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| 編輯推薦： |
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进入大数据时代后，我国各行业领域储存了海量的数据，这些大数据蕴藏着巨大的潜力和能量，正日益成为国家基础性战略资源。通过对行业的数据收集与存储，利用数据挖掘技术，结合行业发展需求做出相应分析与评价，为行业的发展与决策的制定提供良好基础。笔者在高校科研工作中进行软科学的研究，一直追踪数据挖掘在社会经济中的应用研究，力图利用数据挖掘技术解决社会、经济中的问题，这也是撰写本书的主要目的。
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| 內容簡介： |
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本书着重介绍了偏小二乘、支持向量机、时间序列、数据包络法以及层次分析法的理论知识，并在此基础上分别进行了偏小二乘通径模型在宁波与国内试点海绵城市水资源利用率比较、偏小二乘通径模型的公共文化服务满意度测评与实证研究—以宁波市为例、偏小二乘通径模型的新建本科院校学生自主学习能力实证研究、数据包络分析法的高校实验室投入产出效率评价及优化路径—以宁波大红鹰学院为例研究报告、支持向量机方法在宁波海洋生态环境安全预测研究、预测模型在宁波港口集装箱吞吐量中应用、基于层次分析法的社会创新驱动下地方社科人才绩效评价等研究。
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| 關於作者： |
伍婵提，宁波财经学院工商学院教授，硕士生导师，宁波财经学院工商管理学院副院长，宁波市哲学社会科学“青年学科带头人”，2019年入选宁波市领军和拔尖人才培养工程第三层次。长期从事组织绩效创新及创新创业管理的科研、教学及管理工作，曾在《地理科学》《技术科技》《企业经济》《中国出版》《中国高等教育》《宁波大学学报》等国内刊物发表论文近 30 余篇，SCI 等国际期刊及重要会议上发表论文8篇；主持完成教育部人文社科基金、浙江省社科基金等3项，参与国家及省部级项目10余项。相关研究成果获浙江省教科研成果二等奖、三等奖，及宁波市教科研成果一等奖、二等奖等。同时作为宁波市科技特派员，服务多家企业；主持完成横向课题近10项；撰写的决策建议稿及研究报告有近10项被政府相关部门采纳转化，其中部分建议得到省市领导的批示。
张维朋，宁波财经学院数字技术与工程学院教授，硕士生导师，宁波市拔尖人才。主讲本专业的应用统计学、工程数学、商务数据分析等。近年来致力于数据挖掘技术应用的研究。主持了1项国家星火计划、2项省级公益项目、3项宁波市公益项目3项市软科学项目以及4项横向课题，一直追踪数据挖掘应用的新进展，并在核心期刊发表相关论文17余篇，其中11篇被SCI/EI核心库收录。
徐颖，宁波财经学院数字技术与工程学院讲师，研究方向：数据分析、数学建模和优化算法机制的改进及应用。目前已发表论文3篇，主持市厅级课题5项，参与省级项目3项。
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| 目錄：
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目录
章 绪论
节 数据挖掘在社会经济中的应用001
第二节 数据挖掘的热点004
第二章 数据的算法及依据
节 偏小二乘回归理论006
第二节 支持向量机理论014
第三节 数据包络分析020
第四节 经济预测原理027
第五节 层次分析法037
第三章 偏小二乘通径模型在海绵城市水资源利用率的应用
节 国内外水资源研究现状043
第二节 海绵试点城市水资源现状及存在的问题045
第三节 偏小二乘通径模型在宁波与国内试点海绵城市水资源利用率比较064
第四节 宁波与海绵试点城市水资源利用率比较结果分析076
第五节 研究的主要结论078
第六节 宁波市、武汉市、厦门市水资源利用率的比较079
第七节 存在的问题087
第八节 今后的设想088
第九节 海绵城市宁波水资源利用率提高的因素分析及对策089
