Facebook、Twitter和LinkedIn产生了大量宝贵的社交数据，但是你怎样才能找出谁通过社交媒介正在进行联系?他们在讨论些什么?或者他们在哪儿?这本简洁而且具有可操作性的书将揭示如何回答这些问题甚至更多的问题。你将学到如何组合社交网络数据、分析技术，如何通过可视化帮助你找到你一直在社交世界中寻找的内容，以及你闻所未闻的有用信息。 每个独立的章节介绍了在社交网络的不同领域挖掘数据的技术，这些领域包括博客和电子邮件。你所需要具备的就是一定的编程经验和学习基本的Python工具的意愿。 •获得对社交网络世界的直观认识 •使用GitHub上灵活的脚本来获取从诸如Twitter、Facebook和LinkedIn之类的社交网络API中的数据 •学习如何应用便捷的Python工具来交叉分析你所收集的数据 •通过XHTML朋友圈探讨基于微格式的社交联系...(展开全部)

社交网站数据如同深埋地下的“金矿”，如何利用这些数据来发现哪些人正通过社交媒介进行联系？他们正在谈论什么？或者他们在哪儿？本书第2版对上一版内容进行了全面更新和修订，它将揭示回答这些问题的方法与技巧。你将学到如何获取、分析和汇总散落于社交网站（包括Facebook、Twitter、LinkedIn、Google+、 GitHub、邮件、网站和博客等）的数据，以及如何通过可视化找到你一直在社交世界中寻找的内容和你闻所未闻的有用信息。 ■ 借助IPython Notebook、自然语言工具包、NetworkX和其他科学计算工具挖掘主流社交网站 ■ 使用高级文本挖掘技术（如聚类和TF-IDF）来提取人类语言数据中有价值的知识 ■ 通过发现GitHub上人、编程语言和代码工程间的亲密性，构建兴趣图谱 ■ 利用D3.js进行交互式可视化，充分发挥HTML5和J...(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)

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)

本书是目前网站数据挖掘与分析领域最具系统性、深度和商业实践指导价值的著作，由来自在线数据分析领域巨擘Webtrekk的官方资深数据分析专家撰写，获得黄成明、宋星、蓝鲸、宫鑫等近10位国内网站分析领域顶尖专家联袂推荐。 全书从5个维度对网站数据分析进行了全面讲解： 认知维度：首先告诉企业和数据分析师应该如何科学地认识网站数据分析，其次指导企业如何从零开始构建自己的数据体系，最后讲解了数据分析师应该如何从零开始建立自己的成长体系； 技术维度：详细地讲解了网站数据的采集和配置、网站分析工具的选择和使用、网站数据整合的方法、数据监测与评估的指标，以及数据分析的场景和相应的方法； 应用维度：通过10余个商业化的案例，还原了网站数据分析在营销和运营中的应用，不仅从业务层面讲解了数据驱动的营销和运营的方法论，而且还从实操层面讲解了案例的操作过程，可以直接套用到工作...(展开全部)

这是一本写网站数据分析的专业书，有思路，有分析方法，有分析工具讲解和案例剖析。推荐数据分析、网站运营等人士阅读。作者宋天龙是中国新生代的网站数据分析界“大拿”的代表，其对网站数据分析的理解是行业中数一数二的。他把他对网站数据分析的阐释和领会一览无余地吐露在本书中，并分四篇深入浅出地讲述了从企业数据体系建设之初，到网站分析工具的选择与部署，再到实际案例分析，最后收尾于其对网站数据分析的升华与提高，尤其是引人入胜的第15章对网站数据分析的投入与产出的分析，更是充分展示了宋天龙对网站数据分析游刃有余的拿捏。据此，我推荐任何刚入门及所有对网站数据分析感兴趣的朋友来学习和阅读，如果可能，与宋天龙一起切磋和提高。

这是一本写网站数据分析的专业书，有思路，有分析方法，有分析工具讲解和案例剖析。推荐数据分析、网站运营等人士阅读。作者宋天龙是中国新生代的网站数据分析界“大拿”的代表，其对网站数据分析的理解是行业中数一数二的。他把他对网站数据分析的阐释和领会一览无余地吐露在本书中，并分四篇深入浅出地讲述了从企业数据体系建设之初，到网站分析工具的选择与部署，再到实际案例分析，最后收尾于其对网站数据分析的升华与提高，尤其是引人入胜的第15章对网站数据分析的投入与产出的分析，更是充分展示了宋天龙对网站数据分析游刃有余的拿捏。据此，我推荐任何刚入门及所有对网站数据分析感兴趣的朋友来学习和阅读，如果可能，与宋天龙一起切磋和提高。

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。