漫谈数据挖掘：从入门到精通

"大嘴巴谈数据挖掘" 是一本生动介绍数据挖掘基础知识和常见算法的书籍，适合初学者快速入门。作者易向军通过简洁的语言和丰富的插图，使得复杂的概念易于理解。书中涵盖的概率定义、关联规则、决策树、贝叶斯、线性回归、逻辑回归、时间序列、因子分析、信度分析、效度分析、层次分析等是数据挖掘的核心内容。同时，书本还讨论了数据挖掘的应用，如随机变量、数字特征、抽样分布、参数估计、假设检验、聚类分析和神经网络等。此外，书中提出了数据挖掘的5W问题，即What、Why、Where、Which、Who，帮助读者理解数据挖掘的目的、方法和应用场景。 数据挖掘是一种从大量历史数据中提取有价值信息的技术，它包括数据预处理、模式发现、模式评估和结果可视化等多个阶段。在这个过程中，"关联规则"用于发现数据中不同项集之间的频繁模式，如购物篮分析；"决策树"是一种预测模型，通过树状结构进行分类或回归分析；"贝叶斯"方法基于概率理论，常用于分类和过滤；"线性回归"和"逻辑回归"分别处理连续和二元变量的预测问题；"时间序列"分析则关注数据随时间变化的模式；"因子分析"用于降低数据的维度，找出隐藏的因子；"信度分析"和"效度分析"则关注测量的稳定性和准确性；"层次分析"用于处理多准则决策问题。 数据挖掘的应用广泛，可以用于客户细分、产品推荐、市场趋势预测、风险评估等。例如，"聚类分析"可以将相似的个体归为一类，有助于理解用户群体；"神经网络"是一种模拟人脑神经元的计算模型，能处理复杂非线性问题。 在实际操作中，数据挖掘需要考虑"合适的地点"（数据来源）、"合适的时间"（数据时效性）、"合适的方 式"（选择合适的挖掘方法）和"合适的人群"（目标用户），以及"合适的产品"（根据挖掘结果提供定制化服务）。书中的案例和解释将帮助读者逐步进入数据挖掘的世界，并掌握这一领域的基本技能。 这本书不仅适合数据爱好者、管理者、客户经理、产品经理、工程师、分析师、教师和学生阅读，也适用于任何希望了解和运用数据驱动决策的人。作者易向军的社交媒体链接也在书中提供，便于读者进一步交流和探讨数据挖掘的话题。