数据挖掘与预测分析(第2版)--聚文网

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内容简介

《数据挖掘与预测分析（第2版）》提供了从数据准备到探索性数据分析、数据建模及模型评估等整个数据分析过程的内容。《数据挖掘与预测分析（第2版）》不仅提供了理解软件底层算法的“白盒”方法，而且提供了能够使读者利用现实世界数据集开展数据挖掘与预测分析的应用方法。
《数据挖掘与预测分析（第2版）》的新内容：
添加了500多页的新内容，包括20个新章节，例如，数据建模准备、成本．效益分析、缺失数据填补、聚类优劣度量以及细分模型等。
针对前沿主题的新章节，例如，多元分类模型、BIRCH聚类、集成学习（bagging及boosting）、模型投票与趋向平均等。
每章节后均附有R语言开发园地，读者可以获得完成书中分析所需的R语言源代码，以及通过R代码生成的图、表和结果。
书中的附录为那些对统计基础生疏的读者提供了了解基本概念的材料。
超过750个章节练习，使读者能够自己测试对所学知识的掌握程度，并着手开展数据挖掘与预测分析工作。
《数据挖掘与预测分析（第2版）》将对数据分析人员、数据库分析人员以及CIO具有极大的吸引力，通过学习将使他们知道何种类型的分析将会增加其投资回报。

第Ⅰ部分数据准备
第1章数据挖掘与预测分析概述
1.1 什么是数据挖掘和预测分析
1.2 需求：数据挖掘技术人员
1.3 数据挖掘离不开人的参与
1.4 跨行业数据挖掘标准过程：CRJSP-DM
1.5 数据挖掘的谬误
1.6 数据挖掘能够完成的任务
1.6.1 描述
1.6.2 评估
1.6.3 预测
1.6.4 分类
1.6.5 聚类
1.6.6 关联
R语言开发园地
R参考文献
练习
第2章数据预处理
2.1 需要预处理数据的原因
2.2 数据清理
2.3 处理缺失数据
2.4 识别错误分类
2.5 识别离群值的图形方法
2.6 中心和散布度量
2.7 数据变换
……

数据挖掘与预测分析(第2版)

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