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数据挖掘是现代企业从数据中提取有用信息、获取竞争优势的重要方法。针对数据科学的这一商业应用，本书进行了深入解读，不仅详细介绍了数据挖掘的环节、常用分析技术和基本模型，还提供了数据科学解决方案的提案示例和评估指南。同时，为了便于读者理解，本书不仅分析了大量商业示例，在业务情景下阐释数据挖掘的基本概念和原理，还使用大量图表辅助解释数学细节。因此，读者无需专业数学背景即可阅读本书。
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因果关系严格区分了“因”变量和“果”变量，在揭示事物发生机制、指导干预行为等方面具有相关关系不可替代的重要作用。在大数据时代，如何探索海量、高维、观察性的数据背后的因果机制具有重要的商业价值和科学意义。观察数据的因果关系方向判断困难、高维数据的因果结构发现能力不足、现有算法适用场景有限等仍然严重阻碍着因果推断领域的发展，是当前因果关系研究的难点和热点。本书从因果关系与相关关系之间的区别与联系出发，从因果关系模型、因果关系发现方法、因果关系与机器学习关系等角度对上述进展进行探讨，并对作者研究团队关于上述问题的一些**研究进展进行总结。
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