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大數據分析與挖掘 版權信息
- ISBN：9787302662006
- 條形碼：9787302662006 ; 978-7-302-66200-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大數據分析與挖掘 本書特色
本書是新形態教材，融入課程思政，配套教輔，符合大數據管理與應用專業課程體系。
大數據分析與挖掘 內容簡介
作為近十幾年來大數據、人工智能行業飛速發展*重要的驅動技術之一，大數據分析與挖掘已經成為各個行業商業決策的推薦技術。本書緊跟數據科學前沿，旨在幫助讀者建立大數據分析與挖掘的思維框架，培養其使用數據驅動的方法解決商業決策問題的能力。本書秉承經典、主流和發展的理念，重點介紹了大數據分析與挖掘的主要步驟，關聯分析、分類和聚類等經典算法的原理以及文本挖掘和深度學習等**算法和應用。本書內容設計采用“算法原理+商業案例”的方式，突出課程的實踐性和應用性特點。 本書適合作為開設數據挖掘、機器學習及大數據分析類課程的高校課程教材，也可作為從事數據挖掘開發、高級數據分析的企事業單位工作人員以及從事大數據分析應用研究的科研人員的參考書。
大數據分析與挖掘 目錄
第1章大數據分析與挖掘概論
1.1大數據及其應用
1.2大數據分析與挖掘的相關概念
1.3大數據分析與挖掘的模式
1.4大數據分析與挖掘技術
課后題
應用實例
測練
第2章數據預處理
2.1數據類型
2.2數據的鄰近性度量
2.3數據預處理過程
2.4數據預處理方法
課后題
應用實例
測練
第3章征工程與降維
3.1征工程
3.2降維方法
課后題
應用實例
測練
第4章關聯分析
4.1關聯規則的概念
4.2Apriori算法
4.3FPGrowth算法
4.4關聯規則評
課后題
應用實例
測練
第5章回歸分析
5.1回歸分析概述
5.2線性回歸
5.3線性回歸正則化
5.4邏輯回歸
課后題
應用實例
測練
第6章分類
6.1分類方法概述
6.2決策樹分類
6.3樸素貝葉斯
6.4k近鄰
6.5支持向量機
6.6模型評估與選擇
課后題
應用實例
測練
第7章集成分類方法
7.1集成分類方法概述
7.2Boosting
7.3Bagging
課后題
應用實例
測練
第8章聚類
8.1聚類概述
8.2基于劃分的聚類方法
8.3基于層次的聚類方法
8.4基于密度的聚類方法
8.5基于網格的聚類方法
8.6基于模型的聚類方法
8.7聚類評估
課后題
應用實例
測練
第9章文本挖掘
9.1文本挖掘概述
9.2文本表示方法
9.3文本降維
9.4主題分析
9.5情感分析
課后題
應用實例
測練
第10章經網絡與深度學
10.1深度學概述
10.2多層感知機
10.3反向傳播算法
10.4卷積經網絡
10.5循環經網絡
10.6深度學方法的化
課后題
應用實例
測練
參考文獻
展開全部
大數據分析與挖掘 作者簡介
劉偉，東北財經大學管理科學與工程學院教授、博士生導師，遼寧省一流本科課程“管理信息系統”“數據挖掘與商務智能”課程負責人。主要研究方向為數字化創新與組織戰略，大數據與社會化創新、數據挖掘與商務智能。主講課程為管理信息系統、數據挖掘與商務智能、信息技術戰略與管理、信息系統研究的理論與方法。入選遼寧省“百千萬”人才工程百人層次、遼寧省高等學校優秀人才支持計劃、遼寧省高等學校創新人才支持計劃、遼寧省優秀研究生導師。在《管理世界》《系統工程理論與實踐》《中國管理科學》和International Journal of Production Research、IEEE Transactions on Engineering Management等期刊發表論文60余篇。主持國家社會科學基金項目等課題20余項。出版學術專著3部。主編《管理信息系統》等教材3部。
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