民宿價(jià)格影響因素分析
8.4.2 民宿評(píng)分影響因素分析
8.4.3 結(jié)論與對(duì)策建議
8.5 拓展思考
8.5.1 理論意義
8.5.2 實(shí)踐意義
8.5.3 不足之處
8.6 本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第9章 聚類(lèi)——新冠肺炎疫情分析及微博評(píng)論的數(shù)據(jù)挖掘
9.1 聚類(lèi)
9.1.1 聚類(lèi)方法
9.1.2 K-means
9.1.3 DBSCAN
9.2 背景與分析目標(biāo)
9.3 數(shù)據(jù)采集與處理
9.3.1 數(shù)據(jù)選擇
9.3.2 數(shù)據(jù)采集
9.3.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
9.4 數(shù)據(jù)分析與挖掘
9.4.1 疫情數(shù)據(jù)擬合分析
9.4.2 評(píng)論數(shù)據(jù)信息挖掘
9.5 拓展思考
9.5.1 理論意義
9.5.2 實(shí)踐意義
9.6 本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第10章 序列挖掘——景區(qū)日客流量影響因素分析與預(yù)測(cè)
10.1 相關(guān)理論
10.1.1 序列挖掘
10.1.2 其他相關(guān)理論
10.2 背景與分析目標(biāo)
10.3 數(shù)據(jù)采集與處理
10.3.1 數(shù)據(jù)采集
10.3.2 影響因素分析
10.3.3 數(shù)據(jù)處理
10.4 數(shù)據(jù)分析與挖掘
10.4.1 平穩(wěn)時(shí)間序列分析
10.4.2 非平穩(wěn)時(shí)間序列分析
10.4.3 其他時(shí)間序列分析
10.5 拓展思考
10.5.1 理論意義
10.5.2 實(shí)踐意義
10.5.3 優(yōu)點(diǎn)
10.5.4 不足之處
10.6 本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第3篇 提高實(shí)踐篇
第11章 文本分析——政府工作報(bào)告分析
11.1 文本分析相關(guān)理論
11.1.1 概念和方法
11.1.2 工具
11.2 背景與分析目標(biāo)
11.3 數(shù)據(jù)采集與處理
11.4 數(shù)據(jù)分析與挖掘
11.5 本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第12章 主題模型——生育價(jià)值觀變化分析
12.1 主題模型
12.1.1 LSI
12.1.2 PLSI
12.1.3 PLSA
12.1.4 LDA
12.2 背景與分析目標(biāo)
12.3 數(shù)據(jù)采集與處理
12.3.1 數(shù)據(jù)選擇
12.3.2 數(shù)據(jù)采集
12.3.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
12.4 數(shù)據(jù)分析與挖掘
12.4.1 各因素影響研究分析
12.4.2 評(píng)論數(shù)據(jù)的特征分析
12.4.3 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析
12.4.4 情感分析
12.4.5 LDA主題構(gòu)建
12.5 拓展思考
12.5.1 理論意義
12.5.2 實(shí)踐意義
12.5.3 優(yōu)點(diǎn)
12.5.4 不足之處
12.6 本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第13章 推薦系統(tǒng)——基于牛客網(wǎng)的職位推薦分析
13.1 推薦系統(tǒng)
13.1.1 基于內(nèi)容的推薦
13.1.2 協(xié)同過(guò)濾推薦
13.1.3 混合式推薦
13.2 背景與分析目標(biāo)
13.3 數(shù)據(jù)采集與處理
13.4 數(shù)據(jù)分析與挖掘
13.4.1 可視化分析
13.4.2 推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)
13.4.3 知識(shí)圖譜
13.5 拓展思考
13.5.1 理論意義
13.5.2 實(shí)踐意義
13.5.3 優(yōu)點(diǎn)
13.5.4 不足之處
13.6 本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第14章 知識(shí)圖譜——影評(píng)分析
14.1 相關(guān)理論
14.1.1 知識(shí)圖譜
14.1.2 其他相關(guān)理論
14.2 背景與分析目標(biāo)
14.3 數(shù)據(jù)采集與處理
14.3.1 數(shù)據(jù)采集
