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大数据挖掘与机器学习-工业4.0时代重塑商业价值 版权信息
- ISBN：9787115397362
- 条形码：9787115397362 ; 978-7-115-39736-2
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
大数据挖掘与机器学习-工业4.0时代重塑商业价值 本书特色
《大数据挖掘与机器学习：工业4.0时代重塑商业价值》分为3个部分，共17章。第ⅰ部分“计算环境”，包括第1章到第3章。第ⅱ部分“将数据转化为商业价值”，包括第4章到第10章。这一部分聚焦于数据挖掘活动中所要用到的方法、算法和路径。第ⅲ部分“将其全部结合起来的成功案例”包括第11章到第17章。本部分主要描述了作者参与过的成功应用大数据分析优化企业决策、提高企业价值的公司案例。 《大数据挖掘与机器学习：工业4.0时代重塑商业价值》可作为企业管理人员、营销主管、分析人员、it人员等作为理解大数据、应用大数据为企业创造价值的指引，同时，本书也可供统计学、应用数学及计算机专业学者和研究人员参考学习。
大数据挖掘与机器学习-工业4.0时代重塑商业价值 内容简介
在今天的商业环境中，无穷无尽的大数据潮流经常影响着重要的决策流程。为了保持和延续业务盈利，利用大数据的能力势在必行。但是，只是获得数据和具有处理能力并不足以得到有意义的结果。 《大数据挖掘与机器学习》为市场营销主管、商业领袖和技术专家提供一套综合手段，使其能开发出不断产生有效结果并提高利润率的战略和方法，并且能将这些战略和方法贯彻实施下去。在本书中，jared dean对大数据分析现状以及日益提升的高性能计算体系结构的趋势进行深入浅出的回顾。《大数据挖掘与机器学习》明确地展示了如何利用大数据分析促进积极改变并且驱动效率。 jared dean循序渐进地揭示了如何应用技术创建数据挖掘、机器学习及大数据处理的分析环境。该作者还探索权衡了不同技术选择的结果。《大数据挖掘与机器学习》囊括了能够加以应用从被挖掘的数据中获取信息的算法和方法，并提供了对如何有效地应用这些方法的解释。本书还提供了许多案例研究的说明，给出了许多已经成功应用了新的技术和算法来建立其竞争优势的组织的例子。作者还对预测建模和如何应用这些工具于决策流程进行了讨论。 对任何希望获得数据分析能力的组织，这本重要的书都可以作为理解大数据基本技术和大数据分析的关键指引。现在你可以充满自信地掌控你所在组织的大数据分析，创造出能够一击即中的结果。
大数据挖掘与机器学习-工业4.0时代重塑商业价值 目录
1 概述大数据大事年表为何这个主题现在很重要大数据是否只是一时的狂热？在何处应用大数据会产生重大影响？21 第ⅰ部分 计算环境23 第1章 硬件1.1 存储器（磁盘）1.2 中央处理器1.3 内存1.4 网络31 第2章 分布式系统2.1 数据库计算2.2 文件系统计算2.3 考虑因素37 第3章 分析工具3.1 weka3.2 java和jvm语音3.3 r语言3.4 python3.5 sas47 第ⅱ部分 将数据转化为商业价值49 第4章 预测建模4.1 一个建模方法4.2 semma4.3 二元分类法4.4 多层分类法4.5 区间预测4.6 预测模型评估63 第5章 一般预测建模技术5.1 rfm5.2 回归5.3 广义线性模型5.4 神经网络5.5 决策树和回归树5.6 支持向量机5.7 贝叶斯网络分类方法5.8 组合方法117 第6章 细分6.1 聚类分析6.2 距离测度（指标）6.3 聚类评估6.4 聚类数量6.5 k-means算法6.6 分层聚类法6.7 群特征刻画129 第7章 增量响应建模7.1 建立响应模型7.2 评估增量响应137 第8章 时间序列数据挖掘8.1 降维8.2 探查模式8.3 时间序列数据挖掘的应用：nike+fuelband智能手环149 第9章 推荐系统9.1 何为推荐系统？9.2 应用于何处？9.3 如何起作用？9.4 推荐质量评估9.5 推荐系统的应用：sas 图书馆161 第10章 文本分析10.1 信息检索10.2 内容分类10.3 文本挖掘10.4 文本分析应用：让我们来玩《危险边缘》（jeopardy！）177 第ⅲ部分 将其全都结合起来的成功案例179 第11章 基于某大型美国金融服务公司的案例研究11.1 传统市场营销活动流程11.2 高效的营销解决方案11.3 变革的价值主张187 第12章 主要卫生保健提供者的案例研究12.1 cahps12.2 hedis12.3 hos12.4 ire197 第13章 技术制造商案例研究13.1 发现设备缺陷13.2 如何降低成本201 第14章 在线品牌管理的案例研究205 第15章 移动应用推荐的案例研究209 第16章 高科技产品制造商的案例研究16.1 处理缺失数据16.2 超越生产的应用213 第17章 展望未来17.1 重复性研究17.2 隐私与公共数据集17.3 物联网17.4 未来的软件开发17.5 未来算法开发17.6 总结221 关于作者223 附录225 参考文献231 译者后记
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大数据挖掘与机器学习-工业4.0时代重塑商业价值 相关资料
“我们需要这本书，它是预测建模领域专家制定的关于这一领域方法和工具的有效指引。有许多收集了商业分析中的成功故事的书。也有许多用数学语言研究预测分析方法的书。现在，我们有了这个高水平的指引，为了能被理解它对每个方法都做了充分描述。” ——john sall，sas研究院执行副总裁 “jared dean为今天广为讨论的主题之一提供了有趣且可行的视角：应用大数据和分析来为组织创造价值。简单案例和深入洞察的结合使得这本书成为需要对分析流程和它开启的伟大潜力具有完整视图的经理人员的至关重要的读物。” ——chris bingham，philip hettleman学者和北卡罗来纳州立大学chapel hill分校战略与企业家精神学院副教授 “这本书很好地覆盖了在今天的市场中分析顾问所必需的技术技能。对现代方法的聚焦使本书与希望能够收获分析能带给组织的回报的商业领袖密切相关。在我的经验中，在贯彻基于分析的战略中，失落环节之一就是缺乏真正理解分析——同时理解分析能提供的能力及其局限性——的高管。本书能帮你跨越知识鸿沟。jared完成了卓越的工作！他通过丰富案例进行充分解释，使这些概念平易近人。” ——mark pitts， highmark health公司企业信息&数据分析副总裁 “一本伟大的论著！它去掉了大数据的噪声，清晰展示出何为大数据，它如何与数据分析模型相结合，以及公司如何利用它增加商业价值。对于想要明白如何将大数据转化为组织可执行洞察的任何人，我确信本书都不可不读。” ——dr. goutam chakraborty，俄克拉荷马州立大学商业数据挖掘研究生院教授（市场营销）和主任
大数据挖掘与机器学习-工业4.0时代重塑商业价值 作者简介
Jared Dean（杰瑞德·迪安）是SAS研究院的研发高级总监。他负责SAS全球数据挖掘解决方案的开发。这包括客户互动、新功能开发、技术支持、销售支持和产品集成。在加入SAS之前，Dean是美国人口调查局的数学统计学家。
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