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大数据挖掘-系统方法与实例分析
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大数据挖掘-系统方法与实例分析

作者：周英,卓金武,卞月青著
出版社：机械工业出版社出版时间：2016-05-01
开本： 16开 页数： 384
读者评分：4分1条评论
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大数据挖掘-系统方法与实例分析 版权信息

大数据挖掘-系统方法与实例分析 本书特色

本书是大数据挖掘领域的扛鼎之作，由全球科学计算领域的领导者mathworks（matlab公司）官方的资深数据挖掘专家撰写，mathworks官方及多位专家联袂推荐。它从技术、方法、案例和*佳实践4个维度对如何系统、深入掌握大数据挖掘提供了详尽的讲解。技术：不仅讲解了大数据挖掘的原理、过程、工具，还讲解了大数据的准备、处理、与探索；方法：既深入地讲解了关联规则方法、回归方法、分类方法、聚类方法、预测方法、诊断方法等6大类数据挖掘主体方法，又重点讲解了时间序列方法和智能优化方法两种数据挖掘中常用的方法；案例：详细地再现了来自银行、证券、机械、矿业、生命科学和社会科学等6大领域的经典案例，不仅有案例的实现过程，而且还有案例原理和预备知识的的讲解；*佳实践：首先总结了数据挖掘中确定挖掘、应用技术以及如何平衡的艺术，然后总结了数据挖掘的项目管理和团队管理的艺术。

大数据挖掘-系统方法与实例分析 内容简介

matlab官方（mathworks）资深大数据挖掘专家撰写，mathworks官方及多位专家鼎力推荐从技术、方法、案例、*佳实践4个维度循序渐进地讲解了大数据挖掘技术 

大数据挖掘-系统方法与实例分析 目录

序言 前言 **篇基础篇 1.1大数据与数据挖掘 1.2 1.3 1.1.1何为大数据 1.1.2大数据的价值 1.1.3大数据与数据挖掘的关系 数据挖掘的概念和原理 1.2.1什么是数据挖掘 1.2.2数据挖掘的原理 数据挖掘的内容 1.3.1关联 1.3.2回归 1.3.3分类 1.3.4聚类 1.3.5预测 1.3.6诊断 1.4数据挖掘的应用领域 1.4.1零售业 1.4.2银行业 1.4.3证券业 1.4.4能源业 1.4.5医疗行业 1.4.6通信行业 1.4.7汽车行业 1.4.8公共事业 1.5大数据挖掘的要点 1.6小结 参考文献 2.1数据挖掘过程概述 2.2挖掘目标的定义 2.3数据的准备 2.4数据的探索 2.5模型的建立 2.6模型的评估 第3章MATLAB数据挖掘快速入门 第二篇技术篇 第4章数据的准备 第5章数据的探索 第6章关联规则方法 第7章数据回归方法 第8章分类方法 第9章聚类方法 第10章预测方法 第11章诊断方法 第12章时间序列方法 第13章智能优化方法 第三篇项目篇 第四篇理念篇
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大数据挖掘-系统方法与实例分析 相关资料

“大数据方法 大数据人才=核心竞争力”， 本书系统地诠释了这个公式里蕴含的概念、技术、项目以及人才培养。基于matlab的data analytics的应用正在全球呈现爆炸式的发展趋势，而本书的内容正是这一趋势迫切需要的知识。书中的实例是以matlab作为工具来呈现，可快速转化为实实在在的竞争力，甚好！——　曹新康　mathworks（全球科学计算领导者）中国区总裁2013年维克托的《大数据时代》风靡全国，此后关于大数据的各种声音一直络绎不绝，但在思维的高度上，无出其右者。还好有卓兄等人在工具的研发和使用上的不懈努力，推动大数据思维深入运用到各个子行业。matlab是量化对冲行业内最出色的写策略的工具，卓兄的书由浅入深，实用性强，上一本《量化投资：数据挖掘技术与实践(matlab版)》备受量化对冲行业朋友的青睐，也是我案头的常备书目之一。本书的一些内容已经在对冲基金的筛选里面运用，比如书中介绍的神经网络，就可以用于判断不同对冲基金之间可能雷同的策略，最终实现事前的风控。从fof/mom的角度来讲，本书为筛选优秀的对冲基金提供了良好的视角和工具。——　董鹏飞　国金创新总经理本书深入浅出地对大数据挖掘的理论和方法进行了系统性的阐述，并且通过多个案例给出了具有实用性的指导，在人工智能和数据挖掘技术火热的当下，不失为一本极佳的工具参考书。——　丁鹏　博士 中国量化投资学会理事长 工业数据具有传感器多样、采集频率高和数据量庞大的特点，如何发挥工业数据的价值是工业互联网时代最前沿的课题。本书所呈现的数据挖掘和智能计算方法，对基于工业大数据的kpi参数预测、设备故障预警和生产过程优化具有很强的指导意义。——　周永良　博士 ge digital软件解决方案架构师本书通俗易懂，贴近实用，融合了作者多年的研究成果，方法务实、知识系统、方便借鉴，且配有系统的源代码，适用于各类数据挖掘项目。本书的作者于我亦师亦友，卓学长的另外两本书我都读过，收获很大，每次与之交流都让我获益匪浅，在此表达对学长的敬意，同时更期盼通过此书和广大读者一道继续努力，共同提高。——　赵晔　清华大学自动化系研究生

大数据挖掘-系统方法与实例分析 作者简介

周英　中科数据首席数据科学家。曾在某知名搜索引擎公司任职多年，主要从事互联网文本挖掘相关的工作。目前专注于大数据挖掘技术的工业应用研究和工程应用，已成功完成数据挖掘量化选股、大型设备保养维护预警、银行客户信用评分、电商客户分类及精准营销优化等多个大型项目。著有《量化投资：数据挖掘技术与实践(MATLAB版)》（国际上第一本系统介绍将数据挖掘技术用于量化投资的书籍，已被金融行业多家机构应用）。 卓金武　MathWorks（MATLAB）中国区科学计算业务总监，资深数据挖掘专家，主要负责数据挖掘、优化、量化投资、风险管理等科学计算业务，已为工行、交行、中投、华为、通用、一汽、上汽、格力等多家企业提供数据挖掘解决方案。已出版著作两部：《MATLAB在数学建模中的应用》（第1版和第2版），《量化投资：数据挖掘技术与实践(MATLAB版)》。大学期间曾两次获全国大学生数学建模竞赛一等奖 (2003和 2004)，一次获全国研究生数学建模竞赛一等奖 (2007)。卞月青　深圳人人数据挖掘经理。曾就职于三一重工， 主要从事工业大数据分析工作。2012年以来，一直从事基于大数据的应用研发工作，从事的工作包括两个方面， 一是为银行、P2P、小贷公司开发基于数据挖掘的信用评级系统；二是利用互联网大数据挖掘技术，采集、清洗、集成特定领域的数据，并开发成大数据公众服务平台。

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