深入浅出数据分析的经典语录
文件名:[深入浅出数据分析（中文版）].(Michael Milton).李芳.扫描版.pdf 文件大小: 35.89M
文件名:谁说菜鸟不会数据分析入门篇.pdf 文件大小:63.68M
文件名:谁说菜鸟不会数据分析工具篇-简版电子书.pdf 文件大小:5.71M
这三本书我都有哦，但是文件太大了〒_〒我手机党不发的哦……
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Explains the profound in simple language
explain the profound things in a simple way.
随着大数据时代的到来，以云计算、大数据、移动互联网、智能终端、物联网为代表的新一代信息技术普及速度不断加快发展，使得数据的采集、存储、计算和分析能力得到的大幅度提升，传统的对于数据的查询、处理和统计分析已经不能满足于人们对于数据应用的需要，迫切希望能够对其进行更高层次的分析以便更好地利用这些数据，进而获取能指导未来行为的规律和模式，并提高企业、社会、组织和机构的效益以及效率。计算机处理数据的速度很快，但是从海量数据中挖掘规律并不是简单的操作，因此需要有行之有效的分析算法来完成在数据中“沙里淘金”的过程，因此数据挖掘技术也就应运而生了。
什么是数据挖掘
在数据挖掘应用中，较为知名的商业案例是“啤酒+尿布”，这个故事实际上向我们揭示了零售业未来的获利及生存模式。它凸显了零售卖场中一个全新的管理理念，即商品之间是具有关联关系的，发现并利用这些商品之间的关联关系，可以在无法大幅增加门店客户数的前提下，通过增加购物篮中的商品数量达到增加销售额的目的，从而获得更大的经营收益。另外，Google通过分析5000万条美国人最频繁检索的词汇并结合美国疾病中心数据构建数学挖掘模型，成功预测了2009冬季流感的传播甚至可以具体到特定的地区和州。2012年11月奥巴马大选连任成功的胜利果实也被归功于大数据，因为他的竞选团队进行了大规模深入的数据挖掘。
数据挖掘就是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有特殊关系性的信息和知识的过程。面对现在海量的、不完整的、模棱两可的数据，运用数据挖掘算法对数据进行查找，找出人们所不知道的、有实用价值的信息，这一过程就是数据挖据。数据挖掘的基本任务包括分类、回归、聚类、关联分析等。数据挖掘还利用了人工智能、模式识别中的搜索算法和建模技术，吸纳了最优化、信息论、信息处理、可视化和信息检索等领域的思想。从商业角度来看：数据挖掘作为一种新型的数据处理技术，它的主要特征是从数据库中提取数据，对数据进行分析并模型化处理，从而挖掘出重要的有意义的数据作为商业决策。目前数据挖掘已被拓展到文本挖掘、图像挖掘等领域，成为一个标准术语，包括文本挖掘、图像挖掘、Web挖掘、预测分析，以及海量数据处理技术等众多内容。
数据挖掘数据挖掘的应用与价值
互联网+以及诸多IT新技术的出现，企业逐步开展系统升级和转型，引入云计算、大数据等新兴信息技术，引领了信息化建设的潮流，并迅速向传统企业扩散。企业信息化向3.0时代迭代，数据价值不断凸显，成为当今时代企业信息化建设的核心。随着人工智能、大数据、云计算技术的蓬勃发展，以及商业市场竞争格局的日益激烈，在这个数据智能的时代，越来越多的企业已经认识到，数据是企业重要的战略资产，海量的数据能给我们带来丰富的信息、知识、与智慧，而这些关键商业洞察，以及智能化的技术，将帮助我们的企业更好的应对风险与竞争在企业客户关系管理过程中的应用有效应用数据挖掘，对企业客户的行为特征进行科学、合理的描述与分析，进而进行系统化的预测，帮助企业优化客户关系的管理步骤，最终实现客户关系管理的科学化与最优化。数据挖掘还能够通过对企业客户以往的消费信息的统计分析，对未来客户消费行为的发生进行一定的预测，并依据预测结果，针对具有消费潜力的客户及特定的客户提供个性化、定向产品服务，进而提高企业的营销业绩。数据挖掘在企业市场预测过程中的应用可以有效地对企业在未来的发展趋势及发展行为进行分析，帮助企业进行前瞻性较强的商业活动。
零售&数据挖掘——创新零售新模式
远在“新零售”概念火热之前，数据挖掘技术已经在零售行业得到了广泛应用，关联分析的Apriori算法最早被应用于超市营销里面。超市营销系统中采用Apriori算法发掘潜藏在商品中的某些关系，细化商品的布局和摆放。超市对销售数据进行分析，能够统计商品的销售情况，找出商品间存在的内在关联，预测新商品是否畅销。根据顾客购买记录，使用序列模式挖掘顾客的消费变化，分析顾客的忠诚程度。电商平台基于用户的基本属性（年龄、性别）、购买能力、行为特征、兴趣爱好，使用数据挖掘技术构建客户画像，实现精准营销。
