大數據智能決策理論與方法

劉勇、蔣琴、薛力瑞、菅利榮

  • 出版商: 清華大學
  • 出版日期: 2026-02-01
  • 售價: $354
  • 語言: 簡體中文
  • ISBN: 7302707685
  • ISBN-13: 9787302707684
  • 相關分類: 大數據 Big-data
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大數據智能決策理論與方法-preview-1

商品描述

"本書系統介紹了大數據決策的基本理論和方法。全書共分 10 章,以大數據決策的完整流程貫穿全文,首先介紹了大數據決策導論,然後詳細講解了數據采集、清洗與預處理、數據挖掘與機器學習、文本挖掘與情感分析、數據可視化等基礎技術,接著深入探討灰色決策方法、模糊決策方法、粗糙集決策方法等多種決策理論框架,最後從基於在線評論的產品排序及基於在線評論和用戶畫像的產品推薦排序兩個實際應用場景展示了大數據決策的實踐應用。 本書提供了豐富的大數據決策相關案例和形式多樣的習題,每章均配有相應的練習題,幫助讀者鞏固所學知識並提升實踐能力。全書既註重理論基礎的系統性,又強調實用性和操作性,通過編程實例、數據分析工具應用和決策方法實戰案例,能夠幫助讀者將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 本書可作為高等院校管理科學與工程、大數據分析、人工智能等相關專業本科生及研究生的教材和參考用書,亦可供相關領域的企業管理人員、數據分析師及從事決策支持工作的專業人員參考學習。"

作者簡介

劉勇,管理學博士,教授,博導,江南大學商學院副院長,江蘇省社科優青,江蘇省青藍工程培養對象,國家高新區戰略研究會研究員,中國創造學會新質生產力產教融合分會常務理事、中國雙法研究會灰色系統專業委員會常務理事。主要從事智能創新管理與決策、沖突分析等方面的研究,主持完成國家哲學社會科學基金項目、國家自然科學基金項目、江蘇省自然科學基金項目、江蘇省社會科學基金項目、中國統計局科研研究重點項目、江蘇省軟科學等省部級及其以上項目二十余項。,以第一作者和通訊作者發表SSCI、SCI、CSSCI檢索學術論文80余篇,在科學出版社、南京大學出版社和 Springer 出版學術專著 4 部,教材2部,部分科研成果獲江蘇省優秀研究生學位論文指導老師、中國商業聯合會科技進步獎、江蘇省應用精品工程獎,江蘇省教育教學優秀成果(研究類)等獎項。

目錄大綱

| 目  錄

第1章  大數據決策導論 1

1.1  基本概念 2

1.2  大數據決策概況 3

1.3  大數據智能決策發展趨勢和挑戰 11

本章習題 15

即測即練 15

第2章  數據采集、清洗與預處理 16

2.1  數據采集概述 17

2.2  網絡爬蟲 20

2.3  數據清洗與預處理 41

本章習題 53

即測即練 53

第3章  數據挖掘與機器學習 54

3.1  數據挖掘與機器學習的基本概念 55

3.2  分類算法 60

3.3  關聯分析 72

3.4  聚類算法 78

本章習題 81

即測即練 82

第4章  文本挖掘與情感分析 83

4.1  文本挖掘概述 84

4.2  文本預處理及標註 88

4.3  特征提取 92

4.4  常見的文本挖掘任務 97

4.5  情感分析方法 101

本章習題 110

即測即練 110

第5章  數據可視化 111

5.1  數據可視化概述 112

5.2  數據可視化工具 117

5.3  數據可視化的典型案例 132

本章習題 134

即測即練 135

第6章  灰色決策方法 136

6.1  灰色關聯決策方法 137

6.2  多屬性灰色聚類決策方法 149

6.3  灰色局勢決策方法 152

6.4  灰靶決策方法 158

本章習題 162

即測即練 163

第7章  模糊決策方法 164

7.1  模糊決策理論基礎知識 165

7.2  模糊聚類決策方法 171

7.3  模糊綜合評價方法 177

7.4  直覺模糊決策方法 183

7.5  猶豫模糊決策方法 187

7.6  畢達哥拉斯模糊集決策方法 191

本章習題 198

即測即練 201

第8章  粗糙集決策方法 202

8.1  經典粗糙集理論基礎知識 203

8.2  數據離散與屬性約簡的常用算法 216

8.3  變精度粗糙集 222

8.4  優勢粗糙集 228

8.5  決策粗糙集 233

本章習題 239

即測即練 240

第9章  基於在線評論的產品排序 241

9.1  考慮初次評論情感強度的產品選擇方法 242

9.2  考慮追加評論情感強度的產品選擇方法 257

9.3  考慮消費者後悔心理的產品選擇方法 269

本章習題 277

即測即練 278

第10章  基於在線評論和用戶畫像的產品推薦排序 279

10.1  基於質量屋的產品推薦排序方法 280

10.2  基於多維標簽的產品推薦排序優化方法 291

本章習題 298

即測即練 298

參考文獻 299