本书是计算广告领域受大家认可的作品。 本书第1版和第2版出版以后，获得的业界反响超乎了我们的想象。实际上，本书已经广泛被互联网公司采用，作为商业化相关部门的培训教程，甚至还成了某大公司商业化部门年会时的”阳光普照奖”奖品。 经过一段时间的补充与修订，我们向读者奉上这次的新版。新版新增了竞价广告的产品脉络、计算分工带来的产品方向的演，以及智能投放的产品原理。 希望本书能帮助读者深了解互联网流量与数据变现，洞察互联网增长与财富的秘密，搭建商业化与获客的产品技术体系。 对以下读者，我们相信本书值得一读： ● 互联网公司的商业化、大数据和用户增长部门的朋友； ● 传统广告与数字广告从业者； ● 对推荐、大数据、人工智能技术的应用有兴趣者； ● 转型中的传统企业和创业公司的战略决策者； ● 计算机相关专业
深刻剖析Kaggle、阿里天池、腾讯广告算法大赛等算法竞赛内容，结合多个领域模块行实战讲解； 《计算广告》作者刘鹏、《深度学习推荐系统》作者王喆等倾力推荐！ 1.多年实战经验汇集 作者在众多竞赛平台多次获得好成绩，本书汇集了他们在竞赛圈多年的实战经验。 2.基本理论与竞赛技巧结合 本书系统的介绍了算法竞赛，包括算法竞赛的基本理论知识以及竞赛中的上分思路和技巧。 3.众多竞赛选手参与 结合国内多名竞赛选手建议，对本书结构行细致编排，结合多个领域模块行实战讲解，剖析竞赛本质的内容。 4.提供完整数据与代码 本书将会源大量的获奖竞赛完整数据与代码，供读者快速上手掌握常见的实践方法与竞赛技巧。
作者背景资深：作者是云计算、大数据和AI领域的知名专家，云创大数据总裁、中国大数据应用联盟人工智能专家委员会主任。 写作经验丰富：作者团队写作经验丰富，不仅深谙数据挖掘技术和金融行业，而且有丰富的出版经验，能准确把握读者需求。 零基础快门：即便读者没有Python经验，没有数据挖掘和分析经验，也能快速掌握常见金融应用场景的数据挖掘和分析。 实战性强：本书配有大量精心设计的案例、讲解视频、实现代码、数据资源、习题及其答案。
本书*版出版以后，已经被互联网公司广泛采用，作为商业化相关部门的培训教程。新版更注重从人工智能方法论的视角审视整个计算广告体系。通过本书对计算广告领域抽丝剥茧的解读，读者会认识到，除解决传统的感知和认知问题以外，人工智能领域形成的方法体系在广告这样的海量数据驱动且人类自身能力不强的问题上，有着巨大的施展空间。 希望本书能帮助读者深了解互联网流量与数据变现，洞察互联网增长与财富的秘密，搭建商业化与获客的产品技术体系。 用计算的力量改变世界是每一个程序员的梦想，而本书的主题正是用计算将数据和流量变成财富。这样的后向变现使得许多对用户有价值但直利润微薄的信息产品，在互联网时代找到了爆发式成长的机会。从这个角度来看，我们希望本书能够成为一本启示录，帮助每一个互联网人真正理解后向变现对于
用计算的力量改变世界是每一个程序员的梦想，而本书的主题正是用计算将数据和流量变成财富。这样的后向变现使得许多对用户有价值但直利润微薄的信息产品，在互联网时代找到了爆发式成长的机会。从这个角度来看，我们希望本书能够成为一本启示录，帮助每一个互联网人真正理解后向变现对于互联网生产力的巨大解放，真正理解数据资产的巨大价值。 对于已经启商业化程的企业，洞悉广告市场复杂的交易结构和产品特，并选择合理高效的产品方案和技术架构，是商业化必须面对的一步。从这个意义上说，我们还希望本书成为一本操作指南，辅助商业化团队更顺利地认知和践行技术驱动的营销与变现。 由于需要综合用到计算机科学、经济学、心理学等多学科的知识，并需要相当的工业实践基础，因此计算广告的人才相当稀缺。从这个目的出发，本书还希望
该书深浅出地介绍 R 语言在大数据分析应用中的相关知识及编程。 基础篇：讨论数据处理的R环境，包括R数据结构（数据框、列表等）、数据导/导出、数据清洗（处理数据的缺失值、不一致、异常值）、数据变换（汇总、集成、透视表、规约等）、可视化、高级语言编程、数据分析常用建模方法和原理，涵盖了目前数据挖掘的主要算法，包括分类与预测、聚类分析、关联规则、智能推荐和时序模式，利用可视化数据挖掘包Rattle行试验指导。 应用篇：讨论2个经典的数据分析报告案例，通过案例分析使读者能够把学到的R基础知识应用到解决实际问题中，把数据变成价值。 阶篇：解决R语言在处理大数据时性能低下的问题，讨论了两个R包：RHadoop、SparkR。
本书第 1版出版以后，获得的业界反响超乎了我们的想象。实际上，本书已经广泛被互联网公司采用，作为商业化相关部门的培训教程，甚至还成了某大公司商业化部门年会时的 阳光普照奖 奖品。 经过一段时间的补充与修订，我们向读者奉上这次的新版，希望本书能帮助读者深了解互联网流量与数据变现，洞察互联网增长与财富的秘密，搭建商业化与获客的产品技术体系。 对以下读者，我们相信本书值得一读： ● 互联网公司的商业化、大数据和用户增长部门的朋友； ● 传统广告与数字广告从业者； ● 对推荐、大数据、人工智能技术的应用有兴趣者； ● 转型中的传统企业和创业公司的战略决策者； ● 计算机相关专业学生。 在新版中，我们特别注重了从人工智能方法论的视角审视整个计算广告体系。通过本书对计算广告领域抽丝剥茧的解读，读者会认识到，
60%以上内容为全新内容，包括Hadoop2.0，OpenStack，云计算核心算法等。
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