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实用预测分析/数据分析与决策技术丛书
出版社: 机械工业
作者: (美)拉尔夫·温特斯|译者:刘江一//陈瑶//刘旭斌
商品条码: 9787111603351
版次: 1
开本: 16开
页数: 370
出版年份: 2018
印次: 1
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¥89
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内容简介
拉尔夫·温特斯著的《实用预测分析/数据分析 与决策技术丛书》由经验丰富的数据架构师撰写,着 眼于提高开发、实行预测分析所需的六项关键实用技 能,系统阐述应用预测分析的原理和技术,并通过大 量来自市场营销、零售和医疗领域的真实案例,详细 讲解使用R、Spark等开源工具进行预测分析的实用方 法和技巧。 全书共12章,第1章概述预测分析的发展历史及 在各行各业中的应用;第2章讨论两种重要分析方法 :CRISP-DM和SEMMA;第3章介绍数据输入和数据探索 的各种方法;第4章和第5章分别详细讨论四种核心预 测算法,即回归、决策树、聚类和支持向量机(SVM );第6章介绍生存分析技术并展示如何使用生存分 析来解释和预测客户流失;第7章介绍关联规则和购 物篮分析的概念及其应用;第8章介绍时间序列分析 ;第9章介绍SparkR;第10章展示如何用SparkR和 Spark SQL执行一些探索性数据分析;第11章介绍如 何使用Spark实现逻辑回归和聚类;第12章讲解如何 使用Stop和Frisk数据集在Spark中运行决策树模型。
目录
译者序 关于作者 关于审校者 前言 第1章 预测分析入门 1.1 许多行业中都有预测分析 1.1.1 市场营销中的预测分析 1.1.2 医疗中的预测分析 1.1.3 其他行业中的预测分析 1.2 技能和角色在预测分析中都很重要 1.3 预测分析软件 1.3.1 开源软件 1.3.2 闭源软件 1.3.3 和平共处 1.4 其他有用的工具 1.4.1 超越基础知识 1.4.2 数据分析/研究 1.4.3 数据工程 1.4.4 管理 1.4.5 数据科学团队 1.4.6 看待预测分析的两种不同方式 1.5 R 1.5.1 CRAN 1.5.2 安装R语言 1.5.3 其他安装R语言的方法 1.6 预测分析项目是如何组织的 1.7 图形用户界面 1.8 RStudio入门 1.8.1 重新布局以保持和示例一致 1.8.2 部分重要面板的简要描述 1.8.3 创建新项目 1.9 R语言控制台 1.10 源代码窗口 1.11 第一个预测模型 1.12 第二个脚本 1.12.1 代码描述 1.12.2 predict函数 1.12.3 检验预测误差 1.13 R语言包 1.13.1 stargazer包 1.13.2 安装stargazer包 1.13.3 保存工作 1.14 参考资料 1.15 本章小结 第2章 建模过程 第3章 输入和探索数据 第4章 回归算法导论 第5章 决策树、聚类和SVM导论 第6章 使用生存分析来预测和分析客户流失 第7章 使用购物篮分析作为推荐系统引擎
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