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大數據分析方法與應用

包郵 大數據分析方法與應用

作者：耿秀麗 著
出版社：機械工業出版社出版時間：2024-10-01
開本： 16開 頁數： 213
中 圖 價:¥41.7(7.1折) 定價  ¥59.0 登錄后可看到會員價
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大數據分析方法與應用 版權信息

  • ISBN：9787111763550
  • 條形碼：9787111763550 ; 978-7-111-76355-0
  • 裝幀：平裝-膠訂
  • 冊數：暫無
  • 重量：暫無
  • 所屬分類：>

大數據分析方法與應用 本書特色

1）選取的均是在實際應用中表現穩定、應用前景廣泛的大數據分析技術。
2）通過軟件操作步驟、代碼實現和結果可視化提供易學易用的學習指導。
3）在各算法的原理講解中融入多個經典案例，各章附有對應案例和習題。
4）配套提供電子課件、習題答案、教學大綱、知識點視頻。

大數據分析方法與應用 內容簡介

本書將理論與應用結合，介紹了大數據技術、大數據分析方法以及大數據倫理規范等基礎知識，可供讀者入門學習使用。本書共9章，包括大數據概述、數據分析基礎、回歸分析、聚類算法、推薦算法、文本挖掘、啟發式算法、支持向量機和神經網絡。各章都附有對應案例和習題，以幫助讀者理解和應用。 本書作為大數據公共通識課程的導論教材，為高校學生選修大數據課程編寫，主要面向大數據應用型人才培養，也可供相關技術人員參考。

大數據分析方法與應用 目錄

前言
第1章大數據概述
11大數據的相關概念
111大數據的背景與來源
112大數據的概念與特征
113大數據的數據類型
114《“十四五”大數據產業發展規劃》與“5V”
12對科學研究和經濟社會的影響
121對科學研究的影響
122對經濟社會的影響
123大數據技術發展趨勢
13大數據的研究現狀
14大數據發展的機遇與挑戰
141機遇
142挑戰
15大數據分析的相關概念
151大數據分析的概念
152大數據分析與傳統數據分析的比較
153大數據分析的流程
154大數據分析的基礎模型
16大數據的應用
習題
參考文獻
第2章數據分析基礎
21數據的類型與分布
211總體和樣本
212定性數據和定量數據
213截面數據和時間序列數據
22變量之間的關系
221協方差
222相關系數
23數據的可視化——基于Excel的應用
231散點圖
232柱形圖和折線圖
233數據透視表
24數據的輸入
241數據的輸入方法
242數據有效性
243條件函數IF
244函數VLOOKUP
習題
第3章回歸分析
31線性和非線性回歸
311線性回歸及其Excel中的實現
312*小二乘回歸
313非線性回歸及其Excel中的實現
32多元回歸
321多元回歸的概念
322多重共線性
323多元回歸及其SPSS中的實現
324居民存款影響因素多元回歸案例分析
33嶺回歸
331嶺回歸的概念
332嶺回歸及其在SPSS中的實現
333居民存款影響因素嶺回歸案例分析
34LASSO回歸
341LASSO回歸的概念
342LASSO回歸及其SPSS中的
實現
343居民存款影響因素LASSO回歸案例分析
習題
參考文獻
第4章聚類算法
41聚類的原理
42K-Means聚類
421K-Means聚類算法的原理
422K-Means聚類算法在MATLAB中的實現
43K*近鄰算法
431K*近鄰算法的原理
432K*近鄰算法在MATLAB中的實現
433鳶尾花分類案例分析
44模糊C-均值算法
441模糊C-均值算法的原理
442模糊C-均值算法在MATLAB中的實現
443用戶需求聚類案例分析
習題
參考文獻
第5章推薦算法
51協同過濾推薦算法
511基于用戶的協同過濾算法
512基于商品的協同過濾算法
513案例分析1：二手汽車交易平臺推薦
514案例分析2：著名電影推薦
52協同過濾算法常見的問題以及對策
521冷啟動問題及對策
522稀疏性問題及對策
53基于內容的推薦算法
531基于結構化內容的推薦
532基于非結構化內容的推薦
54基于模型的推薦算法
55基于關聯規則的推薦算法
56信息隱私與基于隱私保護的方案推薦方法
561信息隱私
562基于隱私保護的方案推薦方法
57信息污染與信任推薦算法
571信息污染
572信任推薦算法
58信息繭房
習題
參考文獻
第6章文本挖掘
61文本挖掘的應用價值
62文本挖掘的流程
621文本挖掘的關鍵技術
622文檔收集方法
623分詞技術
624詞的表示形式
625文本特征屬性處理
63LDA主題模型
631LDA主題模型介紹
632吉布斯采樣
633LDA主題模型訓練過程
64基于LDA主題模型的客戶需求挖掘案例分析
習題
參考文獻
第7章啟發式算法
71啟發式算法的基本原理
711啟發式函數
712搜索策略
72啟發式算法的類型
721仿動物類啟發式算法
722仿植物類啟發式算法
73遺傳算法及其實現
731遺傳算法的原理
732遺傳算法的步驟
733遺傳算法的計算機實現
74粒子群算法及其實現
741粒子群算法的原理
742粒子群算法的步驟
743粒子群算法的計算機實現
75物流配送中心選址案例分析
習題
參考文獻
第8章支持向量機
81支持向量機的原理
811支持向量機的由來
812支持向量機的發展
82支持向量機算法
821支持向量機的模型算法
822支持向量機模型優化算法
823核函數
824支持向量機算法的計算機實現
83支持向量機算法參數優化
831模糊支持向量機
832*小二乘支持向量機
833粒子群算法優化支持向量機
84算法應用及案例分析
習題
參考文獻
第9章神經網絡
91發展歷程
92基礎模型
921神經元
922網絡結構
93典型神經網絡
931反向傳播神經網絡
932卷積神經網絡
933長短期記憶網絡
94人工智能的中立性
95信息不公
96應用案例
961卷積用于情感分析
962LSTM用于預測：滑坡位移預測
97數字技術倫理規范
習題
參考文獻
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大數據分析方法與應用 作者簡介

耿秀麗，教授，博士生導師，上海市（第三期）重點學科、上海市一流學科、上海市高原學科“管理科學與工程”成員，上海市高水平學科創新團隊成員，上海市工程管理學會秘書長，美國北卡羅萊納州立大學工業與系統工程系訪問學者。主要從事產品服務工程，質量管理，決策理論與方法等方向研究。主持國家自然科學基金、工信部民機重大專項及其他省部級項目5項，出版專著1本，發表SCI論文20余篇，中文核心期刊80余篇，以主要完成人獲得上海市科技進步獎二等獎1項、三等獎1項。在Comput Ind Eng、Expert Syst Appl、《中國管理科學》、《計算機集成制造系統》等國內外核心期刊上發表論文100余篇，以主要完成人獲得上海市科技進步獎二等獎1項、三等獎1項。

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