简介
本书介绍数据分析的统计基础、种类划分,并列举大量实例以说明数据分析方法和算法。内容主要分 为4部分,第1部分为第1章,介绍一些概念,简单描述数据分析方法和一些实例; 第2部分包括第2~7 章,介绍描述性分析和数据预处理的主要方法,包括描述统计、多元描述分析、聚类以及频繁模式挖掘等; 第3部分包括第8~12章,介绍预测性分析的主要方法,其中包括多种回归算法、二元回归、分类的性能测 量以及基于概率和距离测量的方法,以及决策树、人工神经网络和支持向量机等较为先进的方法; 第4部 分为第13章,利用描述和预测这两种方法,简单讨论文本、网页以及社交媒体的应用。
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《数据分析——统计、描述、预测与应用》是一本系统论述数据分析的原则和方法的学习指南。本书宏观而且系统地给出了数据分析的一般理论与方法，这对于理解和进行数据分析实践极具参考价值。本书涉及的基本概念、基本理论与分析方法的相关术语通俗易懂，易于理解。学习本书无需统计或编程技术的知识基础。 本书三位作者均是数据分析领域的著名科学家，他们在书中深入浅出剖析了数据分析背后的方法论，并给出了练习与实例，便于读者动手实践。此外，作者们制作了实用的教学课件，可供相关高校计算机、大数据、金融学等专业授课使用。
更多出版物信息
- 版权： 清华大学出版社
- 出版： 2021-06-01
- 更新： 2023-06-22
- 书号：9787302568476
- 中图：TP274
- 学科：工学控制科学与工程工学计算机科学与技术
