MATLAB数据分析与挖掘实战

前言
基础篇
第1章数据挖掘基础
1.1某知名连锁餐饮企业的困惑
1.2从餐饮服务到数据挖掘
1.3数据挖掘的基本任务
1.4数据挖掘的建模过程
1.4.1定义挖掘目标
1.4.2数据取样
1.4.3数据探索
1.4.4数据预处理
1.4.5挖掘建模
1.4.6模型评价
1.5常用的数据挖掘建模工具
1.6小结
第2章MATLAB数据分析工具箱简介
2.1MATLAB的安装
2.2MATLAB使用入门
2.2.1MATLAB R2014a操作界面
2.2.2MATLAB常用操作
2.3MATLAB数据分析工具箱
2.4配套附件使用设置
2.5小结
第3章数据探索
3.1数据质量分析
3.1.1缺失值分析
3.1.2异常值分析
3.1.3一致性分析
3.2数据特征分析
3.2.1分布分析
3.2.2对比分析
3.2.3统计量分析
3.2.4周期性分析
3.2.5贡献度分析
3.2.6相关性分析
3.3MATLAB主要数据的探索函数
3.3.1统计特征函数
3.3.2统计作图函数
3.4小结
第4章数据预处理
4.1数据清洗
4.1.1缺失值处理
4.1.2异常值处理
4.2数据集成
4.2.1实体识别
4.2.2冗余属性识别
4.3数据变换
4.3.1简单的函数变换
4.3.2规范化
4.3.3连续属性离散化
4.3.4属性构造
4.3.5小波变换
4.4数据规约
4.4.1属性规约
4.4.2数值规约
4.5MATLAB主要的数据预处理函数
4.6小结
第5章挖掘建模
5.1分类与预测
5.1.1实现过程
5.1.2常用的分类与预测算法
5.1.3回归分析
5.1.4决策树
5.1.5人工神经网络
5.1.6分类与预测算法评价
5.1.7MATLAB主要分类与预测算法函数
5.2聚类分析
5.2.1常用的聚类分析算法
5.2.2K-Means聚类算法
5.2.3聚类分析算法评价
5.2.4MATLAB主要聚类分析算法函数
5.3关联规则
5.3.1常用的关联规则算法
5.3.2Apriori算法
5.4时序模式
5.4.1时间序列算法
5.4.2时间序列的预处理
5.4.3平稳时间序列分析
5.4.4非平稳时间序列分析
5.4.5MATLAB主要时序模式算法函数
5.5离群点检测
5.5.1离群点的检测方法
5.5.2基于统计模型的离群点的检测方法
5.5.3基于聚类的离群点的检测方法
5.6小结
实战篇
第6章电力企业的窃漏电用户自动识别
6.1背景与挖掘目标
6.2分析方法与过程
6.2.1数据抽取
6.2.2数据探索分析
6.2.3数据预处理
6.2.4构建专家样本
6.2.5构建模型
6.3上机实验
6.4拓展思考
6.5小结
第7章航空公司的客户价值分析
7.1背景与挖掘目标
7.2分析方法与过程
7.2.1数据抽取
7.2.2数据探索分析
7.2.3数据预处理
7.2.4模型构建
7.3上机实验
7.4拓展思考
7.5小结
第8章中医证型关联规则挖掘
8.1背景与挖掘目标
8.2分析方法与过程
8.2.1数据获取
8.2.2数据预处理
8.2.3模型构建
8.3上机实验
8.4拓展思考
8.5小结
第9章基于水色图像的水质评价
9.1背景与挖掘目标
9.2分析方法与过程
9.2.1数据预处理
9.2.2构建模型
9.2.3水质评价
9.3上机实验
9.4拓展思考
9.5小结
第10章基于关联规则的网站智能推荐服务
10.1背景与挖掘目标
10.2分析方法与过程
10.2.1数据抽取
10.2.2数据预处理
10.2.3构建模型
10.3上机实验
10.4拓展思考
10.5小结
第11章应用系统负载分析与磁盘容量预测
11.1背景与挖掘目标
11.2分析方法与过程
11.2.1数据抽取
11.2.2数据探索分析
11.2.3数据预处理
11.2.4构建模型
11.3上机实验
11.4拓展思考
11.5小结
第12章面向网络舆情的关联度分析
12.1背景与挖掘目标
12.2分析方法与过程
12.2.1数据抽取
12.2.2数据预处理
12.2.3构建模型
12.3上机实验
12.4拓展思考
12.5小结
第13章家用电器用户行为分析及事件识别
13.1背景与挖掘目标
13.2分析方法与过程
13.2.1数据抽取
13.2.2数据探索分析
13.2.3数据预处理
13.2.4模型构建
13.2.5模型检验
13.3上机实验
13.4拓展思考
13.5小结
第14章基于基站定位数据的商圈分析
14.1背景与挖掘目标
14.2分析方法与过程
14.2.1数据抽取
14.2.2数据探索分析
14.2.3数据预处理
14.2.4构建模型
14.3上机实验
14.4拓展思考
14.5小结
第15章气象与输电线路的缺陷关联分析
15.1背景与挖掘目标
15.2分析方法与过程
15.2.1数据抽取
15.2.2数据探索分析
15.2.3数据预处理
15.2.4模型构建
15.3上机实验
15.4拓展思考
15.5小结
提高篇
第16章基于MATLAB的数据挖掘二次开发
16.1混合编程应用体验——TipDM数据挖掘平台
16.1.1建设目标
16.1.2模型构建
16.1.3模型发布
16.1.4模型调用
16.1.5模型更新
16.2二次开发过程
16.2.1接口算法编程
16.2.2用Library Compiler创建Java组件
16.2.3安装MATLAB运行时环境
16.2.4JDK环境及设置
16.2.5接口函数的调用
16.3小结
参考文献

张良均，资深大数据挖掘专家和模式识别专家，有10多年的大数据挖掘应用、咨询经验，10余年数据仓库系统管理与实施经验，超过10年的系统开发与设计经验。为电信、电力、互联网、生产制造、零售、银行、生物、化工、医药等多个行业上百家大型企业提供过数据挖掘应用与咨询服务，实践经验非常丰富。此外，他精通Java EE企业级应用开发，是广东工业大学和华南师范大学兼职教授，著有《神经网络实用教程》、《数据挖掘：实用案例分析》等畅销书。

本书共16章，共三篇。基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具MATALB进行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。实战篇（第6～15章），重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上，本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建的顺序进行的，在建模过程关键环节，穿插程序实现代码。最后通过上机实践，加深数据挖掘技术在案例应用中的理解。提高篇（第16章），介绍了基于MATLAB二次开发的数据挖掘应用软件——TipDM数据挖掘建模工具，并以此工具为例详细介绍了基于MATLAB接口完成数据挖掘二次开发的各个步骤，使读者体验到通过MATLAB实现数据挖掘二次开发的强大魅力。

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