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大數據挖掘-系統方法與實例分析 版權信息
- ISBN：9787111532675
- 條形碼：9787111532675 ; 978-7-111-53267-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大數據挖掘-系統方法與實例分析 本書特色
本書是大數據挖掘領域的扛鼎之作，由全球科學計算領域的領導者mathworks（matlab公司）官方的資深數據挖掘專家撰寫，mathworks官方及多位專家聯袂推薦。它從技術、方法、案例和*佳實踐4個維度對如何系統、深入掌握大數據挖掘提供了詳盡的講解。技術：不僅講解了大數據挖掘的原理、過程、工具，還講解了大數據的準備、處理、與探索；方法：既深入地講解了關聯規則方法、回歸方法、分類方法、聚類方法、預測方法、診斷方法等6大類數據挖掘主體方法，又重點講解了時間序列方法和智能優化方法兩種數據挖掘中常用的方法；案例：詳細地再現了來自銀行、證券、機械、礦業、生命科學和社會科學等6大領域的經典案例，不僅有案例的實現過程，而且還有案例原理和預備知識的的講解；*佳實踐：首先總結了數據挖掘中確定挖掘、應用技術以及如何平衡的藝術，然后總結了數據挖掘的項目管理和團隊管理的藝術。
大數據挖掘-系統方法與實例分析 內容簡介
matlab官方（mathworks）資深大數據挖掘專家撰寫，mathworks官方及多位專家鼎力推薦從技術、方法、案例、*佳實踐4個維度循序漸進地講解了大數據挖掘技術
大數據挖掘-系統方法與實例分析 目錄
序言
前言
**篇基礎篇
1.1大數據與數據挖掘
1.2
1.3
1.1.1何為大數據
1.1.2大數據的價值
1.1.3大數據與數據挖掘的關系
數據挖掘的概念和原理
1.2.1什么是數據挖掘
1.2.2數據挖掘的原理
數據挖掘的內容
1.3.1關聯
1.3.2回歸
1.3.3分類
1.3.4聚類
1.3.5預測
1.3.6診斷
1.4數據挖掘的應用領域
1.4.1零售業
1.4.2銀行業
1.4.3證券業
1.4.4能源業
1.4.5醫療行業
1.4.6通信行業
1.4.7汽車行業
1.4.8公共事業
1.5大數據挖掘的要點
1.6小結
參考文獻
2.1數據挖掘過程概述
2.2挖掘目標的定義
2.3數據的準備
2.4數據的探索
2.5模型的建立
2.6模型的評估
第3章MATLAB數據挖掘快速入門
第二篇技術篇
第4章數據的準備
第5章數據的探索
第6章關聯規則方法
第7章數據回歸方法
第8章分類方法
第9章聚類方法
第10章預測方法
第11章診斷方法
第12章時間序列方法
第13章智能優化方法
第三篇項目篇
第四篇理念篇
展開全部
大數據挖掘-系統方法與實例分析 相關資料
“大數據方法 大數據人才=核心競爭力”， 本書系統地詮釋了這個公式里蘊含的概念、技術、項目以及人才培養?；趍atlab的data analytics的應用正在全球呈現爆炸式的發展趨勢，而本書的內容正是這一趨勢迫切需要的知識。書中的實例是以matlab作為工具來呈現，可快速轉化為實實在在的競爭力，甚好！—— 曹新康 mathworks（全球科學計算領導者）中國區總裁2013年維克托的《大數據時代》風靡全國，此后關于大數據的各種聲音一直絡繹不絕，但在思維的高度上，無出其右者。還好有卓兄等人在工具的研發和使用上的不懈努力，推動大數據思維深入運用到各個子行業。matlab是量化對沖行業內最出色的寫策略的工具，卓兄的書由淺入深，實用性強，上一本《量化投資：數據挖掘技術與實踐(matlab版)》備受量化對沖行業朋友的青睞，也是我案頭的常備書目之一。本書的一些內容已經在對沖基金的篩選里面運用，比如書中介紹的神經網絡，就可以用于判斷不同對沖基金之間可能雷同的策略，最終實現事前的風控。從fof/mom的角度來講，本書為篩選優秀的對沖基金提供了良好的視角和工具。—— 董鵬飛 國金創新總經理本書深入淺出地對大數據挖掘的理論和方法進行了系統性的闡述，并且通過多個案例給出了具有實用性的指導，在人工智能和數據挖掘技術火熱的當下，不失為一本極佳的工具參考書。—— 丁鵬 博士 中國量化投資學會理事長 工業數據具有傳感器多樣、采集頻率高和數據量龐大的特點，如何發揮工業數據的價值是工業互聯網時代最前沿的課題。本書所呈現的數據挖掘和智能計算方法，對基于工業大數據的kpi參數預測、設備故障預警和生產過程優化具有很強的指導意義。—— 周永良 博士 ge digital軟件解決方案架構師本書通俗易懂，貼近實用，融合了作者多年的研究成果，方法務實、知識系統、方便借鑒，且配有系統的源代碼，適用于各類數據挖掘項目。本書的作者于我亦師亦友，卓學長的另外兩本書我都讀過，收獲很大，每次與之交流都讓我獲益匪淺，在此表達對學長的敬意，同時更期盼通過此書和廣大讀者一道繼續努力，共同提高。—— 趙曄 清華大學自動化系研究生
大數據挖掘-系統方法與實例分析 作者簡介
周英 中科數據首席數據科學家。曾在某知名搜索引擎公司任職多年，主要從事互聯網文本挖掘相關的工作。目前專注于大數據挖掘技術的工業應用研究和工程應用，已成功完成數據挖掘量化選股、大型設備保養維護預警、銀行客戶信用評分、電商客戶分類及精準營銷優化等多個大型項目。著有《量化投資：數據挖掘技術與實踐(MATLAB版)》（國際上第一本系統介紹將數據挖掘技術用于量化投資的書籍，已被金融行業多家機構應用）。 卓金武 MathWorks（MATLAB）中國區科學計算業務總監，資深數據挖掘專家，主要負責數據挖掘、優化、量化投資、風險管理等科學計算業務，已為工行、交行、中投、華為、通用、一汽、上汽、格力等多家企業提供數據挖掘解決方案。已出版著作兩部：《MATLAB在數學建模中的應用》（第1版和第2版），《量化投資：數據挖掘技術與實踐(MATLAB版)》。大學期間曾兩次獲全國大學生數學建模競賽一等獎 (2003和 2004)，一次獲全國研究生數學建模競賽一等獎 (2007)。卞月青 深圳人人數據挖掘經理。曾就職于三一重工， 主要從事工業大數據分析工作。2012年以來，一直從事基于大數據的應用研發工作，從事的工作包括兩個方面， 一是為銀行、P2P、小貸公司開發基于數據挖掘的信用評級系統；二是利用互聯網大數據挖掘技術，采集、清洗、集成特定領域的數據，并開發成大數據公眾服務平臺。
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