零售业数据挖掘——顾客画像制造&数据挖掘——智能制造新创新
物联网的快速发展，为智能制造发展带来更多创新可能。在制造领域，数据挖掘技术可以在生产、装配、质检、维修等多个环节来帮助企业解决传统管理与技术难以的解决的问题。基于产品生产工艺流程和缺陷分析，找出生产过程影响生产质量的因素，从而通过重点改进相关环节及工艺，来提高企业的生产效率，保障产品质量。通过设备故障数据分析，发现影响设备故障的因素，提前进行故障预测，实现预测性设备检修维护。以及最优的设备装备方案、最佳产品生产工艺参数组合、产品质量分析与问题追溯——数据挖掘已经深入到生产制造的各个环节，是制造行业智能化转型的核心基础支撑。
智能制造金融&数据挖掘——智慧金融新思考
金融的精准营销、智慧运营、风控管理等都是数据挖掘应用的典型场景。以银行为例，他们存储了大量的客户交易信息，可对客户的收入水平、消费习惯、购买物品等指标进行挖掘分析，找出客户的潜在需求；结合对各个理财产品交叉分析，找出关联性较强的产品，从而对客户进行有针对性的关联营销，提高产品销售业绩。根据客户基本属性特征、交易特征、理财产品使用等数据，利用决策树算法构造客户流失预警模型，在客户还未流失前进行挽留，稳定客户。利用知识图谱技术通过分析客户交易记录实现反欺诈预警，进而保障客户财产安全。
知识图谱政务&数据挖掘——智慧城市新格局
基于智慧交通、智慧政务、智慧旅游……等多领域数据分析与挖掘技术应用的智慧城市建设，已经成为当今时代的主题。政府在城市规划中，通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息的挖掘，可以为城市规划提供强大的决策支持，强化城市管理服务的科学性和前瞻性; 在交通管理方面，通过对道路交通信息的实时挖掘，能有效缓解交通拥堵，并快速响应突发状况，为城市交通的良性运转提供科学的决策依据。通过对近年来各地的降雨、气温、土壤状况和历年农作物产量的综合分析，可以预测农产品的生产趋势，指导政府进行激励措施、农作物存储和农业服务政策的制定。大数据时代下的电子政务具备海量繁复的数据资源,而数据挖掘则是提升数据利用价值,为舆情管控、业务创新提供支撑的核心所在。
智慧政务医学&数据挖掘——智慧医疗新机遇
大数据分析为许多医学难题的解决提供了新途径，改变了一些疾病诊断方式。基于历史相似病例的海量数据学习，通过分析这些诊断数据，对疑难杂症进行快速判别。当流行病发生时，可以对疾病已有的扩散趋势和感染人数进行建模，对每一个时间节点的数据进行分析处理，从而对流行病进行统计研究，预测病情的扩散趋势，为疾病防治提供参考。利用大数据可将患者的全部诊疗信息、体检信息整合，并结合历史数据、当下病情等加以分析，从而针对该患者制定出个性化的医疗服务和精准治疗方案。
大数据医疗互联网、大数据的快速发展让各类信息资源丰富多彩，生活的各个领域在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策等，而数据的不断增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾尤为突出，数据挖掘也弥补了传统的分析技术的不足之处，并针对大量的数据处理与分析提供有力支撑,在大数据时代背景下，数据挖掘技术可以帮助企业对现有数据快速治理；通过数据挖掘更好的对未来进行预测，为企业运营分析提供全面支持。数据挖掘会引领全新的生活方式，驱动生活走向美好，这正是技术的价值所在。随着数据挖掘的进一步发展，它必然会对人类的生活产生重要影响。
深入浅出 1，To explain profound theories in simple language； 2，Complicated content but plain in words； 3，Treat difficult matters in a simple and explicit way； 4，At once simple and profound； 5，Explain in everyday language results of a profound study, research etc.
共有四种说法:1,To explain profound theories in simple language； 2，Complicated content but plain in words； 3，Treat difficult matters in a simple and explicit way； 4，At once simple and profound； 5，Explain in everyday language results of a profound study, research etc