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大數(shù)據(jù)挖掘:系統(tǒng)方法與實例分析

大數(shù)據(jù)挖掘:系統(tǒng)方法與實例分析

定 價:¥79.00

作 者: 周英
出版社: 機械工業(yè)出版社
叢編項:
標 簽: 計算機/網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)庫

ISBN: 9787111532675 出版時間: 2016-05-01 包裝: 平裝
開本: 大16開 頁數(shù): 0 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  本書是大數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的扛鼎之作,由全球科學計算領(lǐng)域的領(lǐng)導者MathWorks(MATLAB公司)官方的資深數(shù)據(jù)挖掘?qū)<易珜?,MathWorks官方及多位專家聯(lián)袂推薦。它從技術(shù)、方法、案例和最佳實踐4個維度對如何系統(tǒng)、深入掌握大數(shù)據(jù)挖掘提供了詳盡的講解。技術(shù):不僅講解了大數(shù)據(jù)挖掘的原理、過程、工具,還講解了大數(shù)據(jù)的準備、處理、與探索;方法:既深入地講解了關(guān)聯(lián)規(guī)則方法、回歸方法、分類方法、聚類方法、預(yù)測方法、診斷方法等6大類數(shù)據(jù)挖掘主體方法,又重點講解了時間序列方法和智能優(yōu)化方法兩種數(shù)據(jù)挖掘中常用的方法;案例:詳細地再現(xiàn)了來自銀行、證券、機械、礦業(yè)、生命科學和社會科學等6大領(lǐng)域的經(jīng)典案例,不僅有案例的實現(xiàn)過程,而且還有案例原理和預(yù)備知識的的講解;最佳實踐:首先總結(jié)了數(shù)據(jù)挖掘中確定挖掘、應(yīng)用技術(shù)以及如何平衡的藝術(shù),然后總結(jié)了數(shù)據(jù)挖掘的項目管理和團隊管理的藝術(shù)。

作者簡介

  周英 中科數(shù)據(jù)首席數(shù)據(jù)科學家。曾在某知名搜索引擎公司任職多年,主要從事互聯(lián)網(wǎng)文本挖掘相關(guān)的工作。目前專注于大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的工業(yè)應(yīng)用研究和工程應(yīng)用,已成功完成數(shù)據(jù)挖掘量化選股、大型設(shè)備保養(yǎng)維護預(yù)警、銀行客戶信用評分、電商客戶分類及精準營銷優(yōu)化等多個大型項目。著有《量化投資:數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與實踐(MATLAB版)》(國際上第一本系統(tǒng)介紹將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)用于量化投資的書籍,已被金融行業(yè)多家機構(gòu)應(yīng)用)。 卓金武 MathWorks(MATLAB)中國區(qū)科學計算業(yè)務(wù)總監(jiān),資深數(shù)據(jù)挖掘?qū)<?,主要負責?shù)據(jù)挖掘、優(yōu)化、量化投資、風險管理等科學計算業(yè)務(wù),已為工行、交行、中投、華為、通用、一汽、上汽、格力等多家企業(yè)提供數(shù)據(jù)挖掘解決方案。已出版著作兩部:《MATLAB在數(shù)學建模中的應(yīng)用》(第1版和第2版),《量化投資:數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與實踐(MATLAB版)》。大學期間曾兩次獲全國大學生數(shù)學建模競賽一等獎 (2003和 2004),一次獲全國研究生數(shù)學建模競賽一等獎 (2007)。卞月青 深圳人人數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)理。曾就職于三一重工, 主要從事工業(yè)大數(shù)據(jù)分析工作。2012年以來,一直從事基于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用研發(fā)工作,從事的工作包括兩個方面, 一是為銀行、P2P、小貸公司開發(fā)基于數(shù)據(jù)挖掘的信用評級系統(tǒng);二是利用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),采集、清洗、集成特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù),并開發(fā)成大數(shù)據(jù)公眾服務(wù)平臺。

圖書目錄

序言  前言  第 一篇基礎(chǔ)篇  1.1大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘  1.2  1.3  1.1.1何為大數(shù)據(jù)  1.1.2大數(shù)據(jù)的價值  1.1.3大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系  數(shù)據(jù)挖掘的概念和原理  1.2.1什么是數(shù)據(jù)挖掘  1.2.2數(shù)據(jù)挖掘的原理  數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)容  1.3.1關(guān)聯(lián)  1.3.2回歸  1.3.3分類  1.3.4聚類  1.3.5預(yù)測  1.3.6診斷  1.4數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域  1.4.1零售業(yè)  1.4.2銀行業(yè)  1.4.3證券業(yè)  1.4.4能源業(yè)  1.4.5醫(yī)療行業(yè)  1.4.6通信行業(yè)  1.4.7汽車行業(yè)  1.4.8公共事業(yè)  1.5大數(shù)據(jù)挖掘的要點  1.6小結(jié)  參考文獻  2.1數(shù)據(jù)挖掘過程概述  2.2挖掘目標的定義  2.3數(shù)據(jù)的準備  2.4數(shù)據(jù)的探索  2.5模型的建立  2.6模型的評估  第3章MATLAB數(shù)據(jù)挖掘快速入門  第二篇技術(shù)篇  第4章數(shù)據(jù)的準備  第5章數(shù)據(jù)的探索  第6章關(guān)聯(lián)規(guī)則方法  第7章數(shù)據(jù)回歸方法  第8章分類方法  第9章聚類方法  第10章預(yù)測方法  第11章診斷方法  第12章時間序列方法  第13章智能優(yōu)化方法  第三篇項目篇  第四篇理念篇

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