商业数据挖掘--聚文网

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编辑推荐

十多年来，作者一直在数据挖掘领域从事科学研究和教学工作，明显地感觉到计算机专业之外的其他学科对数据挖掘技术的需求正日益增长。数据挖掘已经成为很多领域非常重要的工具，它可以帮助相关领域的专业人士通过数据分析、数据挖掘的过程解决领域相关问题。然而，这些非计算机专业的学生和专业人士有自己的特点，用面向计算机专业的教材去给这些学生和专业人士授课面临许多问题。例如，非计算机专业的学生在编程方面普遍较弱，需要有一种适合他们的编程语言。更重要的是，缺乏一本适应这类学生需要的能兼顾理论和实践操作的教材。因此，作者将自己多年来面向经济管理类学生讲授的“商业数据挖掘”课程的讲义改编成了本书。本书使用R语言面向经济管理类学生讲授数据挖掘技术。主要内容包括：1.R语言知识;2.基本数据预处理技术;3.基本分类算法、高级分类算法、集成技术;4.聚类分析;5.特征工程;6.关联规则挖掘;7.Logistics回归;8.社会网络分析。

内容简介

本书面向非计算机专业学生的需要特别是面向经济管理专业的学生学习数据挖掘知识的需要而设计。针对这些需要，本书的编写有三个特点：
(1)选择R作为教学语言。R的内容比较简单但功能强大，很适合非计算机专业人士作为数据挖掘的语言。与一些商用软件相比，R是开源的，免费；与一些通用的数据挖掘工具相比，R更灵活。
(2)本书除了介绍数据挖掘技术常用和流行的算法并剖析算法的原理外，将重点放在使用这些算法进行实际操作上，通过数据挖掘技术去获得对商业管理过程的洞察和决策支持。从第5章开始，每章附一个使用数据挖掘技术进行商务分析的案例。
(3)大部分数据挖掘教材的重点都放在结构化数据上，本书则侧重于采用数据挖掘的技术和方法去解决商务管理中的问题。网络结构的数据是一种重要的非结构化数据，在实际实施面向商务管理的数据挖掘项目时也经常遇到。本书将许多教材较少关注的社会网络分析也作为重要的讲述内容。

1数据挖掘介绍
1.1数据挖掘标准流程
1.2通用术语
2R语言基础
2.1R语言介绍
2.2R的基础知识
2.3示例程序
2.4绘图
2.5访问数据库
3数据预处理
3.1数据属性类型
3.2考察数据
3.3数据清理
3.4数据转换
4数据挖掘技术概述
4.1数据挖掘技术和本书的安排
……

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