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大數(shù)據(jù)挖掘-系統(tǒng)方法與實(shí)例分析
包郵 大數(shù)據(jù)挖掘-系統(tǒng)方法與實(shí)例分析
作者：周英,卓金武,卞月青著
開(kāi)本：
16開(kāi)
頁(yè)數(shù)：
384
讀者評(píng)分：4分1條評(píng)論
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大數(shù)據(jù)挖掘-系統(tǒng)方法與實(shí)例分析 版權(quán)信息
- ISBN：9787111532675
- 條形碼：9787111532675 ; 978-7-111-53267-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>>
大數(shù)據(jù)挖掘-系統(tǒng)方法與實(shí)例分析 本書(shū)特色
本書(shū)是大數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的扛鼎之作，由全球科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者mathworks（matlab公司）官方的資深數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜易珜?xiě)，mathworks官方及多位專家聯(lián)袂推薦。它從技術(shù)、方法、案例和*佳實(shí)踐4個(gè)維度對(duì)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(guò)程、工具，還講解了大數(shù)據(jù)的準(zhǔn)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(cè)方法、診斷方法等6大類數(shù)據(jù)挖掘主體方法，又重點(diǎn)講解了時(shí)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(xì)地再現(xiàn)了來(lái)自銀行、證券、機(jī)械、礦業(yè)、生命科學(xué)和社會(huì)科學(xué)等6大領(lǐng)域的經(jīng)典案例，不僅有案例的實(shí)現(xiàn)過(guò)程，而且還有案例原理和預(yù)備知識(shí)的的講解；*佳實(shí)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(xiàng)目管理和團(tuán)隊(duì)管理的藝術(shù)。
大數(shù)據(jù)挖掘-系統(tǒng)方法與實(shí)例分析 內(nèi)容簡(jiǎn)介
matlab官方（mathworks）資深大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜易珜?xiě)，mathworks官方及多位專家鼎力推薦從技術(shù)、方法、案例、*佳實(shí)踐4個(gè)維度循序漸進(jìn)地講解了大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
大數(shù)據(jù)挖掘-系統(tǒng)方法與實(shí)例分析 目錄
序言
前言
**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(jià)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(cè)
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(diǎn)
1.6小結(jié)
參考文獻(xiàn)
2.1數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程概述
2.2挖掘目標(biāo)的定義
2.3數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備
2.4數(shù)據(jù)的探索
2.5模型的建立
2.6模型的評(píng)估
第3章MATLAB數(shù)據(jù)挖掘快速入門(mén)
第二篇技術(shù)篇
第4章數(shù)據(jù)的準(zhǔn)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(cè)方法
第11章診斷方法
第12章時(shí)間序列方法
第13章智能優(yōu)化方法
第三篇項(xiàng)目篇
第四篇理念篇
展開(kāi)全部
大數(shù)據(jù)挖掘-系統(tǒng)方法與實(shí)例分析 相關(guān)資料
“大數(shù)據(jù)方法 大數(shù)據(jù)人才=核心競(jìng)爭(zhēng)力”， 本書(shū)系統(tǒng)地詮釋了這個(gè)公式里蘊(yùn)含的概念、技術(shù)、項(xiàng)目以及人才培養(yǎng)。基于matlab的data analytics的應(yīng)用正在全球呈現(xiàn)爆炸式的發(fā)展趨勢(shì)，而本書(shū)的內(nèi)容正是這一趨勢(shì)迫切需要的知識(shí)。書(shū)中的實(shí)例是以matlab作為工具來(lái)呈現(xiàn)，可快速轉(zhuǎn)化為實(shí)實(shí)在在的競(jìng)爭(zhēng)力，甚好！—— 曹新康 mathworks（全球科學(xué)計(jì)算領(lǐng)導(dǎo)者）中國(guó)區(qū)總裁2013年維克托的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》風(fēng)靡全國(guó)，此后關(guān)于大數(shù)據(jù)的各種聲音一直絡(luò)繹不絕，但在思維的高度上，無(wú)出其右者。還好有卓兄等人在工具的研發(fā)和使用上的不懈努力，推動(dòng)大數(shù)據(jù)思維深入運(yùn)用到各個(gè)子行業(yè)。