实用数据挖掘

实用数据挖掘 内容提要

    《实用数据挖掘》对面向应用的数据挖掘方法进行了清晰的阐述，包括经典的多元统计方法、贝叶斯多元统计方法、基于机器学习的数据挖掘方法和基于计算的数据挖掘方法等。介绍了数据挖掘领域中许多最新的研究成果，如关联规则、序列规则、图示马尔可夫模型、基于存储的推理、信用风险和Web挖掘等。并详细介绍了选自实际工业项目的6个应用实例，强调了数据挖掘方法的实用性。
    《实用数据挖掘》主要面向计算机科学、信息管理、应用统计学和经济学等专业的高年级本科生和研究生。对实际从事海量数据分析和处理的技术人员也有很好的指导作用和参考价值。

实用数据挖掘 目录

第1章    绪论
1.1    什么是数据挖掘
1.2    数据挖掘过程
1.3    数据挖掘软件
1.4    本书的内容组织
1.5    进一步阅读
第一部分    方法
第2章    数据组织
2.1    从数据仓库到数据集市
2.2    数据分类
2.3    数据矩阵
2.4    频率分布
2.5    数据变换
2.6    其他数据结构
2.7    进一步阅读
第3章    探索性数据分析
3.1    一元探索性数据分析
3.2    二元探索

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