作为近十几年来大数据、人工智能行业飞速发展最重要的驱动技术之一，大数据分析与挖掘已经成为各个行业商业决策的必备技术。本书紧跟数据科学前沿，旨在帮助读者建立大数据分析与挖掘的思维框架，培养其使用数据驱动的方法解决商业决策问题的能力。本书秉承经典、主流和发展的理念，重点介绍了大数据分析与挖掘的主要步骤，关联分析、分类和聚类等经典算法的原理以及文本挖掘和深度学习等**算法和应用。本书内容设计采用“算法原理+商业案例”的方式，突出课程的实践性和应用性特点。 本书适合作为开设数据挖掘、机器学习及大数据分析类课程的高校课程教材，也可作为从事数据挖掘开发、高级数据分析的企事业单位工作人员以及从事大数据分析应用研究的科研人员的参考书。

刘伟，东北财经大学管理科学与工程学院教授、博士生导师，辽宁省一流本科课程“管理信息系统”“数据挖掘与商务智能”课程负责人。主要研究方向为数字化创新与组织战略，大数据与社会化创新、数据挖掘与商务智能。主讲课程为管理信息系统、数据挖掘与商务智能、信息技术战略与管理、信息系统研究的理论与方法。入选辽宁省“百千万”人才工程百人层次、辽宁省高等学校优秀人才支持计划、辽宁省高等学校创新人才支持计划、辽宁省优秀研究生导师。在《管理世界》《系统工程理论与实践》《中国管理科学》和International Journal of Production Research、IEEE Transactions on Engineering Management等期刊发表论文60余篇。主持国家社会科学基金项目等课题20余项。出版学术专著3部。主编《管理信息系统》等教材3部。

前言 大数据作为移动互联网、云计算、物联网和人工智能等新兴信息技术变革驱动而形成的要素资源，在政府公共治理、商务、医疗健康、金融等经济社会各领域催生许多新兴商业模式，也为国家、产业、组织和个人等经济主体带来管理决策范式的变革，深刻改变生产方式、生活方式和社会治理方式。以GPT（Generative PreTrained Transformer,生成式预训练转换模型）为代表利用大数据（big data）的人工智能应用正在对商业运行的内在逻辑产生颠覆性影响，带来产业、就业等领域的重大变革。各国政府都从国家战略层面推出大数据相关的战略规划以应对其带来的深层次挑战，我国也高度重视数据要素的基础性作用，提出一系列重要的政策部署。2015年党的十八届五中全会提出实施国家大数据战略，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》(国发〔2015〕50号)，提出数据已成为国家基础性战略资源，加快建设数据强国。2022年《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》进一步明确加快构建数据基础制度，充分发挥我国海量数据规模和丰富应用场景优势，构筑国家竞争新优势。大数据在经济社会、政府决策、产业政策、商业运营和公共治理等方面将发挥越来越重要的作用，大数据分析与挖掘为大数据的应用提供重要的工具和手段。 本书作者从商业实践应用出发，结合具体数据驱动的商业决策案例，深入浅出地介绍大数据分析与挖掘建模过程的关键技术和算法，包括数据预处理、特征工程与降维、关联分析、回归分析、分类、集成分类方法、聚类、文本挖掘、神经网络与深度学习等主要知识点。本书的内容设计秉承经典、...