数据挖掘实用案例分析(大数据技术与应用专业规划教材) rb kindle 网盘 umd 极速 下载 pdf mobi

数据挖掘已经广泛应用于各行各业，并催生了数据分析师的兴起。赵卫东、董亮著的《数据挖掘实用案例分析(大数据技术与应用专业规划教材)》结合项目实践，首先对数据挖掘的核心问题进行了总结，并以保险 为例说明数据挖掘过程中每个步骤需要关注之处；然后，结合香水销售分析，讨论可视化图形的基本应用。为增强本书的实用性，提高读者的动手能力，后续章节详细地分析了数据挖掘在银行、餐饮、商务酒店、制造业、公安等领域的应用。此外，本书还介绍了卷积神经网络在音频数据处理方面的实际应用。

本书内容深入浅出，案例生动形象，可以作为高校相关专业“数据挖掘”“机器学习”“商务数据分析”等课程的实验教材，也可以供学习数据分析的社会人士参考。

第1章 数据分析过程的主要问题

1.1 业务理解

1.2 数据理解

1.3 数据质量问题与预处理

1.4 数据分析常见陷阱

1.5 数据分析方法的选择

1.5.1 分类算法

1.5.2 聚类算法

1.5.3 关联分析

1.5.4 回归分析

1.5.5 深度学习

1.5.6 统计方法

1.6 数据分析结果的评价

1.6.1 分类算法的评价

1.6.2 聚类结果的评价

1.6.3 关联分析的评价

1.6.4 回归分析结果的评价

1.6.5 深度学习的评价

1.7 数据分析团队的组建

1.7.1 项目经理

1.7.2 业务专家

1.7.3 数据工程师

1.7.4 数据建模人员

1.7.5 可视化人员

1.7.6 评估人员

1.8 数据分析人才培养的难题

1.8.1 数理要求高

1.8.2 跨学科综合能力

1.8.3 技术资料少

1.8.4 实践机会少

第2章 数据挖掘算法的选择——保险产品

2.1 业务理解

2.2 数据分析目标

2.3 数据探索

2.3.1 数据质量评估

2.3.2 探索数据统计特性

2.3.3 数据降维

2.4 模型选择过程

2.4.1 算法初选

2.4.2 算法验证

2.4.3 算法优化

2.4.4 平衡数据集

2.4.5 修改模型参数

2.5 总结

第3章 常用可视化的多维分析

3.1 箱图

3.2 雷达图

3.3 标签云

3.4 气泡图

3.5 树图

无

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