微软Azure机器学习预测分析：构建与部署指南

"Predictive Analytics with Microsoft Azure Machine Learning: Build and Deploy" 是一本关于利用微软Azure机器学习进行预测分析的书籍。它旨在介绍数据科学和机器学习的基础，并着重于构建和部署预测模型。 本书首先从数据科学的基础知识开始，解释其在面对大数据的体积、速度和复杂性时的重要性，指出业务智能已经无法满足现代分析需求，而数据科学通过预测和规定性分析提供了新的机会。书中第一部分（第1-3章）主要介绍数据科学和Azure机器学习： 第1章“Introduction to Data Science”介绍了数据科学的基本概念，包括数据挖掘、数据预处理、模型训练和验证等步骤，以及如何从中提取有价值的洞察。 第2章“Introducing Microsoft Azure Machine Learning”详细讲解了Azure机器学习平台，包括其工作流、工作室界面、实验设计、模型训练与部署，以及与其他Azure服务的集成。 第3章“Integration with R”探讨了如何在Azure机器学习中使用R语言进行高级统计分析和模型构建，展示了R与Azure的强大结合。 第二部分（第4章）“Introduction to Statistical and Machine Learning Algorithms”深入讨论了统计学和机器学习算法的基础，包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、聚类算法等，这些都是构建预测模型的关键工具。 第三部分（第5-8章）是实践应用章节，通过具体的案例来展示如何使用Azure ML解决实际问题： 第5章“Building Customer Propensity Models”讲述了如何构建客户倾向模型，以预测客户购买或采取特定行为的可能性。 第6章“Building Churn Models”聚焦于流失模型的构建，帮助企业在客户可能离开前识别并采取措施。 第7章“Customer Segmentation Models”介绍了客户细分模型的创建，以便更好地理解不同客户群体的行为和需求。 第8章“Building Predictive Maintenance Models”则关注预测性维护模型，用于预测设备故障，减少停机时间和维护成本。 最后，书中的索引提供了方便读者查找特定主题的功能。 这本书是针对希望掌握Azure机器学习进行预测分析的读者，涵盖了从理论到实践的全面内容，适合初学者和有一定经验的数据科学家。通过这本书，读者将能够运用Azure ML构建和部署自己的预测模型，从而在大数据时代获取关键的商业洞见。