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杜爾森·德倫 作者
中國人民大學齣版社
閱想時代
丁曉鬆 譯者
2016-1-1 出版日期
214 頁數
CNY 49.00 價格
平裝
閱想·商業 叢書系列
9787300220314 圖書編碼
大數據掘金 在線電子書 圖書標籤:
大數據
數據分析
商業
運營
機器學習
數據
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發表於2024-11-22
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大數據掘金 在線電子書 用戶評價
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作為科普類書籍。 數據挖掘的簡單分類,包含預測,關聯和聚類。 人口數據(如收入,教育,傢庭人口,年齡),社會經濟數據(如愛好,是否為俱樂部成員,娛樂)和交易數據(如銷售記錄,信用卡支齣,支票)等。 知識本身包含著行動的能力。兩個人在同一環境下獲得相同的信息,卻不一定具有相同的能力來利用信息達成相同的效果。 數據挖掘中的數據,第一類,結構化數據,又分分類數據和數值數據;第二類,非結構化數據,包含文本,多媒體(圖像,聲頻和視頻)和網頁。 數據訓練包含,數據預處理(數據整理和轉化)、模型建立、模型部署、預測模型。
大數據掘金 在線電子書 著者簡介
作者:(美)杜爾森·德倫 譯者:丁曉鬆 譯者:宋冰玉
丁曉鬆,北京外國語大學國際商學院管理科學與工程係教授,主要的研究領域包括庫存管理、模糊決策分析、最優化算法、供應鏈績效評估等。迄今為止,丁曉鬆教授已在國內外知名學術期刊發錶論文多篇,並齣版專著譯著多部。杜爾森·德倫博士,國際知名的商務分析與數據挖掘專傢,經常受邀參加全國乃至國際會議,就數據與文本挖掘、商務情報、決策支持係統、商業分析以及知識管理等話題發錶演講。德倫博士是威廉姆·斯皮爾斯和尼爾·帕特森商務分析榮譽主席、健康係統創新中心的研究主任,俄剋拉何馬州立大學斯皮爾斯商學院管理科學與信息係統教授。現已齣版多部關於商務分析與數據挖掘方麵的著作。
大數據掘金 在線電子書 著者簡介
第1章 分析學入門
分析學與分析有區彆嗎
數據挖掘該歸何處
分析學何以突然受到追捧
分析學的應用領域
分析學麵臨的主要挑戰
分析學的發展曆史
分析學的簡單分類
分析學的前沿技術——以IBM Watson 為例
第2章 數據挖掘入門
數據挖掘是什麼
哪些不屬於數據挖掘
數據挖掘最常見的應用
數據挖掘能夠發現怎樣的規律
常用的數據挖掘工具
數據挖掘的負麵影響:隱私問題
第3章 數據挖掘過程
數據庫知識獲取過程
跨行業標準化數據挖掘流程
SEMMA
數據挖掘六西格瑪方法
哪種方法最好
第4章 數據與數據挖掘的方法
數據挖掘中的數據屬性
數據挖掘中的數據預處理
數據挖掘方法
預測法
分類法
決策樹
數據挖掘中的聚類分析
K 均值聚類算法
關聯法
Apriori 算法
對數據挖掘的誤解與事實
第5章 數據挖掘算法
近鄰算法
評估相似性:距離度量
人工神經網絡
支持嚮量機
綫性迴歸
邏輯迴歸
時間序列預測
第6章 文本分析和情感分析
自然語言處理
文本挖掘應用
文本挖掘的流程
文本挖掘工具
情感分析
第7章 大數據分析學
大數據從何而來
定義“大數據”的V 們
大數據的關鍵概念
大數據分析處理的商業問題
大數據科技
數據科學傢
大數據和流分析法
數據流挖掘
譯者後記
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收起)
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大數據掘金 在線電子書 圖書描述
在數據洪流中沙裏淘金,挖掘大數據背後的價值窪地,為企業帶來下一個增長紅利。在互聯網風氣雲湧的時代,很多企業擁有數據金礦,卻很少能挖齣真金白銀。數據本身不産生價值,企業隻有分析和利用大數據,纔能將散落在各個平颱中的數據的真正商業價值挖掘齣來。數據挖掘已成為解決復雜商業問題、抓住商機的常用工具。杜爾森·德倫編著丁曉鬆、宋冰玉編譯的《大數據掘金(挖掘商業世界中的數據價值)》一書介紹瞭數據挖掘與分析領域的最佳案例,揭示瞭如何係統運用數據,找齣其中隱含的模式與聯係,幫助你更好的利用收集到的數據為自己服務。
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大數據掘金 在線電子書 讀後感
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