14.3.2 數(shù)據(jù)描述
14.3.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
14.4 數(shù)據(jù)分析與挖掘
14.4.1 知識(shí)圖譜的構(gòu)建
14.4.2 TF-IDF特征提取
14.4.3 情感分析
14.4.4 LDA主題模型
14.5 拓展思考
14.5.1 理論意義
14.5.2 實(shí)踐意義
14.5.3 優(yōu)點(diǎn)
14.5.4 不足之處
14.6 本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第15章 情感分析——景區(qū)印象分析
15.1 相關(guān)理論
15.1.1 情感分析
15.1.2 其他相關(guān)理論
15.2 背景與分析目標(biāo)
15.2.1 背景
15.2.2 分析目標(biāo)
15.2.3 A01景區(qū)的競(jìng)爭(zhēng)形勢(shì)
15.3 數(shù)據(jù)采集與處理
15.3.1 數(shù)據(jù)爬取與清洗
15.3.2 分詞與去停用詞
15.4 情感分析
15.4.1 關(guān)鍵詞提取（TF-IDF）
15.4.2 詞云圖
15.4.3 情感分類(lèi)（正、負(fù)面情感）
15.4.4 LDA主題模型
15.5 數(shù)據(jù)分析與挖掘
15.5.1 描述性統(tǒng)計(jì)
15.5.2 社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)
15.5.3 SPSS分析
15.5.4 SWOT分析
15.6 拓展思考
15.7 本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第4篇 管理應(yīng)用篇
第16章 網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)背景下審丑現(xiàn)象的受眾心理及原因分析——以馬某某事件為例
16.1 引言
16.2 文獻(xiàn)回顧及相關(guān)理論
16.2.1 文獻(xiàn)回顧
16.2.2 相關(guān)理論
16.3 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理
16.3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源
16.3.2 數(shù)據(jù)處理
16.3.3 研究方法
16.4 數(shù)據(jù)挖掘與分析
16.4.1 博文關(guān)鍵詞詞頻分析
16.4.2 原因類(lèi)博文分析
16.4.3 評(píng)論數(shù)據(jù)分析
16.5 本章小結(jié)
16.5.1 丑味網(wǎng)紅流行的原因
16.5.2 用戶追捧審丑文化的原因
本章參考文獻(xiàn)
第17章 丁真走紅背后的那些事——基于微博數(shù)據(jù)分析
17.1 引言
17.2 文獻(xiàn)回顧
17.3 研究方法及理論基礎(chǔ)
17.3.1 研究方法
17.3.2 理論基礎(chǔ)
17.4 數(shù)據(jù)挖掘與分析
17.4.1 數(shù)據(jù)爬取
17.4.2 數(shù)據(jù)處理
17.4.3 分析過(guò)程與結(jié)果
17.5 本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第18章 “準(zhǔn)社會(huì)交往”原則下網(wǎng)紅受歡迎的原因分析——基于丁真微博數(shù)據(jù)
18.1 引言
18.2 文獻(xiàn)回顧
18.3 理論與方法
18.4 數(shù)據(jù)挖掘與分析
18.4.1 數(shù)據(jù)爬取
18.4.2 數(shù)據(jù)處理
18.4.3 分析過(guò)程與結(jié)果
18.5 本章小結(jié)
18.5.1 結(jié)論
18.5.2 啟示
18.5.3 不足之處
本章參考文獻(xiàn)
第19章 基于粉絲經(jīng)濟(jì)理論對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)行為影響因素的分析
19.1 引言
19.2 相關(guān)理論
19.2.1 粉絲經(jīng)濟(jì)
19.2.2 購(gòu)買(mǎi)意愿
19.3 數(shù)據(jù)爬取
19.4 數(shù)據(jù)處理
19.4.1 分詞處理
19.4.2 數(shù)據(jù)數(shù)值化
19.5 數(shù)據(jù)分析
19.5.1 多元線性回歸分析
19.5.2 一元分析與多元分析混合
19.6 情感分析
19.6.1 數(shù)據(jù)篩選
19.6.2 一般消費(fèi)者情感分析
19.6.3 粉絲消費(fèi)者情感分析
19.6.4 對(duì)比結(jié)論
19.7 粉絲經(jīng)濟(jì)亂象
19.8 建議
本章參考文獻(xiàn)
書(shū)單推薦
