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SAS+R大數據行業應用案例分析運用預測模型和機器學習技術 版權信息
- ISBN：9787302539261
- 條形碼：9787302539261 ; 978-7-302-53926-1
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
SAS+R大數據行業應用案例分析運用預測模型和機器學習技術 本書特色
圖書內容 ● 理解分析和基本的數據概念 ● 使用分析方法解決各行業問題 ● 利用機器學習技術建立預測模型 ● 創建和應用分析策略
SAS+R大數據行業應用案例分析運用預測模型和機器學習技術 內容簡介
《SAS+R大數據行業應用案例分析運用預測模型和機器學習技術》通過使用SAS和R分析語言實現預測模型和機器學習技術，檢測業務問題并使用實用的分析方法來解決問題。 對于那些精通編寫代碼并對統計有基本了解，但在實現預測模型和分析真實世界數據的機器學習技術方面經驗有限的讀者來說，本書是理想的選擇。解決各行業問題*具挑戰性的部分是建立和部署先進的預測模型和機器學習算法的理論和實踐知識。 《SAS+R大數據行業應用案例分析運用預測模型和機器學習技術》通過提高讀者的分析技能來解決這些行業問題。 本書內容 ·理解分析和基本的數據概念 ·使用分析方法解決各行業問題 ·利用機器學習技術建立預測模型 ·創建和應用分析策略 讀者對象 數據科學家、開發人員、統計學家、工程師和對數據和統計有深刻理論理解的研究生，他們希望通過在數據建模中獲得實踐經驗來提高自己的技能，創建和應用分析策略。
SAS+R大數據行業應用案例分析運用預測模型和機器學習技術 目錄
□□章 各行業中的數據分析及其應用
1．1 數據分析是什么
1．1．1 數據采集
1．1．2 數據準備
1．1．3 數據分析
1．1．4 模型建立
1．1．5 結果
1．1．6 投入使用
1．2 分析的類型
1．3 了解數據及其類型
1．4 什么是大數據分析
1．4．1 大數據分析的挑戰
1．4．2 數據分析和大數據工具
1，4．3 在各種行業中數據分析的作用
1．4．4 誰是分析競爭者
1．5 不同行業中的關鍵模型及其應用
1．6 小結
第2章 銀行業案例分析
2．1 在銀行部門中分析的應用
2．1．1 通過交叉銷售和向上銷售增加利潤
2．1．2 □大限度地減少客戶流失
2．1．3 增加獲取客戶的能力
2．1．4 預測銀行貸款違約
2．1．5 預測欺詐活動
2．2 案例分析：使用邏輯回歸模型預測銀行貸款違約
2．2．1 邏輯回歸方程
2．2．2 概率
2．2．3 邏輯回歸曲線
2．2．4 邏輯回歸假設
2．3 在邏輯回歸模型中的各個自變量統計檢驗
2．3．1 邏輯回歸
2．3．2 在邏輯回歸模型中預測值的驗證
2．4 基于R的邏輯回歸模型
2．4．1 關于數據
2．4．2 執行數據探索
2．4．3 完全數據的建模與解釋
2．4．4 訓練數據和測試數據的模型構建及其解釋
2．4．5 預測值驗證
2．5 基于SAS的邏輯回歸模型
2．6 小結
……
第3章 零售業案例分析
第4章 電信案例分析
第5章 醫療行業案例分析
第6章 航空公司案例分析
第7章 快速消費品案例分析
1．1 數據分析是什么
1．1．1 數據采集
1．1．2 數據準備
1．1．3 數據分析
1．1．4 模型建立
1．1．5 結果
1．1．6 投入使用
1．2 分析的類型
1．3 了解數據及其類型
1．4 什么是大數據分析
1．4．1 大數據分析的挑戰
1．4．2 數據分析和大數據工具
1，4．3 在各種行業中數據分析的作用
1．4．4 誰是分析競爭者
1．5 不同行業中的關鍵模型及其應用
1．6 小結
第2章 銀行業案例分析
2．1 在銀行部門中分析的應用
2．1．1 通過交叉銷售和向上銷售增加利潤
2．1．2 □大限度地減少客戶流失
2．1．3 增加獲取客戶的能力
2．1．4 預測銀行貸款違約
2．1．5 預測欺詐活動
2．2 案例分析：使用邏輯回歸模型預測銀行貸款違約
2．2．1 邏輯回歸方程
2．2．2 概率
2．2．3 邏輯回歸曲線
2．2．4 邏輯回歸假設
2．3 在邏輯回歸模型中的各個自變量統計檢驗
2．3．1 邏輯回歸
2．3．2 在邏輯回歸模型中預測值的驗證
2．4 基于R的邏輯回歸模型
2．4．1 關于數據
2．4．2 執行數據探索
2．4．3 完全數據的建模與解釋
2．4．4 訓練數據和測試數據的模型構建及其解釋
2．4．5 預測值驗證
2．5 基于SAS的邏輯回歸模型
2．6 小結
……
第3章 零售業案例分析
第4章 電信案例分析
第5章 醫療行業案例分析
第6章 航空公司案例分析
第7章 快速消費品案例分析
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SAS+R大數據行業應用案例分析運用預測模型和機器學習技術 作者簡介
[印]迪普提·古普塔(Deepti Gupta)，于2010年完成了運營研究中Finance & PGPM的MBA學位。她曾在畢馬威和IBM私人有限公司擔任數據科學工作者，目前為數據科學自由職業者。Deepti在預測性建模和機器學習方面具備豐富的經驗，具有使用SAS和R的專業知識。Deepti制定了數據科學課程，提供數據科學培訓，在企業和學術機構舉辦研討會。她撰寫了多篇博客和多本白皮書。Deepti熱衷于指導新數據科學工作者。
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