本書從大數(shù)據與商務決策的基本概念出發(fā),首先闡述了“大數(shù)據時代,不能忽略小數(shù)據分析”的觀點,解釋了大數(shù)據分析與傳統(tǒng)的數(shù)據分析和挖掘之間的關系。在這一理念基礎上,全書在統(tǒng)計學習方法的統(tǒng)一框架下,在能夠正確評價分類器優(yōu)劣方法學習的基礎上,兼顧了監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習的模型介紹,按照章節(jié)順序,分別介紹了“感知機與神經網絡”、“貝葉斯分類方法”、“k鄰近法”、“聚類算法”、“EM算法”和“隨機行動者模型”,并用通俗的語言解釋了相關模型的原理。在上述模型的基礎上,本書在收尾章節(jié)重點介紹了“大數(shù)據分析的工具和框架”,其是進一步應用小數(shù)據分析與挖掘成果的基礎,也是現(xiàn)代商務決策中不可或缺的研究工具。