数据挖掘实用案例分析（第2版）--聚文网

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内容简介

数据挖掘已经广泛应用于各行各业，并推动了商务数据分析的兴起。本书结合项目实践，首先对数据挖掘的核心问题进行总结，讨论数据挖掘过程的主要步骤。在此基础上，使用Python语言详细地分析数据可视化、随机森林、GBDT、XGBoost、AdaCostBoost、逻辑回归等在医疗保险稽核、淡水质量预测、弹幕情感分析、机器学习书籍市场分析、慢性肾脏病状态预测、行车记录仪销量分析、商务酒店竞争分析等典型领域的应用。全书内容深入浅出，案例生动形象，应用性强，可以作为高等学校相关专业“数据挖掘”“商务数据分析”等课程的实验和实训教材，也适合对数据分析感兴趣的广大读者使用。

第1章数据分析基础 1.1 业务理解 1.2 数据理解 1.3 数据质量问题与预处理 1.4 数据分析常见陷阱 1.5 数据分析方法的选择 1.5.1 分类算法 1.5.2 聚类算法 1.5.3 关联分析 1.5.4 回归分析 1.5.5 深度学习 1.5.6 统计方法 1.6 数据分析结果的评价 1.6.1 分类算法的评价 1.6.2 聚类结果的评价 1.6.3 关联分析的评价 1.6.4 回归分析结果的评价 1.7 数据分析团队的组建 1.7.1 项目经理 1.7.2 业务专家 1.7.3 数据工程师 1.7.4 数据建模人员 1.7.5 可视化人员 1.7.6 评估人员 1.8 数据分析人才培养的难题 1.8.1 数理要求高 1.8.2 跨学科综合能力欠缺 1.8.3 国内技术资料少 1.8.4 实践机会少思考题第2章 Anaconda的安装与使用 2.1 Anaconda的下载与安装 2.2 配置Python库 2.3 创建自定义新环境 2.4 集成开发环境的使用 2.5 搭建GPU环境思考题第3章医疗保险稽核 3.1 数据预处理 3.1.1 特征选择 3.1.2 数据清洗 3.1.3 数据离散化 3.1.4 特征值处理 3.1.5 数据平衡 3.1.6 样本权重系数设置 3.1.7 数据转换 3.2 医疗保险稽核建模和评估 3.3 结果分析思考题第4章机器学习书籍市场分析

数据挖掘实用案例分析（第2版）

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