第四章 偏小二乘通径模型在公共文化服务满意度测评的应用——以宁波市为例
节 样本选择与研究方法096
第二节 公共文化服务满意度实证分析097
第三节 PLS通径模型111
第四节 参数估计及因素分析112
第五节 满意度指数计算114
第六节 满意度差异性分析115
第七节 结论及对策建议118
节 构建新建本科院校学生自主学习能力测评模型122
第二节 自主学习能力实证分析125
第三节 结论及建议129
第六章数据包络分析在高校实验室投入产出效率评价的应用——以宁波大红鹰学院为例
节 高校实验室投入产出效率评价实证分析134
第二节 提高学校实验室效率的措施140
第七章 支持向量机在宁波海洋生态环境安全预测的应用
节 构建宁波海洋生态环境安全预测模型145
第二节 宁波海洋生态安全预测结果分析及2015—2016年宁波海洋环境质量的预测151
第三节 研究的主要结论153
第四节 存在的问题154
第五节 今后的设想155
第六节 宁波市海洋环境安全发展的因素分析及预防对策156
第八章 预测模型在宁波港口集装箱吞吐量中应用
节 选择预测方法162
第二节 基于灰色GM(1，1)模型的宁波港口集装箱吞吐量预测164
第三节 基于三次指数平滑模型的宁波港口集装箱吞吐量预测168
第四节 基于灰色预测与三次指数平滑组合的宁波港口集装箱吞吐量预测169
第五节 三种预测模型预测结果分析及2011—2015年宁波港集装箱吞吐量的预测171
第六节 研究的主要成果173
第七节 存在的问题174
第八节 今后的设想174
第九节 宁波集装箱港口集装箱吞吐量增长的因素分析及发展对策175
第九章 双因素理论在公务员工作满意度和职业精神研究的应用
节 研究方法与样本选择182
第二节 主要结论184
第三节 工作满意度分析185
第四节 满意度实证调查的定性分析201
第五节 职业精神分析203
第六节 公务员职业精神调查问卷差异性分析211
第七节 公务员职业精神存在问题及原因分析212
第十章 社会创新驱动下地方社科人才绩效评价研究
节 研究数据及指标体系的确定214
第二节 层次分析法确定各指标权重218
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| 內容試閱：
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前言
进入大数据时代后，我国各行业领域储存了海量的数据，这些大数据蕴藏着巨大的潜力和能量，正日益成为国家基础性战略资源。通过对行业的数据收集与存储，利用数据挖掘技术，结合行业发展需求做出相应分析与评价，为行业的发展与决策的制定提供良好基础。笔者在高校科研工作中进行软科学的研究，一直追踪数据挖掘在社会经济中的应用研究，力图利用数据挖掘技术解决社会、经济中的问题，这也是撰写本书的主要目的。
笔者张维朋、徐颖于 2018年出版的《数据挖掘在医学中的应用》书中已经介绍了聚类分析、因子分析、关联分析、Logistic回归、灰色预测理论和应用。而本书重点介绍了偏小二乘、支持向量机、数据包络法以及层次分析法的理论基础，通过一系列实例来说明如何进行数据挖掘的过程，包括数据采集、数据预处理、数据挖掘、挖掘结果分析，并提出相应的决策建议。
本书章为绪论，对数据挖掘在社会、经济中的应用和数据挖掘的热点做了简要介绍；第二章详细介绍了偏小二乘、支持向量机、数据包络法以及层次分析法的算法及理论依据；第三章研究了偏小二乘通径模型在宁波与国内试点海绵城市水资源利用率比较应用，通过调研宁波市和国内十个海绵城市试点城市的水资源利用状况，建立了能反映水资源利用率评价指标体系，构建基于偏小二乘通径模型的水资源利用率评价模型，多角度定量评价城市之间的水资源利用率状况，分析制约海绵城市发展指标的关键因素，对宁波海绵城市的构建提供参考依据；第四章针对宁波市公共文化服务体系建设特点，运用偏小二乘通径技术构建了公共文化服务满意度测评模型，通过满意度测评模型设计调研方案，分析影响满意度的关键因素，研究公众对公共文化服务的满意度指数和人口统计学因素对公共文化服务满意度的差异性，为相关部门高效地开展公共文化服务提出有针对性的政策建议；第五章为偏小二乘通径模型在新建本科院校学生自主学习能力的应用研究，根据新建本科院校学生学习的实际情况，构建了基于偏小二乘通径模型的自主学习能力测评模型，定量分析影响学生自主学习能力的关键因素，分析人口统计学变量在自主学习能力上的差异性，研究学生自主学习能力和学习满意度的相关性，为高效培养学生的自主学习能力提供客观依据和有针对性的
