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商务营销中的数据挖掘与机器学习:概念、方法、案例 版权信息
- ISBN：9787563569243
- 条形码：9787563569243 ; 978-7-5635-6924-3
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
商务营销中的数据挖掘与机器学习:概念、方法、案例 内容简介
随着大数据的快速发展，商务营销和电子商务逐渐过渡到大数据时代，即新一代的商务模式。商务数据作为数据时代在新一代商务营销的应用，具有数据体量大、数据种类多、价值密度低、处理速度快等特性。同时，新一代的商务数据具有多源、异构、高度碎片化等典型特征，其分析与决策也面临着实时决策、个性化服务、多元化决策等需求。因此，在如何有效挖掘数据的价值上面临着巨大的挑战。
商务营销中的数据挖掘与机器学习:概念、方法、案例 目录
第1章数据挖掘与电子商务的关系
第2章数据挖掘方法简介
第3章数据挖掘中的统计知识
第4章聚类分析
第5章决策树分析
第6章生存分析
第7章人工神经网络
第8章数据仓库和OLAP
第9章电子商务推荐系统
第10章电子商务攻击模型与检测技术
第11章电子商务环境下的网络架构与动态联盟体系
展开全部
商务营销中的数据挖掘与机器学习:概念、方法、案例 作者简介
李慧嘉，女，北京邮电大学教授、特聘研究员、博士生导师，英国皇家统计学会会士。曾获“北京市优秀青年人才”及首届中央财经大学“龙马学者”青年教授称号。主要从事社会计算和数据挖掘基础理论的研究工作，并解决大数据分析、电子商务和互联网金融等应用领域的热点问题。目前主持国家自然科学基金面上、青年项目和北京市自然科学基金面上项目多项，参与国自科重点及面上项目多项。已在包括《PNAS》、IEEE Transactions顶级期刊、《中国科学》在内的国内外顶级期刊发表文章100余篇，论文总共被引用近2000余次(Scholar Google统计)，多篇论文入选ESI高被引论文;、热点论文及期刊亮点专栏(Featured Article)，并担任《Frontiers in Physics》、《PLOS One》、《Humanities and Social Sciences Communications 》等多个SCI期刊的编委和学术委员会成员。 2020年12月，入选第九批“北京市优秀青年人才”拟表彰人选名单。
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