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正版 大数据挖掘 系统方法与实例分析 卓金武 关联 回归 分类 聚类 预测 诊断 智能优化 时间序列方法 数据回归
¥ ×1
商品基本信息 | |
商品名称: | 大数据挖掘:系统方法与实例分析 |
作者: | 卓金武 |
市场价: | 79.00 |
ISBN号: | 9787111532675 |
版次: | 1-4 |
出版日期: | 2016-05 |
页数: | 384 |
字数: | 350 |
出版社: | 机械工业出版社 |
目录 | |
序言 前言 第一篇基础篇 1.1大数据与数据挖掘 1.2 1.3 1.1.1何为大数据 1.1.2大数据的价值 1.1.3大数据与数据挖掘的关系 数据挖掘的概念和原理 1.2.1什么是数据挖掘 1.2.2数据挖掘的原理 数据挖掘的内容 1.3.1关联 1.3.2回归 1.3.3分类 1.3.4聚类 1.3.5预测 1.3.6诊断 1.4数据挖掘的应用领域 1.4.1零售业 1.4.2银行业 1.4.3证券业 1.4.4能源业 1.4.5医疗行业 1.4.6通信行业 1.4.7汽车行业 1.4.8公共事业 1.5大数据挖掘的要点 1.6小结 参考文献 2.1数据挖掘过程概述 2.2挖掘目标的定义 2.3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 第3章MATLAB数据挖掘快速入门 第二篇技术篇 第4章数据的准备 第5章数据的探索 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 第10章预测方法 第11章诊断方法 第12章时间序列方法 第13章智能优化方法 第三篇项目篇 第四篇理念篇 |
内容简介 | |
全书规划上中下三篇,上篇将系统讲解数据挖掘涉及的各类技术,包括:数据挖掘基础知识(包括常用的概念、数学知识、数据挖掘流程,而不是通常的绪论或概论)、数据预处理方法和技术、关联技术、分类技术、聚类技术和数据立方技术等内容,每个部分都包含相关算法的讲解,包括算法理论基础、算法使用经验、应用案例,每个应用案例都将有Matlab源程序,以便读者通过模仿的方式来加深对知识的学习。中篇甄选几个典型的数据挖掘应用案例,包括搜索引擎文本挖掘、银行信用评级、电子商务精 确营销、广告投放、手机客户精准挖掘等。通过这些案例的介绍来加深读者对数据挖掘技术的理解和应用场景的熟悉,从而培养读者对数据挖掘的应用感或者说项目感。下篇将总结数据挖掘中的项目经验、心得和感悟,以将读者提升到数据挖掘的更高境界。数据挖掘技术的现实使用更像是一门艺术,对不同的数据、不同的场景,技术的使用可能完全不同,所以非常有必要增强读者对各种技术的驾驭能力。这部分将介绍如何培养读者对数据挖掘技术的驾驭感,各种技术的使用场景、心得、技巧,以及技术优化、评判等内容。更直接地说就是让读者知道如何去有效高效地使用各种技术。 |
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