指导；第六章以宁波大红鹰学院为例，运用数据包络分析法对高校实验室投入产出效率进行评价及路径优化，根据宁波大红鹰学院的办学宗旨和办学特色，建立宁波大红鹰学院实验室投入产出的数据指标体系，建立投入产出效率的评价模型，发现学校实验室之间的效率差距，探索低效率的原因，提出有针对性的改进措施，充分利用资源，提高效率，有效促进实验室规范化，更好地为教学、科研和社会服务；第七章基于支持向量机方法对宁波海洋生态环境安全进行预测研究，构建基于驱动力—压力—状态—影响—响应的宁波海洋生态安全环境指标体系，建立了宁波海洋生态环境安全预测模型，为宁波海洋生态环境的管理以及相关海洋生态工程措施的设计提供理论依据；第八章是时间序列方法在宁波港口集装箱吞吐量的应用，通过对宁波港口集装箱吞吐量预测及发展规律的研究，运用灰色预测模型和三次指数平滑法预测模型加权组合，建立宁波港集装箱吞吐量组合预测模型，并对2011—2015年宁波港的集装箱吞吐量进行预测，为宁波市“十二五”规划纲要中提出的加快打造国际强港，建设海洋经济强市的任务与政策提供科学的理论依据；第九章根据双因素理论，以宁波市公务员为调查样本，调研公务员工作满意度和职业精神现状，实证分析影响公务员工作满意度和职业精神的主要因素，提出提高满意度和强化职业精神的对策建议，为提升公务员的工作绩效和工作品质提供科学依据；第十章运用层次分析法对社会创新驱动下地方社科人才绩效进行了评价研究，通过主成分及层次分析法得出影响社科人才绩效评价的主要指标，并通过梳理社科人才绩效评价现状与各指标间的关系，提出提升聚才能力等社科人才队伍建设建议。
全书由宁波财经学院张维朋老师提出创作动议并撰写，宁波财经学院徐颖老师撰写第四章、第五章、第九章，宁波财经学院的伍婵提老师撰写第十章，其余章节由张维朋撰写。
本书的研究内容是在宁波市公益项目：基于模糊控制的生鲜农产品智能保鲜设备的研制 (编号：2019C10051)、机器学习在胸部CT肺结节良恶性分类的应用研究 (编号：202002N3139)和蔬菜温室大棚智能化集成应用关键技术研究与示范（编号：2019C10053）、浙江省统计研究项目：基于数字技术的浙江省耕地复种指数监测研究（编号：21TJZZ27）项目支持下完成的。本书是跨学科研究专著，研究的内容属于交叉学科，涉及社会、经济方面的知识与数据，感谢宁波财经学院田思教授在数据挖掘技术方面的建议和对本书的关注。
由于笔者的经验和水平所限，书中可能多有错谬之处，还望广大读者海涵并不吝赐教。
2021年8月于宁波财经学院
章 绪论
进入大数据时代后，我国各行业领域中形成了海量的数据，各种数据信息的量已经超越了人们所能够收集的极限，不仅对数据分析提出了更高要求，对整个行业发展也至关重要。通过数据挖掘技术的应用，能够在各行业收集与存储数据，结合行业发展需求做出相应分析，从已有数据中提取有用的数据，为行业的发展与决策的制定提供良好的基础。
节 数据挖掘在社会经济中的应用
目前，数据挖掘技术在我国的发展水平已经非常成熟，尤其在21世纪的发展十分迅速，已经能够为社会、经济发展提供有效的服务。原始数据数量庞大并具有不规则性、复杂性、多样性等特点，可以通过数据挖掘技术对其抽取、转换、分析，将原始数据中具有价值的信息提取出来，使其发挥出更有效的作用，能够为行业决策提供参考依据，从而促进社会经济的健康发展。国家电子政务四大基本数据库之一的宏观经济数据库，涉及的范围十分广泛，包含了科技教育、社会发展、经济发展等。将数据挖掘运用于宏观数据，使经济数据信息能够方便人们查找和获取相关信息，满足政府获取信息的需要以及社会各管理层的决策需要，为经济发展提供更好的服务。
数据挖掘技术在各领域中的应用主要在以下几个方面。
一、市场营销领域
在目前所有的数据挖掘技术应用领域中，应用广泛、效果显著的当属市场营销领域，数据挖掘技术主要应用于分析、搜索引擎优化、客户参与、响应性、实时营销活动等细分营销领域。数据挖掘技术的关键目标是将数据转化为未来的洞察力，获得更高的盈利。企业在开展市场营销的过程中利用数据挖掘技术，可以更加全面细致地分析出消费者的消费行为习惯，因此制定出极具针对性的营销方案，促进销售量的显著提升。
