数据挖掘与预测分析(第2版) PDF 中文清晰版

为网友们分享了数据分析相关的 PDF电子书资料，由清华大学出版社出版，作者是Daniel，介绍了关于数据分析、数据挖掘方面，格式为PDF，资源大小119.6 MB，目前在数据分析类资源综合评分为：7.6分。《数据挖掘与预测分析》是一本内容丰富，涵盖了数据分析、数据挖掘以及预测分析的全面指南。该书不仅详细介绍了从数据准备到探索新数据分析、数据建模及模型评估等整个数据分析过程的方法和技巧，还提供了丰富的实例和案例，帮助读者理解和应用这些方法。该书还以实际应用为导向，提供了利用现实世界数据集开展数据挖掘与预测分析的实用方法。无论是数据分析的初学者还是有经验的专业人士，都能从中受益良多。如果你对数据分析有兴趣，不妨下载这本书，它将帮助你更好地应用数据挖掘与预测分析的方法，并为你在这个领域的研究和工作提供有力的支持。

数据挖掘与预测分析电子书封面

读者评价

不过的技术工具书，对rapid miner的详细介绍很精彩。
大数据分析和建模的完美结合，可以了解大数据技术的最新发展。同理可推，如果一个人掌握了大数据分析和建模的能力，也能脱颖而出，找寻到走向成功的捷径。
大数据学习的进阶读物，相当于wrox认证的指定教材之一，值得学习。
大数据是当今科技行业中受欢迎的流行语之一。全世界的企业都已经意识到了可用的大量数据的价值，并努力管理和分析数据、发挥其作用，以建立战略和发展竞争优势。与此同时，这项技术的出现，导致了各种新的和增强的工作角色的演变。 《大数据分析师权v教程》系列的目标是培养新一代的国际化全能大数据分析师，使他们精通数据挖掘、数据操纵和数据分析方面的基本及高-级分析技术，熟悉大数据平台以及业务和行业需求，能够高效地参与大数据分析项目。 本系列旨在使参与者熟悉整个数据分析生命期，…

内容介绍

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。

目录

• 第Ⅰ部分 数据准备
• 第1章 数据挖掘与预测分析概述 3
• 第2章 数据预处理 17
• 第3章 探索性数据分析 49
• 第4章 降维方法 83
• 第Ⅱ部分 统计分析
• 第5章 单变量统计分析 117
• 第6章 多元统计 133
• 第7章 数据建模准备 145
• 第8章 简单线性回归 155
• 第9章 多元回归与模型构建 213
• 第Ⅲ部分 分类
• 第10章 K-最近邻算法 273第11章 决策树 289
• 第12章 神经元网络 311
• 第13章 logistic回归 331
• 第14章 朴素贝叶斯与贝叶斯网络 385
• 第15章 模型评估技术 421
• 第16章 基于数据驱动成本的
• 第17章 三元和k元分类模型的成本-
• 第18章 分类模型的图形化评估 477
• 第Ⅳ部分 聚类
• 第19章 层次聚类和k-均值聚类 489
• 第20章 Kohonen网络 505
• ......

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