大数据与机器学习：实践方法与行业案例

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。
【推荐语】
（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，并公源代码
【作者】
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。