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大數據挖掘與機器學習-工業4.0時代重塑商業價值 版權信息
- ISBN：9787115397362
- 條形碼：9787115397362 ; 978-7-115-39736-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大數據挖掘與機器學習-工業4.0時代重塑商業價值 本書特色
《大數據挖掘與機器學習：工業4.0時代重塑商業價值》分為3個部分，共17章。第ⅰ部分“計算環境”，包括第1章到第3章。第ⅱ部分“將數據轉化為商業價值”，包括第4章到第10章。這一部分聚焦于數據挖掘活動中所要用到的方法、算法和路徑。第ⅲ部分“將其全部結合起來的成功案例”包括第11章到第17章。本部分主要描述了作者參與過的成功應用大數據分析優化企業決策、提高企業價值的公司案例。 《大數據挖掘與機器學習：工業4.0時代重塑商業價值》可作為企業管理人員、營銷主管、分析人員、it人員等作為理解大數據、應用大數據為企業創造價值的指引，同時，本書也可供統計學、應用數學及計算機專業學者和研究人員參考學習。
大數據挖掘與機器學習-工業4.0時代重塑商業價值 內容簡介
在今天的商業環境中，無窮無盡的大數據潮流經常影響著重要的決策流程。為了保持和延續業務盈利，利用大數據的能力勢在必行。但是，只是獲得數據和具有處理能力并不足以得到有意義的結果。 《大數據挖掘與機器學習》為市場營銷主管、商業領袖和技術專家提供一套綜合手段，使其能開發出不斷產生有效結果并提高利潤率的戰略和方法，并且能將這些戰略和方法貫徹實施下去。在本書中，jared dean對大數據分析現狀以及日益提升的高性能計算體系結構的趨勢進行深入淺出的回顧。《大數據挖掘與機器學習》明確地展示了如何利用大數據分析促進積極改變并且驅動效率。 jared dean循序漸進地揭示了如何應用技術創建數據挖掘、機器學習及大數據處理的分析環境。該作者還探索權衡了不同技術選擇的結果。《大數據挖掘與機器學習》囊括了能夠加以應用從被挖掘的數據中獲取信息的算法和方法，并提供了對如何有效地應用這些方法的解釋。本書還提供了許多案例研究的說明，給出了許多已經成功應用了新的技術和算法來建立其競爭優勢的組織的例子。作者還對預測建模和如何應用這些工具于決策流程進行了討論。 對任何希望獲得數據分析能力的組織，這本重要的書都可以作為理解大數據基本技術和大數據分析的關鍵指引。現在你可以充滿自信地掌控你所在組織的大數據分析，創造出能夠一擊即中的結果。
大數據挖掘與機器學習-工業4.0時代重塑商業價值 目錄
1 概述大數據大事年表為何這個主題現在很重要大數據是否只是一時的狂熱？在何處應用大數據會產生重大影響？21 第ⅰ部分 計算環境23 第1章 硬件1.1 存儲器（磁盤）1.2 中央處理器1.3 內存1.4 網絡31 第2章 分布式系統2.1 數據庫計算2.2 文件系統計算2.3 考慮因素37 第3章 分析工具3.1 weka3.2 java和jvm語音3.3 r語言3.4 python3.5 sas47 第ⅱ部分 將數據轉化為商業價值49 第4章 預測建模4.1 一個建模方法4.2 semma4.3 二元分類法4.4 多層分類法4.5 區間預測4.6 預測模型評估63 第5章 一般預測建模技術5.1 rfm5.2 回歸5.3 廣義線性模型5.4 神經網絡5.5 決策樹和回歸樹5.6 支持向量機5.7 貝葉斯網絡分類方法5.8 組合方法117 第6章 細分6.1 聚類分析6.2 距離測度（指標）6.3 聚類評估6.4 聚類數量6.5 k-means算法6.6 分層聚類法6.7 群特征刻畫129 第7章 增量響應建模7.1 建立響應模型7.2 評估增量響應137 第8章 時間序列數據挖掘8.1 降維8.2 探查模式8.3 時間序列數據挖掘的應用：nike+fuelband智能手環149 第9章 推薦系統9.1 何為推薦系統？9.2 應用于何處？9.3 如何起作用？9.4 推薦質量評估9.5 推薦系統的應用：sas 圖書館161 第10章 文本分析10.1 信息檢索10.2 內容分類10.3 文本挖掘10.4 文本分析應用：讓我們來玩《危險邊緣》（jeopardy！）177 第ⅲ部分 將其全都結合起來的成功案例179 第11章 基于某大型美國金融服務公司的案例研究11.1 傳統市場營銷活動流程11.2 高效的營銷解決方案11.3 變革的價值主張187 第12章 主要衛生保健提供者的案例研究12.1 cahps12.2 hedis12.3 hos12.4 ire197 第13章 技術制造商案例研究13.1 發現設備缺陷13.2 如何降低成本201 第14章 在線品牌管理的案例研究205 第15章 移動應用推薦的案例研究209 第16章 高科技產品制造商的案例研究16.1 處理缺失數據16.2 超越生產的應用213 第17章 展望未來17.1 重復性研究17.2 隱私與公共數據集17.3 物聯網17.4 未來的軟件開發17.5 未來算法開發17.6 總結221 關于作者223 附錄225 參考文獻231 譯者后記
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大數據挖掘與機器學習-工業4.0時代重塑商業價值 相關資料
“我們需要這本書，它是預測建模領域專家制定的關于這一領域方法和工具的有效指引。有許多收集了商業分析中的成功故事的書。也有許多用數學語言研究預測分析方法的書。現在，我們有了這個高水平的指引，為了能被理解它對每個方法都做了充分描述。” ——john sall，sas研究院執行副總裁 “jared dean為今天廣為討論的主題之一提供了有趣且可行的視角：應用大數據和分析來為組織創造價值。簡單案例和深入洞察的結合使得這本書成為需要對分析流程和它開啟的偉大潛力具有完整視圖的經理人員的至關重要的讀物。” ——chris bingham，philip hettleman學者和北卡羅來納州立大學chapel hill分校戰略與企業家精神學院副教授 “這本書很好地覆蓋了在今天的市場中分析顧問所必需的技術技能。對現代方法的聚焦使本書與希望能夠收獲分析能帶給組織的回報的商業領袖密切相關。在我的經驗中，在貫徹基于分析的戰略中，失落環節之一就是缺乏真正理解分析——同時理解分析能提供的能力及其局限性——的高管。本書能幫你跨越知識鴻溝。jared完成了卓越的工作！他通過豐富案例進行充分解釋，使這些概念平易近人。” ——mark pitts， highmark health公司企業信息&數據分析副總裁 “一本偉大的論著！它去掉了大數據的噪聲，清晰展示出何為大數據，它如何與數據分析模型相結合，以及公司如何利用它增加商業價值。對于想要明白如何將大數據轉化為組織可執行洞察的任何人，我確信本書都不可不讀。” ——dr. goutam chakraborty，俄克拉荷馬州立大學商業數據挖掘研究生院教授（市場營銷）和主任
大數據挖掘與機器學習-工業4.0時代重塑商業價值 作者簡介
Jared Dean（杰瑞德·迪安）是SAS研究院的研發高級總監。他負責SAS全球數據挖掘解決方案的開發。這包括客戶互動、新功能開發、技術支持、銷售支持和產品集成。在加入SAS之前，Dean是美國人口調查局的數學統計學家。
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