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  • 全新商务智能方法与应用(第2版)刘著9787302558101
  • 正版
    • 作者: 刘红岩著著 | 刘红岩著编 | 刘红岩著译 | 刘红岩著绘
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2020-08-01
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    • 作者: 刘红岩著著| 刘红岩著编| 刘红岩著译| 刘红岩著绘
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2020-08-01
    • 版次:2
    • 印次:1
    • 字数:470000
    • 页数:316
    • 开本:16开
    • ISBN:9787302558101
    • 版权提供:清华大学出版社
    • 作者:刘著
    • 著:刘著
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:59.00
    • ISBN:9787302558101
    • 出版社:清华大学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2020-08-01
    • 页数:316
    • 外部编号:1202135407
    • 版次:2
    • 成品尺寸:暂无

    部商务智概念过程章商务智能概述1.1商务智能的基本概念1.1.1数据1.1.2信息和知识1.2商务智能的系统构成1.3商务智能的发展历史练习题1第2章商务智能过程2.1商务智能系统的开发方法2.1.1商务智能系统的开发过程2.1.2商务智能系统成功的关键因素2.2数据仓库与数据库.联机事务处理与联机分析处理2.4商务智能与决策支持系统练习题2第二部分商务智能方法第3章关联分析3.1频繁模式与关联规则3.2频繁项集的典型挖掘方法3.2.1逐层发现算法Apriori3.2.2无候选集发现算法FP-Growth3.3关联规则的生成方法3.4关联规则的类型3.4.1多层次关联规则3.4.2负模式3.4.3结构化数据中的关联分析3.5关联规则的兴趣度的度量练习题3第4章分类4.1分类的概念4.2决策树分类方法4.2.1决策树的构建过程4.2.2属的类型及分裂条件4..决策树的剪枝4.3朴素贝叶斯分类4.4K近邻分类4.5逻辑回归4.6支持向量机4.6.1线可分4.6.2线不可分4.6.3软间隔支持向量机4.7分类能的度量方法4.7.1测试数据集的构造4.7.2分类能的度量指标4.7.3不同分类模型的比较练习题4第5章数值预测5.1数值预测的概念5.2回归方法5.2.1一元线回归5.2.2多元线回归5..非线回归5.3回归树与模型树5.3.1模型树的构建5.3.2模型树的剪枝5.3.3算法5.4K近邻数值预测5.5预测误差的度量练习题5第6章聚类6.1概述6.1.1聚类的概念6.1.2聚类方法分类6.2相似度衡量方法6.2.1数据类型6.2.2基于内容的相似度衡量6..基于链接的相似度衡量6.3K均值方法6.4层次聚类方法6.5DBSCAN算法6.6聚类效果衡量方法练习题6第7章神经网络与深度学习7.1多层感知机7.1.1多层感知机的模型结构7.1.2多层感知机模型的训练7.1.3正则化7.2卷积神经网络7.2.1卷积7.2.2池化7..经典的卷积神经网络模型结构7.3循环神经网络7.3.1循环神经网络基本模型7.3.2长短期记忆网络模型7.3.3门控循环单元模型7.4深度神经网络模型的优化7.4.1小批量随机梯度7.4.2动量梯度下降7.4.3AdaGrad7.4.4RMSProp7.4.5Adam7.4.6学习率衰减练习题7第三部分商务智能基础技术第8章数据预处理8.1数据预处理的原因和任务8.2数据规范化8.3数据高散化8.3.1分箱离散化8.3.2基于熵的离散化8.3.3离散化方法ChiMerge8.4数据清洗8.5特征选择与特征提取8.5.1特征选择8.5.2特征提取练习题8第9章文本数据处理9.1词向量模型9.2主题模型练习题90章数据仓库10.1数据仓库的基本概念10.2数据仓库的体系结构10.3多维数据模型10.3.1多维数据模型的概念10.3.2多维数据模型的构建方法10.4数据仓库项目的开发10.4.1数据仓库开发模式10.4.2数据仓库开发过程练习题101章联机分析处理11.1联机分析处理简介11.2多维数据模型中的层次设计11.3立方体的定义和计算11.4OLAP的多维数据分析练习题112章商务智能可视化12.1商务智能可视化的类型12.2数据可视化1.过程和结果可视化12.4积分卡和仪表盘练习题12第四部分商务智能应用系统3章商务智能应用13.1商务智能应用领域13.1.1关系营销13.1.2生产管理13.2系统13.2.1基于用户的协同过滤13.2.2基于物品的协同过滤13..矩阵分解13.2.4基于内容的方法13.3意见挖掘13.3.1特征和意见的抽取13.3.2意见极判断练习题134章商务智能软件系统14.1概述14.1.1商品化的商务智能系统14.1.2开源的商务智能软件14.2Weka14.2.1数据文件14.2.2数据预处理14..关联分析14.2.4分类14.2.5数据规范化与聚类14.2.6回归分析14.2.7特征提取14.3RapidMiner14.3.1RapidMiner的安装14.3.2结构化数据预处理14.3.3文本数据预处理14.3.4频繁项集和关联规则的挖掘14.3.5序列模式的挖掘14.3.6分类14.3.7聚类14.3.8系统练习题14第五部分商务智能深度应用与发展5章复杂数据的商务智能分析方法15.1序列模式挖掘15.1.1序列模式的定义15.1.2序列模式挖掘算法15.2社会网络分析15.2.1中心度分析15.2.2链接分析15.3数据流数据挖掘15.4多关系数据挖掘练习题156章商务智能的社会影响与发展16.1商务智能中的隐私保护16.2移动商务智能16.3云商务智能练习题16参考文献

    刘,博士,教授,博士生导师。是ACM、IEEE、SGKD、AIS、SIAM、INFORMS等国际学术组织会员,中国计算机学会高级会员。自1994年在清华大学经济管理学院任教至今,长期从事数据挖掘、文本挖掘、商务智能、社会计算、个化系统等方面的研究和教学工作。主持和参与自然科学等科研项目20余项。在国内外学术期刊和国际会议发表文章100余篇,包括在国际期刊TODS、TKDE、TOIS、MISO、INFORMS、JOC、TMIS和国际学术会议VLDB、SGKD、CE、CM、SDM、ICIS上发表的学术文章数十篇。获得10项发明专利授权。出版学术专著2部、教材多部,包括规划教材2部。

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