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數據挖掘與預測分析(第2版)/大數據應用與技術叢書

  • 作者：(美)Daniel T.Larose//Chantal D.Larose|責編:王軍//于平|譯者:王念濱//宋敏//裴大茗
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302459873
  • 出版日期：2017/02/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：725
人民幣：RMB 198 元      售價：元
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內容大鋼
    《數據挖掘與預測分析（第2版）》提供了從數據準備到探索性數據分析、數據建模及模型評估等整個數據分析過程的內容。《數據挖掘與預測分析（第2版）》不僅提供了理解軟體底層演算法的「白盒」方法，而且提供了能夠使讀者利用現實世界數據集開展數據挖掘與預測分析的應用方法。
    第2版的新內容：
    ◆添加了500多頁的新內容，包括20個新章節，例如，數據建模準備、成本一效益分析、缺失數據填補、聚類優劣度量以及細分模型等。
    ◆針對前沿主題的新章節，例如，多元分類模型、BIRCH聚類、集成學習（bagging及boosting）、模型投票與趨向平均等。
    ◆每章節后均附有R語言開發園地，讀者可以獲得完成書中分析所需的R語言源代碼，以及通過R代碼生成的圖、表和結果。
    ◆書中的附錄為那些對統計基礎生疏的讀者提供了了解基本概念的材料。
    ◆超過750個章節練習，使讀者能夠自己測試對所學知識的掌握程度，並著手開展數據挖掘與預測分析工作。
    《數據挖掘與預測分析（第2版）》將對數據分析人員、資料庫分析人員以及CIO具有極大的吸引力，通過學習將使他們知道何種類型的分析將會增加其投資回報。
作者介紹
(美)Daniel T.Larose//Chantal D.Larose|責編:王軍//于平|譯者:王念濱//宋敏//裴大茗
目錄
第Ⅰ部分  數據準備
  第1章  數據挖掘與預測分析概述
    1.1  什麼是數據挖掘和預測分析
    1.2  需求：數據挖掘技術人員
    1.3  數據挖掘離不開人的參與
    1.4  跨行業數據挖掘標準過程：CRISP-DM
    1.5  數據挖掘的謬誤
    1.6  數據挖掘能夠完成的任務
      1.6.1  描述
      1.6.2  評估
      1.6.3  預測
      1.6.4  分類
      1.6.5  聚類
      1.6.6  關聯
    R語言開發園地
    R參考文獻
    練習
  第2章  數據預處理
    2.1  需要預處理數據的原因
    2.2  數據清理
    2.3  處理缺失數據
    2.4  識別錯誤分類
    2.5  識別離群值的圖形方法
    2.6  中心和散布度量
    2.7  數據變換
    2.8  min-max規範化
    2.9  Z-score標準化
    2.10  小數定標規範化
    2.11  變換為正態數據
    2.12  識別離群值的數值方法
    2.13  標誌變數
    2.14  將分類變數轉換為數值變數
    2.15  數值變數分箱
    2.16  對分類變數重新劃分類別
    2.17  添加索引欄位
    2.18  刪除無用變數
    2.19  可能不應該刪除的變數
    2.20  刪除重複記錄
    2.21  ID欄位簡述
    R語言開發園地
    R參考文獻
    練習
  第3章  探索性數據分析
    3.1  假設檢驗與探索性數據分析
    3.2  了解數據集
    3.3  探索分類變數
    3.4  探索數值變數
    3.5  探索多元關係
    3.6  選擇感興趣的數據子集作進一步研究
    3.7  使用EDA發現異常欄位

    3.8  基於預測值分級
    3.9  派生新變數：標誌變數
    3.10  派生新變數：數值變數
    3.11  使用EDA探測相關聯的預測變數
第Ⅱ部分  統計分析
第Ⅲ部分  分類
第Ⅳ部分  聚類
第Ⅴ部分  關聯規則
第Ⅵ部分  增強模型性能
第Ⅶ部分  更多主題
第Ⅷ部分  案例分析：對直郵營銷的響應預測
附錄A  數據匯總與可視化

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