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  • 全新大数据挖掘周英,卓金武,卞月青 著9787111532675
  • 正版
    • 作者: 周英,卓金武,卞月青 著著 | 周英,卓金武,卞月青 著编 | 周英,卓金武,卞月青 著译 | 周英,卓金武,卞月青 著绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2016-05-01
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    • 作者: 周英,卓金武,卞月青 著著| 周英,卓金武,卞月青 著编| 周英,卓金武,卞月青 著译| 周英,卓金武,卞月青 著绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2016-05-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:350
    • 页数:384
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111532675
    • 版权提供:机械工业出版社
    • 作者:周英,卓金武,卞月青 著
    • 著:周英,卓金武,卞月青 著
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:79.00
    • ISBN:9787111532675
    • 出版社:机械工业出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2016-05-01
    • 页数:384
    • 外部编号:1201289752
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    序言
    前言
    第—篇 基础篇
    章 认识大数据挖掘
    1.1 大数据与数据挖掘
    1.1.1 何为大数据
    1.1.2 大数据的价值
    1.l.3 大数据与数据挖掘的关系
    1.2 数据挖掘的概念和原理
    1.2.l 什么是数据挖掘
    1.2.2 数据挖掘的原理
    1.3 数据挖掘的内容
    1.3.1 关联
    1.3.2 回归
    1.3.3 分类
    l.3.4 聚类
    1.3.5 预测
    l.3.6 诊断
    1.4 数据挖掘的应用领域
    1.4.1 业
    1.4.2 银行业
    l.4.3 券业
    1.4.4 能源业
    l.4.5 医疗行业
    1.4.6 通信行业
    1.4.7 汽车行业
    l.4.8 公共事业
    1.5 大数据挖掘的要点
    1.6 小结
    参考文献
    第2章 数据挖掘的过程及工具
    2.1 数据挖掘过程概述
    2.2 挖掘目标的定义
    . 数据的准备
    2.4 数据的探索
    2.5 模型的建立
    2.6 模型的评估
    2.7 模型的部署
    2.8 工具的比较与选择
    2.9 小结
    参考文献
    第3章 MAlLAB数据快速入门
    3.1 MATLAB快速入门
    3.1.1 M舡1AB概要
    3.1.2 MATLAB的功能
    3.1.3 快速入门门实例
    3.1.4 入门后的提高
    3.2 MATLAB常用技巧
    3.3 MATLAB开发模式
    3.4 MATLAB姬数据挖掘实例
    3.5 MATLAB集成数据挖掘工具
    3.5.1 分类学习机简介
    3.5.2 交互探索算法的方式
    3.5.3 MATLAB分类学习机应用实例
    3.6 小结
    第二篇 技术篇
    第4章 数据的准备
    4.1 数据的收集
    4.1.1 认识数据
    4.1.2 数据挖掘的数据源
    4.1.3 数据抽样
    4.1.4 金融行业的数据源
    4.1.5 从雅虎获取交易数据
    4.1.6 从大智慧获取财务数据
    4.1.7 从Wind获取高质量数据
    4.2 数据质量分析
    4.2.1 数据质量分析的必要
    4.2.2 数据质量分析的目的
    4.. 数据质量分析的内容
    4.2.4 数据质量分析方法
    4.2.5 数据质量分析的结果及应用
    4.3 数据预处理
    4.3.1 为什么需要数据预处理
    4.3.2 数据预处理的方法
    4.3.3 数据清洗
    4.3.4 数据集成
    4.3.5 数据归约
    4.3.5 数据变换
    4.4 小结
    参考文献
    第5章 数据的探索
    5.1 衍生变量
    5.1.1 衍生变量的定义
    5.1.2 变量衍生的原则和方法
    5.1.3 常用的衍生变量
    5.1.4 评价型衍生变量
    5.1.5 衍生变量的数据收集与集成
    5.2 数据的统计
    5.2.1 基本描述统计
    5.2.2 分布描述统计
    第6章 关联规则方法
    第7章 数据回归方法
    第8章 分类方法
    第9章 聚类方法
    0章 预测方法
    1章 诊断方法
    2章 时间序列方法
    3章 智能优化方法
    第三篇 项目篇
    4章 数据挖掘在银行信用评分中的应用
    5章 数据挖掘在量化股中的应用
    6章 数据挖掘在工业故障诊断中的应用
    7章 数据挖掘技术在矿业工程中的应用
    8章 数据挖掘技术在生命科学中的应用
    9章 数据挖掘在社会科学研究中的应用
    第四篇 理念篇
    第20章 数据挖掘的艺术
    2章 数据挖掘的项目管理和团队管理

    售后保障

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