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預測性分析:基于數(shù)據(jù)科學的方法(原書第2版)

預測性分析:基于數(shù)據(jù)科學的方法(原書第2版)

定 價:¥89.00

作 者: 杜爾森·德倫(Dursun Delen)
出版社: 機械工業(yè)出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787111718345 出版時間: 2023-02-01 包裝: 平裝-膠訂
開本: 16開 頁數(shù): 字數(shù):  

內容簡介

  本書全面介紹了預測性分析相關方法,不僅直觀地闡述了相關概念,還給出了現(xiàn)實的示例問題和真實的案例研究—包括從失敗項目獲得的經驗教訓。本書理論和實踐內容相對平衡,便于讀者加深理解。全書共9章,外加一個附錄。第1章為分析導論,第2章為預測性分析和數(shù)據(jù)挖掘導論,第3章介紹預測性分析的標準流程,第4章介紹預測性分析的數(shù)據(jù)和方法,第5章介紹預測性分析算法,第6章探討預測性建模中的高階主題,第7章介紹文本分析、主題建模和情感分析,第8章介紹預測性分析使用的大數(shù)據(jù),第9章介紹深度學習和認知計算,附錄展望了商業(yè)分析和數(shù)據(jù)科學工具的前景。本書適合計算機科學、數(shù)據(jù)科學和商業(yè)分析領域的相關從業(yè)人員閱讀。

作者簡介

  Dursun Delen博士是商業(yè)分析、數(shù)據(jù)科學和機器學習領域的國際知名專家。他經常受邀參加各種國內外會議,就數(shù)據(jù)/文本挖掘、商務智能、決策支持系統(tǒng)、商業(yè)分析、數(shù)據(jù)科學和知識管理等主題做大會報告。在2001年被聘任為俄克拉荷馬州立大學(Oklahoma State University)的教授前,Delen博士在工業(yè)界工作了十多年,致力于為企業(yè)開發(fā)和交付商業(yè)分析解決方案。他曾在私營應用研究和咨詢公司Knowledge Based Systems,Inc.(KBSI)擔任研究科學家。在KBSI任職的五年間,Delen博士主持了很多與決策支持系統(tǒng)、企業(yè)工程、信息系統(tǒng)開發(fā)和高級商業(yè)分析相關的項目,這些項目由私營企業(yè)和美國聯(lián)邦機構(包括國防部、NASA、國家科學基金會、國家標準和技術研究所以及能源部)資助。現(xiàn)在,除學術工作外,Delen博士還為企業(yè)提供專業(yè)教育和咨詢服務,幫助它們評估分析、數(shù)據(jù)科學和信息系統(tǒng)需求以及開發(fā)最先進的計算機決策支持系統(tǒng)。Delen博士目前的學術職位是工商管理威廉·S. 斯皮爾斯講席教授和商業(yè)分析帕特森家族講席教授。他是美國衛(wèi)生系統(tǒng)創(chuàng)新中心(Center for Health Systems Innovation)的研究主任,也是俄克拉荷馬州立大學斯皮爾斯商學院(Spears School of Business)管理科學和信息系統(tǒng)的杰出教授。他在Journal of Business Research、Journal of Business Analytics、Decision Sciences Journal、Decision Support Systems、Communications of the ACM、Computers & Operations Research、Annals of Operations Research、Computers in Industry、Journal of Production Operations Management、Artificial Intelligence in Medicine、Journal of the American Medical Informatics Association、Expert Systems with Applications、Renewable and Sustainable Energy Reviews、Energy、Renewable Energy等核心期刊上發(fā)表了150多篇經過同行評議的研究論文。他還撰寫或與人合著了11本商業(yè)分析、數(shù)據(jù)科學和商務智能領域的專著和教材。Delen博士經常在各種商業(yè)分析和信息系統(tǒng)的會議上擔任專題和子專題的主席。目前,他是Journal of Business Analytics和Frontiers in Artificial Intelligence的主編,Journal of Decision Support Systems、Decision Sciences和Journal of Business Research的高級編輯,Decision Analytics、International Journal of Information and Knowledge Management和International Journal of RF Technologies的副主編,以及其他幾本學術期刊的編委會成員。他曾獲得著名的富布賴特學者獎、杰出教師和研究者獎、校長杰出研究者獎和大數(shù)據(jù)導師獎等多項研究和教學獎項。

