预测分析与数据挖掘:RapidMiner实现
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图灵程序设计丛书

预测分析与数据挖掘:RapidMiner实现

Vijay Kotu (作者) 严云 (译者)
- 以易于理解的方式梳理数据挖掘背后的基础知识
- 全面展示预测分析领域广泛的实践案例和方法
- 无需编写代码,即可解决数据分析问题
本书旨在帮助读者理解数据挖掘方法的基础知识,并实现无需编写代码就能在自己的工作中实践这些方法。书中围绕分类、回归、关联分析、聚类、异常检测、文本挖掘、时间序列预测、特征分析等数据挖掘问题,着重介绍了决策树、人工神经网络、k均值聚类等当今广泛使用的二十多种算法,针对每种算法都先以通俗的语言解释其原理,再使用开源数据分析工具RapidMiner实现。

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4·20~4·23,无论纸质版、电子版(图灵自有图书),均可享定价77折。

出版信息

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本书特色

“RapidMiner可以让非专业人士获得与数据科学家一样的分析能力;Vijay与Bala的这本书将促成分析模式的转变,打破你学习数据科学时的瓶颈。”
——Ingo Mierswa,RapidMiner公司CEO、联合创始人

“很棒的一本数据科学参考书,透彻阐述了预测分析的本质。”
——Computing Reviews

“本书是数据分析师、商务人士、市场营销专业人士和所有想学习数据挖据读者的理想教材。”
——AnalyticBridge.com

“本书既详尽介绍了数据分析方法,又提供了大量算法的实际用例,让读者全面了解预测和模式识别的各种数据挖掘算法,学会针对给定数据问题的正确解决方法。”
——Eric Siegel博士,Predictive Analyics World创始人

“预测分析的书通常分为两类,一类关注概念介绍,一类擅长技术分析。本书则在两者间做到了很好的平衡。选取RapidMiner也是明智之举,读者只需会用Excel,就能跟上作者的思路,而且RapidMiner功能齐备、开源、具有图形用户界面,读者可以在轻松消化基础概念的同时实践数据挖掘算法。”
——Maria Stone,Yahoo数据与用户体验中心副总裁

目录

这是本书的第一篇文章 阅读
献词 阅读
前言 阅读
致谢 阅读
第1章 引言 阅读
第2章 数据挖掘流程
第3章 数据探索
第4章 分类
第5章 回归方法
第6章 关联分析 
第7章 聚类
第8章 模型评估
第9章 文本挖掘
第10章 时间序列预测
第11 章异常检测
第12章 特征选择
第13章 RapidMiner入门

作者介绍

Vijay Kotu,Yahoo分析总监,负责线上业务的大数据与分析系统的实现,在预测分析领域有十余年工作经验。ACM会员,美国质量协会认证的六西格玛黑带。

Bala Deshpande,业界知名数据分析应用开发与咨询公司SimaFore创始人,20余年分析经验,精通各类分析技巧,经常在其博客www.simafore.com/blog上分享数据挖掘与预测分析方面的心得。

严云 研究兴趣为计算生物学,以0和1的语言解读ATGC的世界。
  • 啥时可以出电子版的呀?谢谢
    阿汤  发表于 2018-03-23 09:39:44
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  • 这本书的代码是Python吗
    飘雪  发表于 2018-03-23 10:49:02
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