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简介
数据挖掘已经广泛应用于各行各业,并催生了数据分析师的兴起。本书结合项目实践,首先对数据挖掘的核心问题进行了总结,并以保险推荐为例说明数据挖掘过程中每个步骤需要关注之处; 然后,结合香水销售分析,讨论可视化图形的基本应用。为增强本书的实用性,提高读者的动手能力,后续章节详细地分析了数据挖掘在银行信用卡、餐饮、商务酒店、制造业、公安等领域的应用。此外,本书还介绍了卷积神经网络在音频数据处理方面的实际应用。 本书内容深入浅出,案例生动形象,可以作为高校相关专业“数据挖掘”“机器学习”“商务数据分析”等课程的实验教材,也可以供学习数据分析的社会人士参考。
编辑推荐
数据挖掘是一个多学科交叉的领域,本书通过少数实际的具体案例,阐述数据分析项目分析的过程以及一些要点,可作为普通高等学校数据挖掘、商务数据分析、商务智能等课程的案例和实验指导材料,也可供有志于数据分析师的读者参考。
更多出版物信息
- 版权: 清华大学出版社
- 出版: 2018-02-01
- 更新: 2023-07-20
- 书号:9787302490494
- 中图:TP274
- 学科:工学控制科学与工程工学计算机科学与技术
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数据挖掘:商业数据分析技术与实践
[美]盖丽特·徐茉莉(Galit Shmueli) 彼得·布鲁斯(Peter C. Bruce)米娅·斯蒂芬斯(Mia L. Stephens)尼廷·帕特尔(Nitin R. Patel) 著 ,阮敬 严雪林 周暐 译
¥118.00