圖書目錄

第1章 分析導論1
1.1 名稱中有什么關系2
1.2 為什么分析和數(shù)據(jù)科學會突然
  流行起來4
1.3 分析的應用領域5
1.4 分析面臨的主要挑戰(zhàn)5
1.5 分析的縱向視圖6
1.6 分析的簡單分類9
1.7 分析的前沿:IBM Watson12
小結16
參考文獻17
第2章 預測性分析和數(shù)據(jù)挖掘導論18
2.1 什么是數(shù)據(jù)挖掘20
2.2 數(shù)據(jù)挖掘不是什么21
2.3 最常見的數(shù)據(jù)挖掘應用22
2.4 數(shù)據(jù)挖掘能夠發(fā)現(xiàn)什么樣的模式25
2.5 流行的數(shù)據(jù)挖掘工具28
2.6 數(shù)據(jù)挖掘的潛在問題:隱私問題31
小結36
參考文獻36
第3章 預測性分析的標準流程38
3.1 數(shù)據(jù)庫的知識發(fā)現(xiàn)流程38
3.2 跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的標準流程39
3.3 SEMMA43
3.4 SEMMA和CRISP-DM45
3.5 數(shù)據(jù)挖掘的六西格瑪46
3.6 哪種方法最好47
小結51
參考文獻51
第4章 預測性分析的數(shù)據(jù)和方法52
4.1 數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)的本質52
4.2 分析中的數(shù)據(jù)預處理54
4.3 數(shù)據(jù)挖掘方法57
4.4 預測57
4.5 分類58
4.6 決策樹63
4.7 數(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析65
4.8 k均值聚類算法67
4.9 關聯(lián)68
4.10 Apriori算法70
4.11 數(shù)據(jù)挖掘和預測性分析的誤解
   與現(xiàn)實71
小結77
參考文獻77
第5章 預測性分析算法79
5.1 樸素貝葉斯79
5.2 最近鄰算法82
5.3 相似度度量:距離83
5.4 人工神經網絡85
5.5 支持向量機88
5.6 線性回歸91
5.7 邏輯回歸94
5.8 時間序列預測95
小結99
參考文獻99
第6章 預測性建模中的高階主題102
6.1 模型集成102
6.2 預測性分析中的偏差–方差權衡112
6.3 預測性分析中的非平衡數(shù)據(jù)問題115
6.4 預測性分析中機器學習模型的
  可解釋性118
小結124
參考文獻124
第7章 文本分析、主題建模和
    情感分析126
7.1 自然語言處理129
7.2 文本挖掘應用132
7.3 文本挖掘流程135
7.4 文本挖掘工具143
7.5 主題建模144
7.6 情感分析146
小結153
參考文獻154
第8章 預測性分析使用的大數(shù)據(jù)156
8.1 大數(shù)據(jù)從何而來156
8.2 定義大數(shù)據(jù)的V158
8.3 大數(shù)據(jù)的基本概念160
8.4 大數(shù)據(jù)分析解決的業(yè)務問題163
8.5 大數(shù)據(jù)技術163
8.6 數(shù)據(jù)科學家169
8.7 大數(shù)據(jù)和流分析171
8.8 數(shù)據(jù)流挖掘172
小結174
參考文獻175
第9章 深度學習和認知計算176
9.1 深度學習導論176
9.2 淺層神經網絡基礎179
9.3 人工神經網絡的要素181
9.4 深度神經網絡186
9.5 卷積神經網絡189
9.6 循環(huán)神經網絡與長短時記憶網絡195
9.7 實現(xiàn)深度學習的計算機框架199
9.8 認知計算201
小結209
參考文獻209
附錄 KNIME及商業(yè)分析和
   數(shù)據(jù)科學工具前景展望213

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