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115千字
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2016-06-01
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主编推荐语
在数据洪流中沙里淘金，挖掘大数据背后的价值洼地，为企业带来下一个增长红利。
内容简介
在数据洪流中沙里淘金，挖掘大数据背后的价值洼地，为企业带来下一个增长红利。
在互联网风气云涌的时代，很多企业拥有数据金矿，却很少能挖出真金白银。数据本身不产生价值，企业只有分析和利用大数据，才能将散落在各个平台中的数据的真正商业价值挖掘出来。数据挖掘已成为解决复杂商业问题、抓住商机的常用工具。
《大数据掘金》一书介绍了数据挖掘与分析领域的最佳案例，揭示了如何系统运用数据，找出其中隐含的模式与联系，帮助你更好的利用收集到的数据为自己服务。
目录
- 版权信息
- 推荐序
- 第1章 分析学入门
- 分析学与分析有区别吗
- 数据挖掘该归何处
- 分析学何以突然受到追捧
- 分析学的应用领域
- 分析学面临的主要挑战
- 分析学的发展历史
- 分析学的简单分类
- 分析学的前沿技术——以IBM Watson为例
- 第2章 数据挖掘入门
- 数据挖掘是什么
- 哪些不属于数据挖掘
- 数据挖掘最常见的应用
- 数据挖掘能够发现怎样的规律
- 常用的数据挖掘工具
- 数据挖掘的负面影响：隐私问题
- 第3章 数据挖掘过程
- 数据库知识获取过程
- 跨行业标准化数据挖掘流程
- SEMMA
- 数据挖掘六西格玛方法
- 哪种方法最好
- 第4章 数据与数据挖掘的方法
- 数据挖掘中的数据属性
- 数据挖掘中的数据预处理
- 数据挖掘方法
- 预测法
- 分类法
- 决策树
- 数据挖掘中的聚类分析
- K均值聚类算法
- 关联法
- Apriori算法
- 对数据挖掘的误解与事实
- 第5章 数据挖掘算法
- 近邻算法
- 评估相似性：距离度量
- 人工神经网络
- 支持向量机
- 线性回归
- 逻辑回归
- 时间序列预测
- 第6章 文本分析和情感分析
- 自然语言处理
- 文本挖掘应用
- 文本挖掘的流程
- 文本挖掘工具
- 情感分析
- 第7章 大数据分析学
- 大数据从何而来
- 定义“大数据”的V们
- 大数据的关键概念
- 大数据分析处理的商业问题
- 大数据科技
- 数据科学家
- 大数据和流分析法
- 数据流挖掘
- 译者后记
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出版方
中国人民大学出版社
中国人民大学出版社成立于1955年，是新中国建立后成立的第一家大学出版社。时光在文字与光阴中驻足，我们在积聚书香与赓续文脉之时，也有一点小小的向往，在徜徉中拢住自我与他者的目光，给天下读书人一点点温暖。