matlab是量化對(duì)沖行業(yè)內(nèi)最出色的寫(xiě)策略的工具，卓兄的書(shū)由淺入深，實(shí)用性強(qiáng)，上一本《量化投資：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與實(shí)踐(matlab版)》備受量化對(duì)沖行業(yè)朋友的青睞，也是我案頭的常備書(shū)目之一。本書(shū)的一些內(nèi)容已經(jīng)在對(duì)沖基金的篩選里面運(yùn)用，比如書(shū)中介紹的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就可以用于判斷不同對(duì)沖基金之間可能雷同的策略，最終實(shí)現(xiàn)事前的風(fēng)控。從fof/mom的角度來(lái)講，本書(shū)為篩選優(yōu)秀的對(duì)沖基金提供了良好的視角和工具。—— 董鵬飛 國(guó)金創(chuàng)新總經(jīng)理本書(shū)深入淺出地對(duì)大數(shù)據(jù)挖掘的理論和方法進(jìn)行了系統(tǒng)性的闡述，并且通過(guò)多個(gè)案例給出了具有實(shí)用性的指導(dǎo)，在人工智能和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)火熱的當(dāng)下，不失為一本極佳的工具參考書(shū)。—— 丁鵬 博士 中國(guó)量化投資學(xué)會(huì)理事長(zhǎng) 工業(yè)數(shù)據(jù)具有傳感器多樣、采集頻率高和數(shù)據(jù)量龐大的特點(diǎn)，如何發(fā)揮工業(yè)數(shù)據(jù)的價(jià)值是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代最前沿的課題。本書(shū)所呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘和智能計(jì)算方法，對(duì)基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的kpi參數(shù)預(yù)測(cè)、設(shè)備故障預(yù)警和生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化具有很強(qiáng)的指導(dǎo)意義。—— 周永良 博士 ge digital軟件解決方案架構(gòu)師本書(shū)通俗易懂，貼近實(shí)用，融合了作者多年的研究成果，方法務(wù)實(shí)、知識(shí)系統(tǒng)、方便借鑒，且配有系統(tǒng)的源代碼，適用于各類數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目。本書(shū)的作者于我亦師亦友，卓學(xué)長(zhǎng)的另外兩本書(shū)我都讀過(guò)，收獲很大，每次與之交流都讓我獲益匪淺，在此表達(dá)對(duì)學(xué)長(zhǎng)的敬意，同時(shí)更期盼通過(guò)此書(shū)和廣大讀者一道繼續(xù)努力，共同提高。—— 趙曄 清華大學(xué)自動(dòng)化系研究生
大數(shù)據(jù)挖掘-系統(tǒng)方法與實(shí)例分析 作者簡(jiǎn)介
周英 中科數(shù)據(jù)首席數(shù)據(jù)科學(xué)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(hù)預(yù)警、銀行客戶信用評(píng)分、電商客戶分類及精準(zhǔn)營(yíng)銷優(yōu)化等多個(gè)大型項(xiàng)目。著有《量化投資：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與實(shí)踐(MATLAB版)》（國(guó)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(shū)籍，已被金融行業(yè)多家機(jī)構(gòu)應(yīng)用）。 卓金武 MathWorks（MATLAB）中國(guó)區(qū)科學(xué)計(jì)算業(yè)務(wù)總監(jiān)，資深數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜遥饕?fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖掘、優(yōu)化、量化投資、風(fēng)險(xiǎn)管理等科學(xué)計(jì)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(xué)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(shí)踐(MATLAB版)》。大學(xué)期間曾兩次獲全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽一等獎(jiǎng) (2003和 2004)，一次獲全國(guó)研究生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽一等獎(jiǎng) (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(lái)，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(gè)方面， 一是為銀行、P2P、小貸公司開(kāi)發(fā)基于數(shù)據(jù)挖掘的信用評(píng)級(jí)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(kāi)發(fā)成大數(shù)據(jù)公眾服務(wù)平臺(tái)。
商品評(píng)論(1條)
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