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大数据掘金：挖掘商业世界中的数据价值
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2022-01-23 10:04:35
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  • 推荐序
  • 第1章 分析学入门
    • 分析学与分析有区别吗
    • 数据挖掘该归何处
    • 分析学何以突然受到追捧
    • 分析学的应用领域
    • 分析学面临的主要挑战
    • 分析学的发展历史
    • 分析学的简单分类
    • 分析学的前沿技术——以IBM Watson为例
  • 第2章 数据挖掘入门
    • 数据挖掘是什么
    • 哪些不属于数据挖掘
    • 数据挖掘最常见的应用
    • 数据挖掘能够发现怎样的规律
    • 常用的数据挖掘工具
    • 数据挖掘的负面影响：隐私问题
  • 第3章 数据挖掘过程
    • 数据库知识获取过程
    • 跨行业标准化数据挖掘流程
    • SEMMA
    • 数据挖掘六西格玛方法
    • 哪种方法最好
  • 第4章 数据与数据挖掘的方法
    • 数据挖掘中的数据属性
    • 数据挖掘中的数据预处理
    • 数据挖掘方法
    • 预测法
    • 分类法
    • 决策树
    • 数据挖掘中的聚类分析
    • K均值聚类算法
    • 关联法
    • Apriori算法
    • 对数据挖掘的误解与事实
  • 第5章 数据挖掘算法
    • 近邻算法
    • 评估相似性：距离度量
    • 人工神经网络
    • 支持向量机
    • 线性回归
    • 逻辑回归
    • 时间序列预测
  • 第6章 文本分析和情感分析
    • 自然语言处理
    • 文本挖掘应用
    • 文本挖掘的流程
    • 文本挖掘工具
    • 情感分析
  • 第7章 大数据分析学
    • 大数据从何而来
    • 定义“大数据”的V们
    • 大数据的关键概念
    • 大数据分析处理的商业问题
    • 大数据科技
    • 数据科学家
    • 大数据和流分析法
    • 数据流挖掘
  • 译者后记
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