二、制造业领域
随着中国制造走向世界，装备制造企业在自主创新、信息化程度等方面有了更高的要求，传统装备制造业希望通过数据分析技术完成新兴产业结构调整。挖掘技术在制造业的应用价值主要体现在产品的设计与生产、生产加工型装备制造企业等，通过对产品数据进行研究分析找出其中的规律，分析后有针对性地提出解决方案，有助于改进生产方式、优化管理流程等，达到节约成本、提高效率、降低能耗的目的，使制造业逐步走向智能化，从而使产品的生产成本得到有效控制。制造业的数据具有多样化、实时性高、数据蕴含信息复杂、耦合性不确定等特点，因此，目前数据挖掘技术在制造业中的应用面临着如下挑战：如何利用数据挖掘技术设计科学的分析模型，满足实时性要求，以及优化企业方案。
三、电信领域
在计算机互联网发展过程中，我国的电信行业实现了快速发展，已经建立了自己的商业智能系统，不仅包括客户管理系统，也包括营销分析系统。数据挖掘技术在为很好地实现对电信企业争夺客户资源、制定营销策略、扩大市场份额、拓展业务领域等方面发挥了巨大的优势作用。现在中国的数据分析技术已经被广泛使用了，特别是电信企业对以往的技术服务体系做出了优化调整，对客户的反馈分析为用户提供了更优质的服务。
四、教育领域
随着我国教育体制的全面改革，数据挖掘技术在教育领域内也得到了很好的应用。《中国基础教育大数据发展蓝皮书（2016—2017）》认为，教育大数据挖掘是实现智慧教学的主要手段。教育大数据挖掘是指运用相关大数据挖掘方法和技术对教育过程中产生的海量数据进行处理、分析和建模，发现并解决教育过程中的问题，提高教育质量，提升教学成效。将数据挖掘技术应用于教育教学中，可以通过数据的分析与反馈，找到大多数学生在学习中的薄弱之处，根据这样的反馈信息，教师可以对自己的教学方法进行优化，在优化教学方法的过程中形成创新性的课程教学方式，这样能够极大地提高课程教学的效率和课程教学的质量。
五、金融投资领域
互联网金融的发展使得传统的数据处理和分析方法不能满足现代化金融业发展的需要，无法预测未来的发展趋势。在预测市场变化、降低金融风险、销售竞争等多方面应用大数据技术对数据处理的效率有显著成效。通过数据信息的深度挖掘，可以帮助企业准确掌握银行客户需求，提升精准营销水平，拓展和优化金融服务渠道，不断创新金融产品等，为金融业优化产业布局、分析客户交易、改进产品提供有效的数据支持，并做出企业和生产决策，为企业的长期稳定发展打下良好基础。
第二节 数据挖掘的热点
一、数据流挖掘
通信领域的电话记录数据流、Web上用户点击数据流、金融领域的证件数据流、卫星传回的图像数据流等，这些数据流具有实时、有序、连续等特点，以及在线分析的应用需求，当前研究中对数据流一般是以被处理次数或者时间序列进行定义的，这些序列包含许多潜在的知识和有用的信息，传统的处理方法难以满足这种需求。从 20 世纪开始，人们已经把研究方向转移到了数据流。目前，关于数据流的研究主要集中在系统数据流管理和挖掘数据流两个领域。
二、文本挖掘
文本挖掘是近几年数据挖掘的新兴分支，是从大量文本集合或语料库里发现未知的、可理解的、有潜在价值的信息。需要人们从大量的非结构或者半结构化的文本数据中发现可能存在的、可以利用的知识模式。国外在20世纪50年代末已经开始着手研究数据的文本挖掘，目前文本挖掘已经转化为实用阶段，著名的文本挖掘工具主要包括：IBM的文本智能挖掘机、Autonomy公司的Concept Agents、Teletech公司的Teletech等。近年来，国内才着手研
究针对中文的文本挖掘，国内研究的问题是如何适应汉语重“意合”的特点与如何截取文本的完整“语义”。
三、Web挖掘
随着互联网的广泛使用，Web这一巨大的数据中隐含着极其丰富的有价值信息。Web挖掘是从Web文档、Web活动中抽取感兴趣、潜在的隐藏信息。
Web挖掘主要有三种：Web结构研究、Web使用研究、Web内容研究。Web挖掘已经逐渐壮大，广泛应用于搜索引擎、网站设计和电子商务等领域。由于互联网异构数据源环境，数据结构复杂等因素，面向Web的数据挖掘比面向数据库和数据仓库的数据挖掘要复杂得多。
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