大数据与机器学习：实践方法与行业案例

（1）从数据、基础平台、分析方法、行业应用4个维度，义场景化方式讲解数据从获取、预处理、挖掘、建模、结论分析与展现到系统应用的流程，以及机器学习的重要技术
（2）三位金融领域的大数据专家近10年行业实战经验总结，包含大量行业解决方案和案例，并公开源代码 

本书从企业实践出发，内容覆盖数据、平台、分析和应用等企业内数据流转的主要环节。布局上，按照数据与平台篇、分析篇和应用篇分别撰写。数据与平台篇（第1~3章），立足找到数据、整合数据、使用数据三个角度，介绍数据在企业内的分布和处理逻辑，以便快速为分析准备素材。分析篇（第4~11章），选取企业实际案例，介绍常用的数据挖掘与机器学习算法，以业务场景为导向展示数据分析过程和技巧。应用篇（第12~15章），选取当前主流的四个应用场景，介绍如何实现数据驱动，让数据“自动”流转于各个环节。

陈春宝，先后获得了经济学硕士和工业工程博士学位，拥有10年数据分析及应用经验，目前任职于股份制商业银行总行，在数据挖掘、机器学习和业务咨询方面有着独到的见解，他的工作跨大数据、营销、风险、运营等多个领域，擅长诊断各类业务问题，应用商业和数据分析手段获得创新性的解决方案，并帮助业务部门有效的实施。他曾经担任交通银行*中心的数据分析经理，以及美国MSA公司咨询顾问，拥有银行、*、烟草、医药与电信等行业几十个项目的数据挖掘分析与SAS建模经验。基于大数据构建的预测模型，创新了商业模式并为公司带来新的收入来源，参与设计的算法获得人民银行科技发展二等奖。他还长期负责企业内的数据分析人员培训和管理，并先后担任两个大数据专业期刊的责任编辑，近几年经常作为嘉宾活跃在高校与企业的一系列大数据活动中。曾担任上海交通大学工程硕士企业导师，SCI&EI索引期刊发表论文10余篇。

Preface　前　　言不畏浮云遮望眼，只缘身在最高层。 —王安石《登飞来峰》数据科学家 = 统计学家 + 程序员 + 讲故事的人 + 艺术家—Shlomo Aragmon本书的创作初衷大数据方面的书籍可谓琳琅满目，有的讲解理论，有的介绍方法，有的传播理念。但是，大数据从业人员（如数据工程师、数据分析师、业务分析师、算法设计师等）应该掌握哪些知识与技能，如何应用数据解决现实的业务问题呢？恐怕最能给出答案的还是实际的数据从业者。为此，三位作者基于近10年的数据分析与应用经验，融合各自在商业银行、互联网金融和电商领域的切身体验，寓理论于实战，选取多个详实的案例，站在企业实际应用的角度介绍数据分析应用过程并公布源代码，并最终形成本书。本书对于读者开展数据分析工作能够提供直接帮助，为有志于在大数据领域发展的读者启航。 本书特点本书有三大特点。其一，内容全面，覆盖大数据生态中的数据、基础平台、分析方法和应用四个领域，对数据应用从业务需求、数据准备、数据分析、挖掘建模、演示报告、成果应用等全流程进行了详细阐述；其二，以业务场景为主线，精选银行和互联网方面最具代表性的案例，站在数据消费者和分析师的角度，身临其境地介绍了数据如何产生价值，寓理论于实战，让读者能知其所以然；其三，写作手法上遵循大道至简原则，用浅显的语言介绍复杂的数据分析应用过程，归纳数据分析师乃至数据科学家应该修炼的要点，既关注技术细节，又不拖泥带水，能为读者提供直接帮助。 本书定位本书既可作为数据分析与商业分析人员的入门指引和案头工具，亦可为统计学、计算机科学、市场营销等专业研究生拓宽视野。 源代码下载对书中源代码感兴趣的读者，可与作者联系（邮箱：64346837@qq.com）。