通过做数据分析学习数据分析 《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。 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、缺失数据填充、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...(展开全部)

本套丛书由国家银行业信息科技管理高层指导委员会组织编写，银监会尚福林主席担任丛书编委会主编并亲笔作序。编委会成员囊括了银监会、国内各大银行的领导，各书的编著者都是各大银行总行的信息技术技术专家。本套丛书系统性强，内容先进实用，既立足我国银行业实际，又注重总结本土银行业的实践经验和成功案例，既着眼于国际先进银行的信息技术发展态势，又对如何将这些先进技术和理念本土化结合进行了探索和思考。 本书针对金融行业数据量大、更新快的特点，着重介绍了数据挖掘与分析技术在金融行业尤其是银行业中的应用。本书的主要内容包括：数据挖掘概述、金融数据挖掘概述、基于大数据的金融数据挖掘概述、数据仓库技术、数据挖掘与分析技术、大数据挖掘与分析技术、数据挖掘技术在零售银行信用风险管理中的应用、数据挖掘技术在巴塞尔资本协议下的银行风险计量中的应用、数据挖掘技术在客户关系管理中的应用、...(展开全部)

数据挖据与分析的入门书，针对初学者阐述所有关键概念，包括探索性数据分析、频繁模式挖掘、聚类和分类。 兼顾前沿话题，例如核方法、高维数据分析、复杂图和网络等。 提供算法对应的开源实现方法。 每章均有丰富示例和练习，帮助读者理解和巩固相关主题。 配备丰富教辅资源，包括课程幻灯片、教学视频、数据集等，可从以下网址获取：http://www.dataminingbook.info/pmwiki.php/Main/BookResources。

数据挖据与分析的入门书，针对初学者阐述所有关键概念，包括探索性数据分析、频繁模式挖掘、聚类和分类。 兼顾前沿话题，例如核方法、高维数据分析、复杂图和网络等。 提供算法对应的开源实现方法。 每章均有丰富示例和练习，帮助读者理解和巩固相关主题。 配备丰富教辅资源，包括课程幻灯片、教学视频、数据集等，可从以下网址获取：http://www.dataminingbook.info/pmwiki.php/Main/BookResources。

本书系统地介绍了数据挖掘理论、方法与应用，包括数据特征分析与预处理，经典数据挖掘算法（分类、回归、聚类、关联规则和集成学习等），大数据新常态下催生的数据分析方法（推荐系统、链接分析与网页排序、互联网信息抽取、日志挖掘与查询分析等）等理论与方法。在此基础上，每章均有基于Python语言的实例应用。本书可以作为高等院校数据科学与大数据技术专业相关课程的教材，以及计算机、软件工程等专业的教材或参考书。高职高专学校相关专业也可选用部分内容开展教学。

《数据挖掘(第2版)》较全面系统地介绍了数据挖掘中常用和常见的数据挖掘方法，以及文本与视频数据挖掘方法。《数据挖掘(第2版)》的主要内容包括：数据挖掘基本知识、数据挖掘预处理方法、决策树分类及其他分类方法、关联知识挖掘方法、各种聚类分析方法，以及文本挖掘所涉及表示、分类和聚类等方法，还包括视频挖掘所涉及的视频镜头检测、字幕提取、视频摘要和视频检索等主要分析方法。数据挖掘技术，又称为数据库知识发现，是20世纪90年代在信息技术领域开始迅速发展起来的计算机技术。作者结合自己近20年从事人工智能、机器学习、数据挖掘等方面的科研工作积累与教学经验，编著此书。

本书系统地介绍了数据挖掘理论、方法与应用，包括数据特征分析与预处理，经典数据挖掘算法（分类、回归、聚类、关联规则和集成学习等），大数据新常态下催生的数据分析方法（推荐系统、链接分析与网页排序、互联网信息抽取、日志挖掘与查询分析等）等理论与方法。在此基础上，每章均有基于Python语言的实例应用。本书可以作为高等院校数据科学与大数据技术专业相关课程的教材，以及计算机、软件工程等专业的教材或参考书。高职高专学校相关专业也可选用部分内容开展教学。

“如果你想学习如何用一款统计专家和数据挖掘专家所开发的免费软件包，那就选这本书吧。本书包括大量实际案例，它们充分体现了R软件的广度和深度。” —— Bernhard Pfahringer, 新西兰怀卡托大学 本书利用大量给出必要步骤、代码和数据的具体案例，详细描述了数据挖掘的主要过程和技术，广泛涵盖数据大小、数据类型、分析目标、分析工具等方面的各种具有挑战性的问题。 本书的支持网站（http://www.liaad.up.pt/~ltorgo/DataMiningWithR/）给出了案例研究的所有代码、数据集以及R函数包。 本书特色 通过仔细选择的案例涵盖了主要的数据挖掘技术。 给出的代码和方法可以方便地复制或者改编后应用于自己的问题。 不要求读者具有R、数据挖掘或统计技术的基础知识。 包含R和MySQL基础知识的简介。 提供了对数据挖掘技术的特性、...(展开全部)

“如果你想学习如何用一款统计专家和数据挖掘专家所开发的免费软件包，那就选这本书吧。本书包括大量实际案例，它们充分体现了R软件的广度和深度。” —— Bernhard Pfahringer, 新西兰怀卡托大学 本书利用大量给出必要步骤、代码和数据的具体案例，详细描述了数据挖掘的主要过程和技术，广泛涵盖数据大小、数据类型、分析目标、分析工具等方面的各种具有挑战性的问题。 本书的支持网站（http://www.liaad.up.pt/~ltorgo/DataMiningWithR/）给出了案例研究的所有代码、数据集以及R函数包。 本书特色 通过仔细选择的案例涵盖了主要的数据挖掘技术。 给出的代码和方法可以方便地复制或者改编后应用于自己的问题。 不要求读者具有R、数据挖掘或统计技术的基础知识。 包含R和MySQL基础知识的简介。 提供了对数据挖掘技术的特性、...(展开全部)

Python是一种带有动态语义的、解释性的、面向对象的高级编程语言。其高级内置数据结构，结合动态类型和动态绑定，使其对于敏捷软件开发非常具有吸引力。同时，Python作为脚本型（胶水）语言连接现有的组件也十分高效。Python语法简洁，可读性强，从而能降低程序的维护成本。不仅如此，Python支持模块和包，鼓励程序模块化和代码重用。